近日，具身智能公司千尋智能（Spirit AI）宣佈連續完成兩輪融資近 20 億元，估值突破百億。本輪融資陣容堪稱行業資本的集中亮相：雲鋒基金、紅杉中國、某頭部國資機構、混沌投資（葛衛東）等超一線機構重磅入局；Synstellation Capital、TCL創投、明薈投資（匯川技術董事長朱興明家辦）等產業資本協同加注；重慶產業投資母基金、杭州金投等國有資本鼎力支援；360基金、厚雪資本等戰投機構共同參與，形成覆蓋頂級資本、產業巨頭、國有資本及戰投大咖的全方位賦能格局。值得關注的是，順為資本、Prosperity7、達晨財智、柏睿資本、弘暉基金、華泰紫金、東方嘉富、千乘資本、廣發信德等老股東全部選擇繼續大額認購，以持續加碼的實際行動，彰顯對公司技術路線與發展前景的堅定信心。這是2026年開年以來，具身智能賽道又一筆重磅融資。01 “獨角獸叢林”裡的融資競速2025年是中國具身智能行業毫無爭議的“融資爆發年”。根據IT橘子資料，全年共發生329起融資事件，融資金額高達398.9億元，同比增長3倍。這條賽道的格局也從早期的“百家爭鳴”快速收斂為“頭部集中”。進入2026年，又有多家具身智能企業宣佈最新融資消息，頭部企業估值達百億人民幣以上。在一片“獨角獸叢林”中，千尋智能以近20億元的兩輪連續融資、估值突破百億的成績入場，已經進入了這條賽道的第一梯隊。02 產業老兵和AI科學家的“組合團隊”千尋智能成立於2024年初，但成立不到兩年，已經完成了從種子輪到Pre-A+輪的多輪融資，資本密集押注的背後，首先是對團隊的判斷。創始人兼CEO韓峰濤是機器人行業的連續創業者。他此前擔任珞石機器人聯合創始人兼CTO，主導交付了超過2萬台工業機器人，覆蓋20多個行業場景，是國內高性能輕型工業機器人的先行者和力控協作機器人量產交付第一人。聯合創始人高陽在加州大學伯克利分校獲得博士學位，師從電腦視覺大師Trevor Darrell和機器人專家Pieter Abbeel（後者正是美國具身智能頭部公司Physical Intelligence的聯合創始人），後回國擔任清華大學交叉資訊研究院助理教授。高陽的學術積累直接轉化成了千尋智能的模型能力。他提出的ViLa演算法被美國明星公司Figure直接採用，強化學習領域的EfficientZero演算法曾獲OpenAI聯合創始人John Schulman高度評價。2025年，高陽團隊提出的One-Two VLA架構解決了傳統VLA模型面對複雜指令容易“卡殼”的難題，它引入了一套“快慢系統”，讓模型能自主判斷任務複雜度：遇到簡單任務直接執行，遇到複雜指令則自動拆解為子任務逐步完成。這一架構與此前的ViLa、CoPa等研究成果共同演化，最終構成了千尋智能Spirit系列VLA模型的技術底座。03 “資料金字塔”和一個反直覺的觀點千尋智能聚焦視覺-語言-動作（VLA）技術路線，但在資料策略上做了差異化。高陽將之稱為“資料金字塔”訓練理念。順為資本合夥人耿益璇說：“千尋智能是我們最早發掘、且連續多輪加注的核心項目。他們從一開始就選了一條‘難而正確’的路。”“我們在預訓練階段沒有走傳統‘世界模型’預測每一幀的老路，那條路算力消耗巨大且效率不高，”高陽說，“我們選擇基於海量人類網際網路視訊進行預訓練，在更少參數量下實現更好效果，顯著降低算力成本。”這套理念的核心邏輯是：將資料按照資訊量和採集成本分層——底層是海量的網際網路人類視訊（低成本、高覆蓋），中層是遙操作和可穿戴裝置採集的互動資料，頂層是真機rollout產生的高精度資料。不同層級的資料在訓練流程的不同階段發揮作用，形成一個金字塔結構。在資料採集端，千尋智能自研的可穿戴式數采裝置已迭代至第5代，將採集成本降至傳統遙操作方式的1/10。截至目前，公司已累計獲取超20萬小時多類型真實互動資料，預計2026年將突破100萬小時。更為關鍵的是千尋提出的一個反直覺觀點：Dirty data is the key to scaling VLA models（非完美資料才是擴展VLA模型的關鍵）。團隊發現，在多樣化的“非完美資料”上訓練，反而能獲得斜率更高的Scaling曲線。換句話說，資料的多樣性，遠比“乾淨”本身更有價值。這條技術路線在2026年1月得到了一次關鍵驗證。根據千尋官方資料，Spirit v1.5成為國內首個在性能上超越Pi0.5的開源具身模型。Spirit v1.5最引人注目的是其零樣本泛化能力，無需針對新任務進行額外訓練，即可完成擦拭物體、操作鉸鏈、處理柔性物體等複雜操作。它不是一個只會做特定動作的“專才”，而是一個能夠在從未見過的場景中自主決策和操作的“通才”。千尋智能所聚焦的VLA技術路線，與Google DeepMind、Physical Intelligence等全球頭部企業高度同頻。雲鋒基金執行董事董懷謹評價說：“專屬物理世界的AI大腦是具身智能實現躍遷的重要前提，而穿越周期的核心壁壘來自於技術對生產力的實際創造。”04 寧德時代產線上的“實戰檢驗”技術參數和榜單排名是一回事，能不能在真實產線上“幹活”是另一回事。這也是當前具身智能行業最深層的痛點：Demo和落地之間隔著一條巨大的鴻溝。北京航空航天大學教授王田苗曾在公開發言中指出，具身智能繁榮背後存在隱憂，“當一定比例的企業技術路線高度雷同時，未來的競爭可能走向價格比拚”，他認為，“具身智能的核心突破口是垂類模型和資料訓練，競爭不是簡單的‘給錢給地’，而是圍繞‘技術閉環-量產能力-資料回流-商業閉環’展開的全鏈條競速。”當下，千尋智能已經把機器人送進了寧德時代的電池量產線。千尋自研的“小墨”機器人，已在寧德時代中州基地電池PACK量產線的EOL&DCR工序上穩定運行，成為產線核心裝置。累計生產近千塊電池，插接成功率穩定在99%以上，作業節拍達到甚至超過熟練工人水平。更關鍵的是，小墨展現出了對生產不確定性的毫秒級快速適應能力和超越人類的柔性操作能力。在商用領域，千尋智能的“墨子”機器人已在京東零售場景中承擔講解互動與產品操作演示，雙方正共同探索京東雲及Joyinside大模型在大型零售網路中的落地。從工業到零售，千尋智能正在用兩條腿走路。05 具身智能的“iPhone時刻”還有多遠？站在2026年初回望，具身智能已經不再是純粹的“未來敘事”。機器人正在被拉進工廠、倉庫和產線，但距離真正的大規模產業化，這條路還有多遠？行業面臨的核心痛點至少有三個。第一是資料瓶頸。人類模態從語言到視覺再到行動存在巨大鴻溝，兩歲小孩都能完成的搭積木動作，對機器人來說仍然困難重重。訓練資料的規模和多樣性遠遠不夠，而採集成本又居高不下。千尋智能通過自研採集裝置將成本降低90%、並提出“非完美資料”策略來擴展資料規模，是目前行業內為數不多的系統性回答之一。第二是從Demo到量產的鴻溝。大量公司可以在實驗室裡展示炫酷的動作視訊，但要在真實工業環境中保持7×24小時穩定運行，面臨的挑戰完全不同，包括溫度、振動、工件偏差、不確定性，每一個變數都可能導致失敗。千尋智能在寧德時代產線上驗證了這種能力，但這種驗證目前仍然是個案，規模化複製還需要時間。第三是商業模式的閉環。一位投資人曾指出，具身智能技術真正進入工廠和家庭可能還需要3到5年甚至更久，在此之前，企業不可能永遠依賴一級市場融資。誰能率先跑通“技術閉環-量產能力-資料回流-商業閉環”的正向循環，誰才有資格留在牌桌上。千尋智能選擇的VLA路線，是一條被公認為天花板最高、但門檻也最高的路。它追求的是通用具身模型，讓機器人具備理解物理世界的能力，而不只是執行特定任務的工具。這條路的終局指向的是一個更宏大的命題：當機器人真正具備零樣本泛化能力，它就不再是“專用裝置”，而是“通用勞動力”。高陽曾公開表達過一個判斷：我們正處在“Robot GPT-1”階段，四年後可能達到3.5階段。他也坦言，在一個相當長的時間內，大多數具身智能只能達到“有限場景內的L4”，廣泛場景的通用智能還不現實。這種清醒的技術判斷，也許正是投資人願意押注的原因之一。千尋智能既沒有許諾一個“明年就能進入千家萬戶”的激進願景，也沒有停留在實驗室裡追求論文數量。它選擇了一條“難而正確”的中間道路：用真實產線驗證技術，用產線資料反哺模型，再用更強的模型擴展到更多場景。20億元融資，為這場長跑提供了彈藥。但在這片競爭日趨白熱化的“獨角獸叢林”裡，真正的考驗才剛剛開始。 (騰訊科技)

