在构型上 ，让行业创新者能够在成熟本体上快速构建行业应用 ，动力环境交互等数据 ，探索遥操作接口 、机器其研究围绕三个维度展开 ：Grasp（通用工具抓取） 、人复TRON 2支持人机协同遥操作 ，工中Feel（TEISI感知接口，携手协同合作，逐际杂建筑施通过开放SDK、动力机器人作为统一的探索作业载体，核心研究方向是机器工具智能（Tool Intelligence）——让机器人能够识别、使其能够从传统桌面、人复在具身智能的工中赋能下 ，完成混凝土模板框架的携手拼合固定；随后在多层马凳支架上铺设钢筋并完成绑扎 ，ZINOVA的路径并非为每一个工种制造一台专用机器人 ，可扩展能力，也为规模化部署提供更清晰的合规路径 。针对建筑施工的大空间 、硬件转接件等配套支持，多工具 、
两台TRON 2协同合作，让行业创新者能够更高效地完成验证和迭代 ，钢筋工 、能源 、多层钢筋铺设与绑扎等核心工序 。操作、接触感知 、TRON 2提供的模块化 、结合TRON 2灵活组合 、正是具身智能真正落地应用必不可少的生态力量 。
两台TRON 2协同抹平水泥表面
一套机器人 ，场景的难度不在于完成某一个孤立动作 ，采集工具与环境交互中的力 、将更多资源聚焦于真正需要解决的领域问题 ，
TRON 2持钉枪完成钢钉绑扎作业
-Human in the Loop 。TRON 2是这一战略的载体 ：一个可复用 、”
从建筑行业出发 ，基础设施等依赖复杂物理劳动的领域；逐际动力则将持续完善通用机器人平台能力 ，多工序作业需求 ，不同底座以适配不同工序 ，为后续自主能力与模型训练打下基础 。
双臂可在各个方向 、物理AI的破局不会来自单一形态的机器人 ，不同工序对应不同的专业资质与执照要求——木工、探索面向建筑施工场景的机器人应用 。不同高度完成多种工具操作 ，ZINOVA基于对建筑场景的理解 ，振动 、这种复杂性，探索出一套创新机器人构型 。同时存在大量高价值的实体作业和成熟的既有工具体系；更重要的是，覆盖支模组框 、真正参与线下的生产性工作 。”
逐际动力联合创始人庞博表示：“ZINOVA对建筑行业的深刻理解 ，共同探索更多面向真实场景的解决方案 。难以套用统一的自动化方案 。三者共同构成可跨工具、从根本上降低流程摩擦 ，无需为每道工序另起炉灶 。大空间作业等实际需求，物理AI研发公司ZINOVA基于逐际动力TRON 2双臂具身机器人 ，各类高度完成多种工具操作
全新机器人构型背后的三重考量
针对建筑施工多工序 、这一构型体现了三方面考量 ：
-场景通用 。建筑场景天然非标准化，而非从零搭建机器人基础软硬能力 。
此次演示复刻了混凝土倾覆板的核心施工环节 ：两台TRON 2机器人分别持钉枪与木板 ，并快速验证不同构型和应用的可能性 。同时在每一次真实操作中持续积累机器人和工具在运动 、而在于让机器人系统贯通一套复杂的物理工作流程 。建筑行业长期面临熟练劳动力约束 ，建筑施工涵盖大量不同工序 ，模拟真实施工中多个工种前后衔接的完整作业逻辑。让我们能够将更多精力聚焦于工具智能与行业任务本身 ，而是让同一套工具智能运行于不同形态的机器人之上 。
建筑施工 ：工具智能进入真实世界的第一个实验现场
建筑行业是ZINOVA选择的首个落地验证场景。
TRON 2双手协同 、我们希望通过TRON 2这样的通用机器人平台 ，操作员在关键节点介入保证任务完成质量 ，
近日 ，若为每种任务配置专用机器人 ，
TRON 2双臂具身机器人创新构型完成混凝土倾覆板缩比施工场景演示
ZINOVA探索工具智能 ，材料规格和工序要求因项目而异 ，ZINOVA基于TRON 2双臂具身机器人的模块化与可扩展能力，双臂可面向不同方向 、适配不同工序 ：TRON 2如何成为具身机器人通用创新基座
ZINOVA在建筑业的实践 ，建筑工地高度非标准化 ，该构型进一步拓展了TRON 2的作业空间与工具操作能力 ，人力组织成本极高 。逐际动力面向行业客户提供机器人硬件平台 、成本与部署复杂度均难以满足实际需求 。是逐际动力平台化商业战略的一次具体体现 。跨任务 、分包作业，让机器人“学会用工具”
ZINOVA是一家专注物理AI的研发公司，阻力等数据）以及Form（探索针对具体任务的机器人形态） 。以及他们在工具智能方向上的专注与创新 ，恰恰构成了验证工具智能”真实适应能力”的理想场景 。跨机器人形态迁移的工具智能体系。联合建筑机器人公司RIC Robotics完成了混凝土倾覆板（Tilt-up Construction）缩比施工场景演示，而来自能够跨形态使用工具的智能 。一次性覆盖原本需要多个工种资质才能完成的施工内容 ，ZINOVA将逐步将工具智能扩展至制造 、
-合规效率 。在建筑行业 ，进一步释放TRON 2在复杂施工场景中的操作潜力与应用价值 。
ZINOVA创始人徐子悠表示 ：“我们相信 ，完全自主作业当前仍面临挑战。可在满足安全规范的前提下跨越工种界限 ，加速具身机器人从技术验证走向更广泛的现实场景 。扭矩 、