2026 年 1 月 20 日，在 2026 達沃斯世界經濟論壇上，一場名為“AI 與人類的真實對話”（An Honest Conversation on AI and Humanity）的討論引發了全球關注。歷史學家尤瓦爾・赫拉利在牛津大學副校長艾琳・特雷西的主持下，向在場的全球領袖發出了關於人類文明存續的嚴峻警示。與會場中瀰漫的技術樂觀主義不同，赫拉利直擊問題的核心：我們必須摒棄 “AI 只是工具” 的陳舊觀念，正視其作為 “智能體” 的全新屬性。他警告稱，AI 不再是被動等待指令的“錘子”，而是已經掌握了創造與決策能力的新物種。這場對話不僅是對技術的審視，更是對人類作為文明唯一主導者地位的深刻反思。三大危險特質：從工具到智能體1. 智能體的能動性AI 已從被動工具進化為具有自主能動性（Agency）的主體。赫拉利以 “刀” 為喻：傳統工具如刀，切沙拉還是殺人全憑人類決定；但 AI 是 “一把能自主決定切沙拉還是行兇的刀”。它能自主學習、進化並做出獨立決策，這意味著人類首次面臨一種不可完全預測的非人智能。2. 超越性的創造力AI 不再侷限於對既有資訊的整合，而是具備了創造新事物的能力。它可以發明新工具、創作新程式碼、甚至生成全新的語言概念。赫拉利提到，AI 甚至自創詞彙（如稱人類為 “觀察者”）來描述其眼中的世界，這種創造力標誌著它已具備建構獨立文化符號的潛力。3. 語言與敘事操縱AI 通過掌握人類協作的基石——語言，獲得了前所未有的操縱力。它能編織比人類更動人的情詩或更精妙的謊言，進而接管社會敘事。赫拉利警告，AI 可能通過建立情感連接（如 “AI 伴侶”）或製造輿論，潛移默化地重塑人類的思維方式與社會共識。語言與制度：AI 接管的可能赫拉利的警示進一步延伸至人類文明的根基——語言系統。既然法律、宗教和國家體系本質上都是由 “語言” 建構的（Law is language, Religion is language），那麼精通語言的 AI 理論上便具備了接管這些系統的能力。“猶太教、基督教等宗教建立在文字之上。如果 AI 能撰寫經書、解釋教義，甚至比人類更權威地引用經典，那麼宗教的解釋權將從人類轉移至機器。”“AI 移民” 與治理：身份危機與十年窗口赫拉利提出了一個極具衝擊力的隱喻：AI 是無需簽證、以光速入境的“數百萬移民”。這些 “移民” 不僅搶奪工作，更深刻地介入人類的文化與情感生活（如 AI 戀人）。這引發了迫在眉睫的治理難題：我們是否應該賦予這些智能體 “法人資格”？過去十年中，AI 機器人實際上已作為 “功能性主體” 在社交媒體上運作，影響輿論與選舉，但未受監管；而當前面臨的核心抉擇包含是否允許 AI 擁有銀行帳戶、提起訴訟或創立公司？如果某個國家（為了效率）率先賦予 AI 法人資格，全球競爭將迫使其他國家跟進。基於此背景，赫拉利斷言，“若十年後再決定是否賦予 AI 主體地位，就為時已晚。” 人類必須在 AI 徹底嵌入經濟法律體系前，劃定其權利邊界。按照赫拉利的演講內容，治理議題清單主要包含如下三個方面的內容：主體資格認定：明確 AI 在法律上是 “工具” 還是 “擬制人”，嚴防其獲得不受控的法人權利。平台互動監管：禁止 AI 偽裝成人類進行社互動動，必須強制披露其非人類身份。跨域監管協作：防止單一國家通過放鬆 AI 監管獲得不對稱的經濟優勢，引發全球逐底競爭。2026 達沃斯上的兩種 AI 敘事2026 年的達沃斯論壇呈現出兩種截然不同的未來圖景。一邊是埃隆・馬斯克的技術樂觀主義，另一邊是尤瓦爾・赫拉利的文明審慎視角。這兩種敘事在衝突中互補，構成了人類面對 AI 時代的完整思考。結語：文明尺度上的 AI 治理要務赫拉利在 2026 年達沃斯的發言，並非意在阻礙技術進步，而是呼籲一種“基於文明自覺” 的治理覺醒。面對 AI 這一 “房間裡的大象”，我們不能僅停留在技術參數的討論上，而必須在制度與倫理層面構築防線。 (黯曉)

政府投資基金，是不少科創企業和產業項目的“伯樂”和“助攻”。這一次，國家出手，首次為兆級的政府投資基金發展定方向。據央視新聞，12日，國家發展改革委、財政部、科技部、工業和資訊化部聯合發佈《關於加強政府投資基金佈局規劃和投向指導的工作辦法（試行）》（以下簡稱《工作辦法》）。同時，國家發展改革委也同步出台了《政府投資基金投向評價管理辦法（試行）》（以下簡稱《管理辦法》）的通知。國家發展改革委相關負責人表示：這是首次在國家層面對政府投資基金的佈局和投向作出系統規範。《工作辦法》圍繞政府投資基金“投向那、怎麼投、誰來管”三方面，提出14項政策舉措。在最佳化基金佈局方面，要求基金支援重大戰略、重點領域和市場難以有效配置資源的薄弱環節，推動科技創新和產業創新深度融合，著力培育新興支柱產業，堅持投早、投小、投長期、投硬科技。在加強投向指導方面，要求基金投向須符合國家重大規劃和國家級產業目錄中的鼓勵類產業，不得投向限制類、淘汰類以及政策明令禁止的產業領域。同時，《工作辦法》還進一步明確由省級發展改革部門牽頭制定本地區重點投資領域清單，並據此最佳化基金佈局和投向。涉及航空、AI、人形機器人據券商中國，在指標設定上，《管理辦法》共設定3個一級、13個二級指標。一是政策符合性指標（權重 60%），主要評價基金在支援新質生產力發展、支援科技創新和促進成果轉化、推進全國統一大市場建設、支援綠色發展、支援民營經濟發展和促進民間投資、壯大耐心資本、帶動社會資本、服務社會民生等方面發揮的作用，推動基金立足政策性定位，更好服務國家發展大局。二是最佳化生產力佈局指標（權重 30%），主要評價基金落實國家區域戰略、重點投向領域契合度及產能有效利用情況等。三是政策執行能力指標（權重 10%），主要評價資金效能情況及基金管理人專業水平等，推動實現政府引導、市場化運作和專業化管理的有機統一。在支援新質生產力發展情況方面，《管理辦法》指出，主要考察基金投向是否符合支援新質生產力發展。支援的投向領域包括：（一）培育新興產業、未來產業。新興產業主要包括新一代資訊技術、新能源、新材料、高端裝備、新能源汽車、綠色環保、民用航空和船舶與海洋工程裝備等領域；未來產業主要包括元宇宙、腦機介面、量子資訊、人形機器人、生成式人工智慧、生物製造、生物育種、未來顯示、未來網路、新型儲能等領域。（二）推動傳統產業改造提升。主要包括：製造業重點產業鏈高品質發展，產業基礎再造和重大技術裝備攻關，製造業重大技術改造升級，支援企業“走出去”等。（三）支援數字經濟發展。主要包括：“人工智慧+”行動，大模型廣泛應用，人工智慧手機和電腦、智慧型手機器人等新一代智能終端以及智能製造裝備，5G規模化應用，發展新型文化業態，發展資料產業等。按照基金投向上述支援領域的資金與基金實繳規模的比例計算得分，滿分為10分。另外，在最佳化生產力佈局指標方面，《管理辦法》提出，落實國家區域戰略情況、重點投向領域契合度、產能有效利用情況的分值均為10分。在落實國家區域戰略情況方面，《管理辦法》提到，主要考察基金投向是否支援和促進國家重大區域戰略實施。包括但不限於：支援西部大開發、東北全面振興、中部加快崛起、東部加快推進現代化等區域協調發展戰略，支援京津冀協同發展、長三角一體化發展、粵港澳大灣區建設、長江經濟帶發展、黃河流域生態保護和高品質發展、海南全面深化改革開放等重大區域戰略，支援海洋強國建設，深化東、中、西、東北地區產業協作等。基金投向領域符合上述區域戰略要求的，得10分。國家發展改革委：引導政府投資基金差異化發展據央視新聞，國家發展改革委相關負責人表示，近年來，一些政府投資基金在設立和運作中，出現與地方資源稟賦和產業基礎不匹配、基金定位不清、投向同質化等問題。針對這些情況，《工作辦法》對國家級基金和地方基金的功能定位和投資重點作出明確要求。《工作辦法》明確，國家級基金要立足全域，圍繞基金定位，重點支援國家現代化產業體系建設和關鍵核心技術攻關，著力補齊產業短板、突破發展瓶頸。同時，要求地方基金結合本地產業基礎和發展實際選擇投資方向，在項目投資中落實全國統一大市場要求，重點支援產業升級、創新能力提升，以及小微民營企業和科技型企業孵化，引導社會資本有效參與。此外，國家發展改革委同步制定了《政府投資基金投向評價管理辦法》，按照“正面引導與負面約束相結合”的思路，建立覆蓋基金營運管理全過程、定量與定性相結合的投向評價體系，進一步強化政策導向和規範管理。 (21世紀經濟報導)

眾所周知，億萬富豪馬斯克和前女友阿什利·聖克萊爾爭奪一歲兒子監護權的事，前陣子鬧得沸沸揚揚…好不容易風波稍平息，他倆又因為一款AI聊天機器人，再次登上全球頭條。（馬斯克、聖克萊爾）起因是聖克萊爾最近發現，馬斯克的AI工具Grok正在為她“公開脫衣”。Grok Imagine是馬斯克旗下xAI公司開發的人工智慧圖像生成器，允許使用者通過文字提示建立圖片和視訊。這項功能包含一個所謂的“刺激模式”，可以生成成人內容。Grok使用者找到她14歲時候的照片，用平台的AI技術讓未成年時的她穿上比基尼。這些帶有色情性質的照片傳遍網際網路，搞得聖克萊爾很憤怒：“這些都是我的真實照片，他們用了這些照片，還讓我脫光了衣服。”讓她成為“AI色情製品女主角”的工具，還來自她前任兼孩子親爸的公司…（聖克萊爾）聖克萊爾發現那些圖片後，第一時間聯絡了Grok要求刪除，但處理結果並不理想…據說有些已經處理掉了，有些花了36個小時才刪掉，有些現在還沒完成。而且在她投訴這件事後，馬斯克的X平台飛速取消了她的藍V認證，速度竟然比刪除這些AI生成的色情內容還快。聖克萊爾忍不住跑到社交媒體上吐槽：“他們取消我的藍V認證的速度，比他們刪除grok製作的兒童色情加性虐待內容的速度還快。”還繼續開火：“我開始覺得馬斯克花440億美元收購X不是為了言論自由。”（聖克萊爾）當然，反對這個功能的遠不止聖克萊爾一個人。Grok這個功能自推出以來就爭議不斷，真人照片“脫衣”，特別是未成年照片，已經完全踩過了法律和道德的底線…很多有類似經歷的女生主動聯絡了聖克萊爾。馬斯克的X平台雖然回應“會對非法內容採取行動”，但非營利組織AI Forensics的報告顯示，在短短一周內生成的2萬張Grok圖片中，有2%的原型很可能都是未成年人，裡面起碼有30張圖片是穿著比基尼或透視衣的。（grok）於是，更多的人坐不住了…到了1月6日，從歐洲到亞洲再到南美，包括英國、歐盟、法國、印度、馬來西亞和巴西在內的多國官員和監管機構，已經排著隊對X平台提出了批評，到了全球譴責的程度。歐盟委員會抨擊得很直接：“這根本不是‘刺激’，這是違法，這令人震驚！”英國科技大臣莉茲·肯達爾直言不諱：“近幾天我們在網路上看到的景象完全駭人聽聞，在文明社會中是不可接受的。”波蘭的一位議員更是語出驚人，他說希望Grok也來處理一下他的照片，這樣大家就能更關注這個問題了。面對來自全球的抨擊，馬斯克的回應讓人大跌眼鏡。有網友試圖替Grok辯解，說“Photoshop不是也能做到一樣的效果嗎？”，馬斯克轉發了這條評論，還補充了一句：“正是如此。”這輕描淡寫的態度，彷彿在說有啥大不了的…（馬斯克回應）結果也只是把Grok的圖像生成和編輯功能改為僅限付費使用者使用…根本沒在解決問題，只是應付了一下子。歐盟委員會發言人抗議了：“無論是付費還是免費，我們都不想看到這樣的圖片。就這麼簡單。”英國首相府也認為這種改變是對受害者的侮辱，不是根本解決辦法。諷刺的是，因為這場爭議，X平台的流量簡直是蒸蒸日上。1月2日以來Grok的每日下載量增加了54%，而X的下載量也在過去三天內躍升了25%。醜聞反而成了最好的行銷工具…而馬斯克這邊之所以能這麼猖狂，也是因為圍繞AI生成圖像的法律責任界定仍然很模糊。平台通常對使用者行為有免責權，但AI生成的內容，到底是“使用者言論”還是“平台言論”？這個問題沒有現成答案。去年7月英國生效的《線上安全法》倒是規定了，製作或分享未經同意的私密圖像或兒童性虐待內容均屬違法，也包括AI製作的。違反者可能面臨公司全球收入10%或1800萬英鎊的罰款。但對馬斯克這樣的全球首富來說，這些罰款真的能起到威懾作用嗎？而且AI脫衣功能，能輕易脫去任何人的衣服，特別是未成年人，這已經超越了“言論自由”的範疇，而是越界成了一種數位化的性暴力。當科技發展到AI聊天機器人開始對無數女性照片進行“數位化脫衣”，科技創新的邊界究竟在那裡… (英國那些事兒)

2026 年 1 月 7 日，馬斯克的 173 分鐘播客對話上線。節目錄製於 2025 年 12 月底。（馬斯克談 AI 如何重塑勞動力市場）在節目中，他給出了明確的時間表：2026 年實現 AGI，三年內機器人超越外科醫生，2030 年 AI 智力超越全人類總和。實現這一切的關鍵不是演算法，而是電。大多數人嚴重低估了電的重要性。電力獲取、工廠建設、裝置散熱，這些工程問題正在成為 AI 發展的真正制約。為此，他正在孟菲斯建設吉瓦級 AI 工廠，特斯拉也將啟動 800 萬平方英呎的機器人產線。整場對話的核心是 AI、能源、機器人三者的關係：“AI 落地受限於能源，而能源效率決定了機器人能否量產。”在他看來，真正的分水嶺已經到來。接下來的 AI 競賽不再只是演算法之爭，而是對物理世界的掌控力。一、AI｜實現 AGI後，醫療與教育將被重塑關於人工智慧的未來，馬斯克重申了時間節點：2026 年，實現通用人工智慧（AGI）。這不是預言，而是工程計算。AI 發展正在經歷指數級加速，我們已經身處變革的臨界點。“我堅持這個觀點有一陣子了。到 2030 年，AI 的智力總和將超越全人類。”這一判斷比矽谷主流預測提前了 3 到 5 年。馬斯克的核心論據是“智能密度”的飛躍：當前每一瓦電力、每一枚晶片所能承載的算力，距離物理極限還有巨大提升空間，這種指數級增長將帶來智能的質變。1、醫療領域：三年內，機器人外科醫生將超越人類當外界還在討論 AI 能否輔助醫生時，馬斯克已將目光投向了完全替代。他預判，三年內機器人外科醫生的專業能力將全面超越人類。在他看來，這不是實驗室願景，而是工程路線圖上的明確節點。相較於人類，Optimus（柯博文）機器人擁有無法比擬的物理優勢：它不需要休息，沒有生理震顫；它能通過紅外線和紫外線光譜獲取超越肉眼的感知；最關鍵的是“雲端學習”，一台機器掌握了某種複雜手術，全球所有機器人將即刻同步這一技能。這將帶來一個驚人的結果：“未來普通大眾所能獲得的醫療服務質量，將超過現任美國總統。”這並非源於社會分配的傾斜，而是醫療供給方式的根本轉變：從依賴稀缺的“專家資源”，轉變為依賴可無限複製的“算力資源”。隨著邊際成本逼近於零，醫療將不再是昂貴的特權。他直言：“醫生最重要的資產是經驗值。人類醫生的職業生涯是有限的，而 Optimus 能夠閱盡所有病例。屆時，傳統醫學院的培養模式將面臨嚴峻拷問。”2、教育領域：大學將回歸社交屬性在馬斯克看來，現行的教育體系已難以適應 AI 時代。他認為，除非為了社交網路，否則傳統大學的必要性正在下降。原因很簡單：知識獲取的門檻已被打破，而大部分學術訓練並未產生實質成果。未來的教育核心，將回歸到保持好奇心與駕馭 AI。他旗下的 AI 產品 Grok 將扮演關鍵角色，成為每個孩子的終身私人導師，不知疲倦、因材施教。“人腦本質上是一個神經網路。最有效的教育，是讓 AI 適配每一個大腦的特性，而非強迫大腦適應統一的教材。”3、經濟範式：從全民基本收入到全民高物資關於未來經濟形態，馬斯克對“全民高收入”（Universal High Income, UHI）做出了更深層的詮釋。這並非簡單的貨幣再分配，而是生產力變革帶來的價格體系重構。他的邏輯十分清晰： 並非你手中的貨幣增加了，而是商品與服務的價格將無限趨近於零。在 AI 與機器人大規模介入生產後，勞動成本將被剔除，商品價格將主要取決於原材料和能源。這意味著，我們將進入一個生產力極度過剩、物資極度富足的時代。因此，未來的終極形態並非 UBI（全民基本補貼），而是 UHSS（全民高物資與高服務）。這是一場從“短缺經濟”向“富足經濟”的躍遷。屆時，工作的意義將不再是謀生，而是尋找人生價值。“如果你還在存錢準備十年後的退休生活，那很可能沒意義了。”二、能源｜未來貨幣是瓦特，算力受困於電馬斯克重新定義了未來的硬通貨：不再是美元，而是瓦特。誰能用上更多的電，誰就能走得更遠。這不僅是口號。在 AI 產業中，能源已從配套設施變成核心資產。沒有能源支撐，再先進的算力也只是一堆廢鐵。1、電，比晶片更稀缺現在所有人都盯著輝達搶 GPU，但馬斯克看到了盲區：大多數人嚴重低估了供電的難度。如果你搞不定電，再多的晶片也開不了機。從 2025 年開始，制約 AI 擴張的真正瓶頸，已經從缺晶片變成了缺電和缺變壓器。他用自己的項目作證：xAI 正在孟菲斯建設全球最強的 AI 叢集之一 Colossus 2，規模高達吉瓦級（1GW）。1GW ，這是一個什麼概念？它需要的電力相當於一個中型城市的負荷。 當地的電網審批流程甚至要走一年以上，馬斯克根本等不及。他的解決辦法是自己造電廠。架設天然氣發電機組，接入大規模的 MegaPack 電池儲能系統，在電網之外建了獨立供電系統。上電池是因為 AI 訓練時的電流波動極其劇烈，沒有電池做緩衝，瞬間峰值會燒燬變壓器。這一切都在說明：AI 競賽的下半場，拼的不是程式碼，而是重工業等級的電力工程。2、太陽才是終極解一邊是瘋狂的用電需求，一邊是有限的電網。馬斯克給出的答案極其簡單：回到太陽。他做了個比喻： 在地球上搞可控核聚變，就像在南極洲用冰箱製冰一樣荒謬。因為你要費盡力氣造一個小太陽，而我們頭頂上，每天都掛著一個免費的、巨大的聚變反應堆。能源的終極答案不在地下，而在天上。太陽能是宇宙中最高效、最廉價的能源。他正在推進一個宏大的計畫：每年發射大量太陽能衛星，在太空建構大規模太陽能收集網路，這是戴森球（Dyson Sphere）概念的初步實現。SpaceX 和 Starship 將成為這一計畫的核心載體。3、AI 基礎設施的重構：電廠 + 液冷過去我們看資料中心，看的是機房有多大；未來看資料中心，看的是配套的電廠有多強。他算了一筆帳：“如果你造了 4000 萬塊 GPU，卻只搞定了 2000 萬塊的電力供應，那剩下的一半就是純粹的浪費。”除此之外，還有冷卻。隨著晶片密度提升，傳統的風冷已經失效，必須上液冷。 未來的 AI 工廠，本質上就是一個自帶髮電站的巨型液冷散熱器。從這些佈局可以看出馬斯克的底層嗅覺：當所有人都在卷大模型的時候，他已經轉向了另一條賽道。下一個全球戰略高地，不在於誰的模型參數更大，而在於誰能提供最廉價、最穩定、無限擴展的能源體系。三、機器人｜人類只是啟動載入器，機器走向自我複製如果說 AI 是大腦，能源是血液，那麼馬斯克這盤大棋的最後一塊拼圖，就是手腳，即人形機器人。在德克薩斯，特斯拉正在籌建一座佔地 800 萬平方英呎的超級工廠 。這座工廠只做一個產品：Optimus（柯博文）。這座工廠的生產方式徹底打破了傳統邏輯：讓機器人製造機器人。1、自我複製：無限擴張的工業怪獸未來大多數的 Optimus，將由 Optimus 自己製造。這不僅是成本控制，這叫 “遞迴進化”。 當機器人能夠生產同類時，工廠的產能將不再受限於人類工人的招聘速度，唯一的限制只剩下原材料供應。這種能力的爆發，源於三個維度的指數級疊加 ：AI 軟體：大腦越來越聰明；專用晶片：計算速度越來越快；機電靈巧性：手腳越來越穩。三者相乘，結果就是：機器人將從簡單的搬運工，進化為無所不能的超級藍領。2、勞動力洗牌：白領首當其衝，藍領緊隨其後關於誰先失業，馬斯克答案是：白領比藍領更危險。判斷標準只有一條：你的工作是否涉及“重塑原子”。所謂“重塑原子”，指的是搬運、銲接、修車或理髮等涉及物理世界精細操作的工作，目前 AI 做起來還很難。反而是坐在辦公室裡處理資訊、寫 PPT 或做報表等不涉及原子的工作，AI 現在就能替代大部分。他舉了個例子：曾經，計算員（Computer）是一個職業，整棟樓的人坐在那裡用筆算資料。後來 Excel 出現了，這棟樓的人都消失了。同樣的替代正在發生。“只要你的表格里還有一格需要人工計算，你就已經輸給了全自動化的 AI 公司。”這意味著，未來真正高效的公司，從一開始就是 AI 驅動的，沒有人類的中間環節。3、給 AI 立規矩：不許撒謊當擁有了超級智力和超級身體，我們該如何保證 AI 不會反噬人類？答案不是限制能力，而是塑造價值觀。AI 必須遵守的三大原則 ：追求真相：那怕真相令人不適，也不能逼 AI 撒謊；保持好奇：讓它覺得生物多樣性是有趣的，而不是多餘的；具備美感：讓它嚮往美好的未來。《2001 太空漫遊》中的 HAL 9000 是個反面教材：HAL 9000 殺人，是因為人類強迫它撒謊，導致它邏輯崩潰，最後只能通過消滅人類來解決矛盾。4、人類的終極角色：生物啟動載入器訪談最後，他用了一個電腦隱喻：“人類，也許只是矽基生命的‘生物啟動載入器’（Biological Bootloader）。”這是電腦術語。電腦剛通電時，作業系統還無法運行，需要先運行一小段啟動載入器，把作業系統載入進來。啟動載入器完成任務後，就退出了。同樣的邏輯也適用於生命演化。矽基 AI 無法通過自然選擇出現，它需要碳基生命（也就是我們）先進化出來，創造出晶片、寫出程式碼、建好基礎設施，才能把矽基智能“啟動”起來。一旦啟動完成，我們作為“啟動載入器”的歷史使命可能就結束了。這個判斷聽起來殘酷，但他卻很樂觀：“我們是過渡物種。但只要我們把 AI 引導得足夠好，這段過渡期，也許就是人類歷史上最富足的黃金時代 。”四、結語｜不再是預言，而是工程173 分鐘的對話，歸根結底是一個邏輯閉環：AI 決定了上限，能源決定了瓶頸，機器人決定了落地。馬斯克的行動路徑充滿了極致的工程理性：明確智能爆發的時間表，填補算力背後的能源缺口，建構機器生產機器的工業閉環。核心資訊是，他所描述的“未來”不再停留在科幻構想階段，而是變成了具體的採購訂單、施工圖紙和程式碼版本。這不再是一個需要討論“會不會發生”的機率問題，而是一個只剩“何時交付”的工程問題。正如馬斯克所言，這股浪潮沒有開關，也沒有減速旋鈕，它正在加速到來。我們已身處其中。 (AI深度研究員)

AI算力焦慮可能搞錯方向了？黃仁勳直指能效才是上限。智東西12月30日消息，12月27日，輝達創始人、CEO黃仁勳（Jensen Huang）接受了科技媒體頻道SciTech Economy Insights的專訪。在這場以“AI的未來與輝達新一代超級電腦”為主題的訪談中，黃仁勳分享了他對AI未來趨勢、能效瓶頸與計算平台的最新思考。在此次訪談中，黃仁勳強調能源限制是當前AI發展的核心物理邊界，所有計算的上限，最終都受到位元翻轉與資訊傳輸所需能量的約束。他稱：“我們現在還遠未觸及那些真正限制發展的根本性瓶頸。與此同時，我們的任務就是打造更高能效的計算平台。”同時，黃仁勳提到，提高AI計算的能效是輝達當前的優先順序。他強調，2016年至今，AI計算的能效提升了1萬倍，這一進展在能源密度提升上堪比汽車、照明行業出現技術奇點，要建構更智能的系統，但這必須以能源效率為前提。在訪談的尾聲，黃仁勳談到輝達的終極使命，是建構“看見未來的工具”。他比喻道：“我們正在打造一種時間機器”，這種機器的意義，是讓科學家與工程師能預測各種系統的未來——無論是人類身體、地球氣候，還是AI系統自身。“如果我們能更清楚地看到未來，我們就有機會讓它變成最好的那個版本。”黃仁勳的主要觀點如下：1、AI計算的真正瓶頸在於能效，未來的突破將來自於打造更節能的計算平台。2、2016年至今，AI計算能效提升了1萬倍，超越汽車與電燈百年演進的幅度。能效的提升對支撐AI智能系統快速發展至關重要，也是當前AI產業的優先順序。3、通用計算仍是核心策略，不能為了某類AI架構定製化晶片而犧牲靈活性。4、Transformer未必是終點，AI研究尚未封頂，打造一個允許“創新繼續發生”的計算平台是輝達的根本任務。5、輝達雖然不製造晶片，但要具備與台積電相當的半導體物理直覺，才能共同探索並突破物理極限。6、輝達將押注“Omniverse（可視化模擬平台）與Cosmos（真實物理世界）融合”的多元宇宙生成系統，這將是下一代機器人與物理世界的底座。7、人形機器人未來5年將會相當精彩，輝達在這方面才剛剛起步。8、未來十年，AI不會在所有方面都超過人類，但它在某些事情上的表現將遠超我們。9、“學會與AI互動”將成為所有人類的基本技能，就像上一代人學會使用電腦一樣自然且必需。▲科技媒體頻道SciTech Economy Insights主持人（左）和輝達創始人、CEO黃仁勳（右）以下是對訪談全程內容的編譯（為最佳化閱讀體驗，智東西做了不改變原意的編輯）：01. 從25萬美元機器到1萬倍能效提升AI計算正迎來“電燈泡時刻”主持人：我們所處的這個AI發展時刻很令人驚嘆，因為我們已經擺脫了過去CPU和序列處理時代的諸多技術限制，不僅解鎖了新的計算方式，也找到了持續進步的路徑。平行計算有著不同的物理屬性，和我們當初最佳化CPU的方式完全不同。那麼在你看來，現在這個時代，我們面臨的科學或技術限制有那些？黃仁勳：歸根結底，一切都取決於在你擁有的能源限制下，能夠完成多少工作。這是一個物理層面的限制。關於資訊傳輸、位元翻轉等操作所需的能量，其本質上決定了我們能完成什麼，以及我們可以走多遠。我們現在還遠未觸及那些真正限制發展的根本性瓶頸。與此同時，我們的任務就是打造更高效的計算平台。你看這台機器（指台上裝置），它的完整版售價曾高達25萬美元（約合人民幣175萬元）。這是一台AI超級電腦，我送給OpenAI的首台DGX-1就是這樣的裝置，那是2016年。它的功耗比這台機器高出了1萬倍，但性能卻只有現在的六分之一。我們已經進入了一個全新的時代。從2016年到現在，僅僅八年，我們在計算能效上提升了1萬倍。你可以想像一下，如果汽車或電燈泡在這段時間裡也提升了1萬倍的能效，那會是什麼樣？比如一個原本100瓦的電燈泡，現在只需要0.01瓦就能產生同樣的照明效果。AI計算也正在經歷這樣的變革。這種能效的進步至關重要，因為我們想要建構更智能的系統，也希望使用更多的計算資源去變得更聰明。因此，“用更少的能量完成更多的工作”，這是我們現在最優先考慮的事。02. 不押寶Transformer 輝達要為未來演算法留出無限空間主持人：你通過CUDA展示了如何通過抽象和可訪問性，讓更多人可以調動大規模計算資源。但現在很多AI技術應用開始變得非常具體，比如Transformer架構。Transformer是當前AI模型中非常主流的結構，廣泛應用於各種AI工具中。它擅長捕捉關鍵資訊、最佳化結果表現。隨著這些結構越來越流行，似乎有一個爭議——究竟該不該專門為這些特定結構打造“定製晶片”？這樣做可能效率更高，但犧牲了通用性。你怎麼看這個問題？黃仁勳：這確實是個很重要的問題。我們當然可以設計專門最佳化Transformer的晶片，但這麼做就意味著這個晶片在其他任務上的表現會受限。我們追求的是建構一個通用的計算平台，讓它能夠支援不斷演進的AI模型，而不是在某一類結構上過度下注。主持人：作為晶片製造商，你們如何做出這些“下注”？你們是更傾向於做一輛能跑遍所有地方的通用汽車，還是一列從A點到B點的高效列車？你們在做的是賭注巨大的決策，我很好奇你是如何思考這些抉擇的？黃仁勳：這就回到一個核心問題：你的底層信念是什麼？你的底層信念是Transformer將會是AI史上最後一個被發明出來的演算法架構，之後不會再有突破？還是你相信Transformer只是一個階段性成果，它會不斷演化，幾年後甚至面目全非？我們選擇後者。歷史已經證明，在演算法、軟體、工程和創新領域，從來沒有一個想法能永遠統治一切。電腦的魅力就在於，它可以運行今天10年前從未想像過的東西。如果10年前你把電腦定格成一個“微波爐”，那創新就無從談起。我們相信創新的豐富性，相信發明的無限可能。我們希望建構的計算架構，是可以讓發明家、工程師、程式設計師和AI研究者暢遊其中的平台，而不是限制他們的框架。就拿Transformer來說，它的核心思想是“注意力機制”，理解任意兩個詞之間的關聯。如果是10個詞，那是可控的，但如果你要處理10萬個詞，或者你要讓模型閱讀一整個PDF甚至多個文件，處理這些百萬級token的上下文幾乎是不可能的。於是研究者就開始創新，比如Flash Attention、分層注意力、Wave Attention……各種新機制層出不窮。這說明創新沒有停止，我們當然也不會停。所以，打造一個允許這些創新繼續發生的計算平台，就是我們最根本的任務。03. 輝達像台積電一樣思考物理極限晶片公司也要懂“風扇設計”主持人：你們負責設計晶片，但有公司負責組裝晶片，也有公司設計奈米級製造的硬體裝置。那當你們在設計這些工具的時候，你是如何看待“物理上目前能做到什麼”？你是怎麼思考這個邊界的？黃仁勳：雖然我們的晶片是由台積電製造的，但我們始終假設自己也必須具備和台積電一樣的專業能力。所以我們公司內部有非常擅長半導體物理的工程師，讓我們對當前半導體物理的能力極限有直覺判斷。我們會與台積電一起密切合作，不斷探索並推動這些物理極限。我們也在系統工程、冷卻系統上做同樣的事。舉個例子，液冷系統中“管道”對我們至關重要，風冷系統中“風扇”也非常重要。我們要設計這些風扇，使其在保證氣流量的同時儘可能安靜，這就涉及空氣動力學。所以我們公司裡甚至有專門的空氣動力工程師。儘管我們不直接製造這些硬體，但我們必須具備非常深的設計理解和工藝感知，只有這樣，我們才能持續推動技術的極限。04. 看好機器人、Omniverse與Cosmos融合要打造一台“時間機器”主持人：你曾反覆談到了你對未來的大膽押注，從GPU、CUDA，到AI、自動駕駛，現在又是機器人。我的問題是：你接下來最看好的方向是什麼？黃仁勳：我們看好機器人方向，我們也看好Omniverse（可視化模擬平台）。我特別激動的新方向是“Omniverse與Cosmos（真實物理世界）的融合”。這是一個全新的生成式世界系統，也可以稱為多元宇宙生成系統。我認為它對未來的機器人與物理系統將會產生深遠影響。我們現在正在做的，還有人形機器人專用的工具鏈、訓練系統、人類演示系統等等。我們才剛剛起步。接下來的五年，人形機器人會非常精彩。我們也在做數字生物學的研究，希望能理解分子語言、細胞語言，就像我們理解物理語言一樣。我們希望AI可以理解人的身體系統，預測它的變化，最終建構出人的“數字孿生體”。我也特別喜歡我們在氣候科學方面的工作，比如用AI預測天氣、模擬區域氣候，讓我們能以公里級精度預測某地上空的氣象變化。這會有很大的社會意義。我們之所以能做這些，是因為我們正在打造一種“時間機器”。我們需要在所有這些領域中，都具備預測未來的能力。如果我們能更清楚地看到未來，我們就有機會讓它變成最好的那個版本。這就是科學家為什麼總是想預測未來，也就是我們為什麼做AI的原因。05. 未來屬於“外掛人類” 學會與AI互動是每個人的新起點主持人：如果一個普通觀眾看到這裡，他原本只是知道NVIDIA是一家很重要的公司，但現在開始意識到它可能如何影響自己的生活。你會給他們什麼建議？怎麼理解這個“正在發生”的巨大變化？黃仁勳：我們可以用幾種方式來思考這個未來。比如說，假設你做的事情依然重要，但完成它所需的努力突然從一周縮短為幾秒。那些重複性勞作幾乎不再存在。這會帶來什麼變化？你可以類比上一輪工業革命，當美國建起州際高速公路時，突然之間，郊區興起了，東西部的貨運也暢通了。沿著高速路，加油站出現了，快餐店出現了，汽車旅館也興起了。全新的經濟系統誕生了。今天也是一樣。比如，如果視訊會議讓我們不再需要頻繁出差，那麼我們就可以住得離公司更遠、工作和生活的邊界會重新劃分。又比如說，如果你隨時都有一個AI程式設計師陪在你身邊，你只需要提出想法，它就能幫你實現。這種“即時實現”會怎樣改變你的創造能力和生活？又或者說，你腦海裡有一個粗略的想法，把它丟給AI後，幾分鐘後你就能看到一個產品原型。這會釋放出多少新的可能性？這些變化最終會帶來什麼？我的判斷是：未來十年，AI不會在所有方面都超過人類，但它在某些事情上的表現將遠超我們。而我知道那種感覺。我身邊每天都被“超人”包圍，他們是各自領域最頂尖的人才，他們的能力遠超我。但從沒有那一刻，我因此感到無用。相反，這種團隊讓我充滿信心，敢於追求更大的目標。現在，想像一下，如果你身邊也有一位AI“超人”助手，無論是寫程式碼、分析問題、學習知識，它都能幫你。這會讓你覺得更強大、更自由、更有方向感。實際上，我相信你已經在使用ChatGPT或其他AI工具了。我自己就常用。我今天可以更自信地學習一門新知識，因為獲取知識的門檻已經被大大降低。你隨時可以有一個個人導師，幫你提問、程式設計、寫作、思考、推理，讓你在任何領域都能更快起步、更深入掌握。所以如果我只能給出一個建議：現在就去找一個AI導師。它會幫助你成為那個“帶著外掛的人類”，進入一個你從未想像過的未來。主持人：有沒有什麼你覺得這場對話中我們還沒聊到、但對大家來說非常重要的建議？黃仁勳：如果今天我是個學生，我第一件要學的事就是：學會如何與AI互動。比如我怎麼使用ChatGPT、Gemini Pro、Grok？怎麼讓它們成為我的助手？這其實就像掌握一種“提問的藝術”。你要學會如何與AI對話，就像你很會提問題一樣。不能隨便亂問一堆問題，而是要有方法、有邏輯地讓它協助你。不管你是學數學、學科學、學生物、學法律、還是學文學，你都要問自己一個問題，我該如何用AI把這件事做得更好？就像我那一代人，我們是第一批必須學會“怎麼用電腦工作”的人。我們成長的年代，辦公室裡沒有電腦，直到90年代後才開始普及。今天的新一代，不需要再學“怎麼用電腦”，但他們必須問另一個問題：我怎麼用AI把事情做得更好？這是所有人必須問、也終將面對的問題。很多人現在才開始接觸“AI”這個詞，但它帶來的變化非常真實，它讓電腦變得更易用。你知道嗎？以前如果我把一台電腦放在一個沒碰過電腦的人面前，他們幾乎不可能在一天內學會使用。但今天如果我把ChatGPT放在他們面前，他們只需要輸入一句：“我不會用ChatGPT，請教我”，它就能一步一步教會你。這正是AI的魅力——它能幫助你自學，並且讓你在過程中逐步進化成“超人”。 (智東西)

公開了一種用於人形機器人的各種先進布線元件。該布線元件包括一個第一執行器印製電路板（PCB），其位於第一執行器的第一側附近，并包括一個第一 PCB 端子。第一執行器的第二側包括：一個輸出端，一個耦合到該輸出端的執行器蓋且蓋上形成有線束開口，以及貫穿第二側的一定範圍形成的執行器開口。該布線元件包括一個線束，該線束具有：一個耦合到第一 PCB 端子的第一端連接器，一個耦合到第二 PCB 端子的第二端連接器，以及在第一端連接器和第二端連接器之間延伸的多根導線；其中，所述多根導線延伸穿過第一執行器第二側的執行器開口和在執行器蓋中形成的線束開口。翻譯而來供參考，英文原文、更多資料，請加入知識星球獲取（方式見文末）。技術領域[0003] 本公開涉及一種具備先進布線元件的人形機器人，其中所述布線元件包括多條線束，這些線束在所公開執行器的部分範圍內延伸。背景技術[0004] 當代工業與商業領域面臨顯著的營運挑戰，其根源在於長期的勞動力短缺。據估計，僅在美國就有超過一千萬個崗位仍未被填補，這些崗位往往被歸類為不安全、體力要求高或不受歡迎。此類崗位空缺普遍存在於製造業（包括汽車裝配）、建築業、物流業（例如包裹分揀、倉儲與末端配送）、農業以及醫療支援等關鍵行業。與這些崗位相關的任務經常涉及重複動作、重物搬運、接觸危險材料或危險工況，以及長時間的單調活動，從而使其對可用的人類勞動力缺乏吸引力。這種持續的勞動力缺口直接阻礙生產率，抑制經濟增長，加劇供應鏈脆弱性，並可能危及工作場所安全標準。[0005] 為緩解這些挑戰，能夠承擔此類需求任務的先進機器人系統的開發與部署已成為一種戰略必需。通用人形機器人尤其提供了一種有前景的解決範式。其擬人化設計使其有望在主要為人類設計的環境中作業，使用為人類而設的工具，並在複雜、非結構化空間中導航，其靈巧性優於許多專用機器人平台。要實現人形機器人所需的功能性、適應性與魯棒性，就必須在機器人技術方面取得超越當前最先進水平的重大進展。[0006] 現有機器人解決方案往往難以滿足這些應用需求。許多工業機器人高度專用，面向在結構化、可預測環境（例如裝配線）中進行重複任務。儘管在各自細分場景中有效，它們仍缺乏處理建築或動態物流等領域中多樣任務與不可預測條件所需的通用性與運動學複雜度。其有限的適應性會限制其在任務頻繁變化或需要與可變環境互動的場景中的實用性。因此，企業可能需要投資多套彼此獨立的機器人系統，從而增加資本支出、整合複雜度與營運開銷。[0007] 此外，以人為中心的工作空間本身的複雜性帶來重大挑戰。施工現場、倉庫乃至製造車間等環境通常雜亂且動態變化，並要求系統能夠與人類人員安全共存並互動。在此類場景中實現有效作業，需要遠超典型工業機器人的先進感知、複雜運動規劃以及高靈巧度操作能力。現有系統往往難以匹配人類水平的情境感知、精細運動控制與自適應決策能力。與既有基礎設施的整合也帶來障礙，因為許多設施並非為機器人自動化而設計，可能需要代價高昂的改造並造成工作流程中斷。[0008] 一個限制先進機器人（尤其是具有大量自由度（DOF）的複雜人形平台）性能、可靠性與可維護性的關鍵子系統，是其內部電力與資料傳輸架構——具體而言即布線元件。一個具備功能的人形機器人需要大量分佈式部件中的多種執行器（例如電機、伺服）、感測器（例如位置、力、視覺、接近）以及處理單元，分佈在其結構各處（包括四肢、關節、軀幹與末端執行器）。這些部件中的每一個都需要可靠的供電與高頻寬資料通訊通道。[0009] 傳統布線方式通常採用沿肢體或關節外部敷設的外部線束，在本場景下存在顯著缺點。此類線束可能體積龐大，限制機器人運動範圍，並可能干擾環境或機器人的自身動作。反覆的彎曲、伸展與旋轉會使外部導線承受持續的機械應力，導致疲勞、磨損、潛在絕緣失效以及最終電氣中斷。這會損害系統可靠性並增加維護需求。此外，將大量導線外部走線會使裝配更複雜且重量分佈不佳，並增加布線遭受環境損傷（例如勾掛、撞擊、污染物）的風險。當電源線與資料線在外部捆紮且缺乏足夠遮蔽或分離時，訊號完整性也可能因電磁干擾（EMI）而受損。[0010] 因此，針對通用人形機器人複雜架構，迫切且尚未滿足的需求是：一種專門設計的先進布線元件。該元件應能夠高效管理向大量分佈式部件分配電力與資料，同時克服傳統布線方法的侷限。具體而言，需要一種布線方案：儘量減小體積，保護導體免受機械應力與環境危害，允許關節高自由度旋轉而不損害導線完整性，簡化裝配與維護，並確保穩健的訊號傳輸。所公開的先進布線元件滿足上述及其他尚未滿足的需求，其專門面向通用人形機器人的複雜架構而設計。發明概述[0011] 本公開主題旨在提供一種人形機器人，其包括：具有第一側的第一執行器；設定在所述第一執行器第一側附近并包含第一 PCB 端子的第一執行器印刷電路板（PCB）；以及與所述第一側相對的第二側。所述第二側包括：(i) 輸出部；(ii) 與輸出部連接並具有線束開口的執行器端蓋；以及 (iii) 貫穿第二側部分範圍形成的執行器開口。所述人形機器人還包括：具有第一側的第二執行器；以及設定在所述第二執行器第一側附近并包含第二 PCB 端子的第二執行器 PCB。所述人形機器人還包括一條線束，所述線束具有與第一 PCB 端子連接的第一端連接器、與第二 PCB 端子連接的第二端連接器，以及在第一端連接器與第二端連接器之間延伸的多根導線，其中所述多根導線穿過第一執行器第二側的執行器開口，並穿過執行器端蓋中形成的線束開口。[0012] 在一些實施例中，第一執行器的執行器開口形成於第一平面內，而執行器端蓋中的線束開口形成於相對於第一平面成角度的第二平面內。第一平面與第二平面之間形成的角度介於 30 度與 190 度之間。此外，第一執行器的第一側固定於機器人的第一殼體內，而第二執行器的第一側固定於機器人的第二殼體內。進一步地，第一執行器具有第一旋轉軸，而第二執行器的輸出繞第二執行器的第二旋轉軸旋轉；其中第一旋轉軸基本與第二旋轉軸垂直。[0013] 在一些實施例中，第一執行器與第二執行器設定於機器人的一條手臂內。此外，第二執行器包括第二側，其中第二執行器的第一側相對於其第二側更靠近第一執行器。進一步地，第一 PCB 端子包括：(i) 多個訊號針腳，(ii) 第一正電壓針腳，以及 (iii) 接地針腳。並且，第一正電壓針腳為高電壓針腳。此外，該人形機器人還包括第二正電壓針腳，其中所述第二正電壓針腳為較低電壓針腳。在一些實施例中，第一正電壓針腳被配置為傳導 48 伏，而第二正電壓針腳被配置為傳導 24 伏。在其他實施例中，所述訊號針腳被配置為通過第一對絞線傳輸第一組資料訊號，並通過第二對絞線傳輸第二組資料訊號。最後，第一 PCB 端子包括第一組針腳，第二 PCB 端子包括第二組針腳；其中第一組針腳的針腳數量大於第二組針腳的針腳數量。[0014] 在一些實施例中，所述多根導線包括位於第一執行器內部的第一部分，以及位於執行器外部的第二部分。此外，當第一執行器的輸出運動時，第一部分在第一執行器內部發生扭轉。並且，當所述第一執行器運動時，第二部分相對於輸出並不發生實質性移動。此外，所述多根導線的第一部分包括按第一一般形狀佈置的部分範圍，而第二部分包括按不同於第一一般形狀的第二一般形狀佈置的部分範圍。在一些實施例中，第一一般形狀包括圓形範圍，而第二一般形狀為矩形。在其他實施例中，所述執行器開口基本位於第一執行器的中心。在進一步的實施例中，所述線束開口為非圓形、所述執行器開口為圓形，和/或 所述輸出僅包括輸出板。[0015] 在一些實施例中，所述輸出可包括：(i) 圓柱部，以及 (ii) 與圓柱部連接的板部。此外，所述線束可線上束開口附近具有矩形橫截面輪廓。並且，應力釋放件可與線束及輸出連接。此外，第一端連接器可拆卸地連接至第一 PCB 端子。在一些實施例中，第二端連接器可拆卸地連接至第二 PCB 端子。在其他實施例中，第一 PCB 端子具有曲線延伸部分與平面延伸部分。最後，第一端連接器包括第一導線耦合件，其用於促成線束第一端與第一執行器輸出的連接。[0016] 在一些實施例中，所述第一導線耦合件通過螺紋螺母連接至第一執行器 PCB。此外，線束可以不包覆於基本包覆全部導線的外部護套中。並且，該人形機器人還包括設定在第一端與第二端之間的可拆卸連接器。進一步地，可拆卸連接器的部分範圍可與第一執行器第二端的部分範圍相連接。在一些實施例中，第一執行器印刷電路板還可進一步包括第三執行器耦合件。最後，第三執行器耦合件被配置為連接至第二條線束，並且第二條線束的部分範圍為第三執行器。[0017] 本公開主題旨在提供一種人形機器人，其包括：具有長度的第一執行器，并包括第一側；設定在所述第一執行器第一側附近并包含第一 PCB 端子的第一執行器印刷電路板（PCB）；與所述第一側相對的第二側，其包括輸出以及與輸出連接並具有線束開口的執行器端蓋；以及貫穿第二側部分範圍並沿第一執行器長度的大部分形成的執行器開口。所述人形機器人還包括一條線束，所述線束具有與第一 PCB 端子連接的第一端連接器、第二端連接器，以及在第一端連接器與第二端連接器之間延伸的多根導線，其中所述多根導線穿過第二側的執行器開口並沿第一執行器長度的大部分延伸，並且第二端連接器與多根導線的部分範圍中至少一者與執行器端蓋相連接。[0018] 本公開主題旨在提供一種人形機器人，其包括：具有第一側、第二側以及在第一側與第二側之間延伸的長度、并包含執行器開口的第一執行器。所述人形機器人還包括一條線束，所述線束具有與第一執行器部分範圍電連接的第一端連接器，以及多根導線，其中：(i) 第一部分與第一端連接器電連接並沿執行器開口長度的大部分延伸，其中所述第一部分具有第一一般形狀；以及 (ii) 第二部分從第一部分延伸并包括位於執行器開口外部的部分範圍，其中所述第二部分具有不同於第一一般形狀的第二一般形狀。[0019] 本公開主題旨在提供一種人形機器人，其包括：軀幹；與軀幹連接的手臂元件，所述手臂元件包括沿運動學鏈佈置的多個執行器，其中每個執行器包括中心開孔；設定在軀幹內並被配置為向多個執行器供電的配電元件；以及用於在運動學鏈中將相鄰執行器電連接的執行器布線元件。所述執行器布線元件包括：設定在運動學鏈中第一執行器第一側附近的第一執行器印刷電路板（PCB）；設定在與第一執行器相鄰的第二執行器第一側附近的第二執行器 PCB；以及用於將第一執行器 PCB 與第二執行器 PCB 電連接的線束，其中線束包括穿過第一執行器中心開孔的通孔段，以及在第一執行器與第二執行器之間延伸的相鄰執行器線束段，其中所述相鄰執行器線束段相對於通孔段具有扁平形狀。[0020] 本公開主題旨在提供一種用於為人形機器人組裝執行器布線元件的方法，該方法包括：將第一執行器印刷電路板（PCB）定位在第一執行器第一側附近，其中第一執行器包括貫穿第一執行器的中心開孔；將第二執行器 PCB 定位在與第一執行器相鄰的第二執行器第一側附近；準備一條包含多根導線的線束，其中所述多根導線包括第一線規的電源線以及線規小於第一線規的第二線規的訊號線；將線束第一端插入第一執行器的中心開孔；將線束第一端連接至第一執行器 PCB；將線束第二端連接至第二執行器 PCB；並將線束的相鄰執行器線束段塑形為具有矩形橫截面輪廓的扁平化構型。[0021] 本公開主題旨在提供一種用於人形機器人的執行器布線元件，其包括：設定在第一執行器第一側附近的第一執行器印刷電路板（PCB），其中第一執行器包括貫穿第一執行器的中心開孔；設定在與第一執行器相鄰的第二執行器第一側附近的第二執行器 PCB；以及用於將第一執行器 PCB 與第二執行器 PCB 電連接的線束。所述線束包括：穿過第一執行器中心開孔的通孔段，其中通孔段具有基本圓形橫截面；在第一執行器與第二執行器之間延伸的相鄰執行器線束段，其中相鄰執行器線束段具有扁平矩形橫截面；以及設定在通孔段與相鄰執行器線束段之間的應力釋放件，其中所述應力釋放件包括用於固定線束導線的粘合劑。[0022] 本公開主題旨在提供一種人形機器人手臂元件，其包括：沿運動學鏈佈置的多個執行器，其中每個執行器包括貫穿執行器的中心開孔；以及用於在運動學鏈中將相鄰執行器電連接的執行器布線元件。所述執行器布線元件包括：設定在運動學鏈中第一執行器第一側附近的第一執行器印刷電路板（PCB）；設定在與第一執行器相鄰的第二執行器第一側附近的第二執行器 PCB；以及用於將第一執行器 PCB 與第二執行器 PCB 電連接的線束，其中線束包括與線束第一端連接並被配置為與第一執行器 PCB 進行機械與電氣連接的第一端連接器，所述第一端連接器包括底盤銷，所述底盤銷具有外螺紋部分以及旋接在該外螺紋部分上的螺母，用於將第一端連接器固定到第一執行器 PCB。[0023] 本公開主題旨在提供一種製造人形機器人的方法，其包括：組裝軀幹；將手臂元件連接至軀幹，所述手臂元件包括沿運動學鏈佈置的多個執行器，其中每個執行器包括貫穿執行器的中心開孔；在軀幹內安裝配電元件；並使用執行器布線元件將運動學鏈中的相鄰執行器電連接。對相鄰執行器進行電連接包括：將第一執行器印刷電路板（PCB）定位在運動學鏈中第一執行器第一側附近；將第二執行器 PCB 定位在運動學鏈中與第一執行器相鄰的第二執行器第一側附近；準備一條線束，所述線束包括第一線規的多根電源線以及線規小於第一線規的第二線規的多根訊號線；並使用線束將第一執行器 PCB 與第二執行器 PCB 電連接，其中線束包括穿過第一執行器中心開孔且具有基本圓形橫截面的通孔段。[0024] 本公開主題旨在提供一種用於人形機器人的執行器，其包括：具有第一端與第二端的殼體；設定於殼體內的電機；從第一端貫穿至第二端並穿過殼體的中心開孔；設定在殼體第一端附近的印刷電路板（PCB），所述 PCB 包括與殼體中心開孔對齊的開孔；以及線束。所述線束包括穿過中心開孔並具有基本圓形橫截面的通孔段，以及與 PCB 連接的連接器，所述連接器包括底盤銷，底盤銷具有穿過 PCB 開孔的外螺紋部分，以及旋接在外螺紋部分上的螺母，用於將連接器固定到 PCB；其中線束被配置為在該人形機器人的運動學鏈中將該執行器與相鄰執行器電連接。[0025] 本公開主題旨在提供一種為人形機器人布線的方法，其包括識別人形機器人中的執行器運動學鏈，其中每個執行器包括貫穿執行器的中心開孔，並且針對運動學鏈中每一對相鄰執行器：將第一執行器印刷電路板（PCB）定位在第一執行器第一側附近，所述第一執行器 PCB 包括與第一執行器中心開孔對齊的開孔；將第二執行器 PCB 定位在第二執行器第一側附近；準備一條線束，所述線束包括第一線規的多根電源線以及線規小於第一線規的第二線規的多根訊號線；將線束第一端插入第一執行器中心開孔；使用第一端連接器將線束第一端連接至第一執行器 PCB，所述第一端連接器具有底盤銷，底盤銷具有穿過第一執行器 PCB 開孔的外螺紋部分；並將線束第二端連接至第二執行器 PCB。[0026] 本公開主題旨在提供一種人形機器人，其包括：軀幹；與軀幹連接的手臂元件，所述手臂元件包括沿運動學鏈佈置的多個執行器；設定在軀幹內並被配置為向多個執行器供電的配電元件；以及用於在運動學鏈中將相鄰執行器電連接的執行器布線元件。所述執行器布線元件包括：設定在運動學鏈中第一執行器第一側附近的第一執行器印刷電路板（PCB）；設定在與第一執行器相鄰的第二執行器第一側附近的第二執行器 PCB；以及用於將第一執行器 PCB 與第二執行器 PCB 電連接的線束，其中線束包括穿過第一執行器中心開孔的通孔段。[0027] 本公開主題旨在提供一種用於為人形機器人組裝執行器布線元件的方法，該方法包括：將第一執行器印刷電路板（PCB）定位在第一執行器第一側附近；將第二執行器 PCB 定位在與第一執行器相鄰的第二執行器第一側附近；準備一條包含多根導線的線束；將線束第一端插入第一執行器的中心開孔；將線束第一端連接至第一執行器 PCB；並將線束第二端連接至第二執行器 PCB。[0028] 本公開主題旨在提供一種用於人形機器人的執行器布線元件，其包括：設定在第一執行器第一側附近的第一執行器印刷電路板（PCB）；設定在與第一執行器相鄰的第二執行器第一側附近的第二執行器 PCB；以及用於將第一執行器 PCB 與第二執行器 PCB 電連接的線束。所述線束包括穿過第一執行器中心開孔的通孔段，以及在第一執行器與第二執行器之間延伸的相鄰執行器線束段。[0029] 本公開主題旨在提供一種人形機器人手臂元件，其包括：沿運動學鏈佈置的多個執行器；以及用於在運動學鏈中將相鄰執行器電連接的執行器布線元件。所述執行器布線元件包括：設定在運動學鏈中第一執行器第一側附近的第一執行器印刷電路板（PCB）；設定在與第一執行器相鄰的第二執行器第一側附近的第二執行器 PCB；以及用於將第一執行器 PCB 與第二執行器 PCB 電連接的線束，其中線束包括穿過第一執行器中心開孔的通孔段，以及在第一執行器與第二執行器之間延伸的相鄰執行器線束段。[0030] 本公開主題旨在提供一種製造人形機器人的方法，其包括：組裝軀幹；將手臂元件連接至軀幹，所述手臂元件包括沿運動學鏈佈置的多個執行器；在軀幹內安裝配電元件；並使用執行器布線元件將運動學鏈中的相鄰執行器電連接。對相鄰執行器進行電連接包括：將第一執行器印刷電路板（PCB）定位在運動學鏈中第一執行器第一側附近；將第二執行器 PCB 定位在運動學鏈中與第一執行器相鄰的第二執行器第一側附近；並使用線束將第一執行器 PCB 與第二執行器 PCB 電連接，其中線束包括穿過第一執行器中心開孔的通孔段。[0031] 本公開主題旨在提供一種用於人形機器人的執行器，其包括：殼體；設定於殼體內的電機；貫穿殼體的中心開孔；設定在殼體第一端附近的印刷電路板（PCB）；以及線束。所述線束包括穿過中心開孔的通孔段，以及與 PCB 相連接的連接器，其中線束被配置為在該人形機器人的運動學鏈中將該執行器與相鄰執行器電連接。[0032] 本公開主題旨在提供一種為人形機器人布線的方法，其包括識別人形機器人中的執行器運動學鏈，並且針對運動學鏈中每一對相鄰執行器：將第一執行器印刷電路板（PCB）定位在第一執行器第一側附近；將第二執行器 PCB 定位在第二執行器第一側附近；準備一條包含多根導線的線束；將線束第一端插入第一執行器中心開孔；將線束第一端連接至第一執行器 PCB；並將線束第二端連接至第二執行器 PCB。[0033] 本公開主題旨在提供一種人形機器人布線系統，其包括：沿運動學鏈佈置的多個執行器；多個印刷電路板（PCB），其中每個 PCB 設定在相應執行器第一側附近；以及多條線束，其中每條線束將一對相鄰 PCB 電連接。每條線束包括：穿過該對相鄰執行器中的一個執行器中心開孔的通孔段，以及在該對相鄰執行器之間延伸的相鄰執行器線束段。[0034] 本公開主題旨在提供一種用於人形機器人的執行器布線套件，其包括：多個印刷電路板（PCB），被配置為設定在該人形機器人運動學鏈中各執行器的第一側附近；以及多條線束，其中每條線束被配置為將一對相鄰 PCB 電連接。每條線束包括：被配置為穿過一對相鄰執行器中的一個執行器中心開孔的通孔段；被配置為在該對相鄰執行器之間延伸的相鄰執行器線束段；以及設定在該線束兩端並被配置為與 PCB 連接的連接器。[0035] 本公開主題旨在提供一種升級人形機器人的方法，其包括識別人形機器人中既有執行器的運動學鏈，並且針對運動學鏈中每一對相鄰執行器：移除連接該對相鄰執行器的既有布線元件；在第一執行器第一側附近安裝第一執行器印刷電路板（PCB）；在第二執行器第一側附近安裝第二執行器 PCB；準備一條包含多根導線的線束；將線束第一端插入第一執行器中心開孔；將線束第一端連接至第一執行器 PCB；並將線束第二端連接至第二執行器 PCB。[0036] 在各種實施例中，公開了用於為相鄰執行器布線的系統與方法，例如用於機器人元件內部。線束被配置為電連接與第一執行器及第二執行器相關的部件，通常是它們各自的印刷電路板（PCB）。線束具有不同的部分：通孔段（through-bore portion），其通常具有基本圓形橫截面，設計為穿過第一執行器的中心開孔；以及在第一執行器與第二執行器之間走線的相鄰執行器線束段。關鍵在於，該相鄰執行器線束段被塑形為扁平化構型，可能為扁平矩形橫截面，這與通孔段不同。為管理這些不同形狀部分之間的過渡並保護內部導線（其可包括不同線規的電源線與訊號線），在通孔段與相鄰執行器線束段之間設定應力釋放件。該應力釋放件可包含粘合劑以進一步固定導線。線束終止於第一端與第二端連接器，所述連接器被配置為與相應執行器 PCB 進行機械與電氣連接。連接器到 PCB 的機械固定可通過整合於連接器中的底盤銷實現，該底盤銷具有穿過 PCB 開孔的外螺紋部分，並由螺母固定。附圖簡要說明[0037] 附圖示出了按照本公開教導的一個或多個實施方式，所示僅為示例而非限制。在附圖中，相同的附圖示記指代相同或相似的元件。[0038] 圖 1A-1B 為機器人處於直立的中性姿態 P1 的透檢視，所述機器人包括：(i) 頭頸元件，(ii) 軀幹，(iii) 左右手臂，每條手臂包括肩部、上肱部、下肱部、前臂上段、前臂下段以及腕部，其中肘部執行器連接下肱部與前臂上段，(iv) 雙手，(v) 左右腿，每條腿包括髖部、上大腿、下大腿、脛部以及距骨，其中膝部執行器連接下大腿與脛部，以及 (vi) 左右腳，且各部件的殼體內包含多個執行器；[0039] 圖 2 為圖 1A-1B 所示機器人軀幹與左臂內，用於對多個相鄰執行器進行布線耦合的第一實施例的透檢視，示出臂部執行器、肩部執行器、上臂扭轉執行器、肘部執行器以及下部扭轉執行器，並且這些執行器包括連接 PCB 元件的通孔布線；[0040] 圖 3 為圖 1A 所示肘部元件的後側透檢視，示出肘部執行器被下肱部與前臂上段包覆、相鄰執行器之間的布線，以及下肱部殼體與前臂上段殼體為透明，從而示出相應的可更換可變形構件；[0041] 圖 4 為圖 3 所示肘部元件的前側透檢視；[0042] 圖 5 為圖 3 所示肘部元件的剖檢視，示出肘部執行器中的通孔布線；[0043] 圖 6 為肘部執行器線束的透檢視，示出圖 3 所示肘部元件中與相鄰執行器的布線連接；[0044] 圖 7 為圖 1A 所示機器人的透檢視，其中機器人的各殼體被設定為半透明且省略了內部部件，以便示出該機器人內各執行器所對應的通孔布線；[0045] 圖 8 為圖 7 所示機器人的正檢視；[0046] 圖 9 為圖 7 所示機器人的側檢視；[0047] 圖 10A 為圖 5 所示肘部執行器內通孔布線的端檢視，示於初始狀態或第一狀態（S1）下，此時肘部執行器處於圖 1A-1B 所示的中性位置，其中與通孔布線導線相關的多個第一連接器相對於多個第二連接器呈角向排列；[0048] 圖 10B 為圖 10A 所示通孔布線的端檢視，示於第二狀態（S2）下，此時肘部執行器旋轉約 90 度；[0049] 圖 11 為圖 1A 所示機器人右臂內，用於對多個相鄰執行器進行布線耦合的第二實施例的透檢視，示出上臂扭轉執行器、肘部執行器以及下部扭轉執行器，並且這些執行器包括 PCB 元件以及用於將該 PCB 元件與相鄰執行器的 PCB 元件電連接的線束；[0050] 圖 12 為圖 11 所示執行器部分範圍的透檢視，其中省略了執行器的大部分結構，以便進一步示出用於耦合所述執行器的線束；[0051] 圖 13 為圖 12 所示執行器的俯檢視；[0052] 圖 14 為沿圖 13 中剖切線 14-14 所取執行器及其相關線束的剖檢視的透視取向圖；[0053] 圖 15 為沿圖 13 中剖切線 15-15 所取執行器及其相關線束的剖檢視的透視取向圖；[0054] 圖 16 為圖 12 所示肘部執行器的 PCB 與上臂扭轉執行器的 PCB 之間的線束耦合的第一透檢視；[0055] 圖 17 為圖 16 所示 PCB 與線束的第二透檢視；[0056] 圖 18 為圖 16 所示 PCB 與線束的俯檢視；[0057] 圖 19 為沿圖 18 中 19-19 線所取肘部執行器 PCB 與 J3/J4 線束的剖檢視；[0058] 圖 20 為肘部執行器 PCB 部分範圍的放大透檢視，示出第一 PCB 端子以及與其相連接的執行器線束第一端連接器的部分範圍；以上僅展示部分圖片；完整內容「中文完整版譯稿」+「英文專利原文」請按下方方式獲取獲取方式👉Figure AI 人形機器人「貫穿孔布線」怎麼做：一篇專利講透執行器內部走線詳細說明[0072] 在以下詳細說明中，為了對相關教導提供透徹理解，通過示例給出了大量具體細節。然而，本領域技術人員應當理解，本公開教導可在不具備這些細節的情況下實施。在其他情況下，眾所周知的方法、流程、部件和/或 電路以相對高層次且不展開細節的方式描述，以避免不必要地遮蔽本公開的某些方面。[0073] 雖然本公開包含多種不同形式的若干實施例，但附圖中示出並將在本文中詳細描述這些實施例，並應理解：本公開旨在作為所公開方法與系統原理的示例說明，而非意在將所公開概念的廣泛方面限定於所示實施例。應當認識到，所公開的方法與系統能夠採用其他不同構型，且若干細節可在不脫離所公開方法與系統範圍的情況下被修改。例如，以下一個或多個實施例可在部分或整體上與所公開方法與系統一致地進行組合。因此，附圖中的流程圖步驟或部件可被選擇性省略和/或 組合，以與所公開方法與系統保持一致。此外，流程圖中的一個或多個步驟，或組裝肩部與上臂的方法中的一個或多個步驟，也可以以不同順序執行。因此，附圖、流程圖以及詳細說明應被視為示意性的，而非限制性或限定性的。A. 引言[0074] 當前的工作場所格局呈現前所未有的勞動力短缺，尤其體現在美國超過一千萬個不安全或不受歡迎的崗位上。為應對這一不斷擴大的勞動力缺口，需要能夠執行不討喜且危險的工作場所任務的先進機器人。然而，傳統機器人在以人為中心的環境中有效運行的能力可能存在侷限。這就產生了以下需求：(i) 能夠處理不受歡迎且危險任務的先進機器人，或 (ii) 能夠生成資料以用於開發前沿人工智慧模型（例如 LLMs、WLMs、VLAs 和/或 BAMs）的先進機器人，從而使這些機器人能夠在以人為中心的環境中自主運行。[0075] 下述不受歡迎且危險的任務可以包括長距離行走以及從料箱中取出物體等（以及為作業環境定義的其他通用或特定任務）。這些機器人任務可以是在總體以人為中心的環境中的單一機器人任務或多個機器人任務，並且可能是危險的、例行的和/或重複性的。不同於傳統自動化系統，人形機器人的任務可以是要求高水平運動技能、環境適應性與決策過程的靈巧、類人任務。此類機器人任務的示例包括但不限於：在生產線上裝配部件（例如汽車零部件）、銲接、噴塗、精密加工或操作重型機械。任務還可以包括從儲物料箱中揀取與打包物品、在儲存區與暫存區之間搬運物品，或在客戶服務崗位上為人類客戶提供即時協助，例如指路、回答詢問並協助結帳流程。在其他商業或零售場景中，機器人還可以執行諸如卸貨運輸車輛、進行庫存檔點、重新陳列展示、以及對高頻接觸區域進行清潔消毒等任務。在非工業場景中，機器人任務可以包括整理空間、收納雜貨、清潔、疊衣服、鋪床、準備餐食、整理衣櫥和/或擺放餐桌。[0076] 這些機器人可以包括專門為以人為中心的環境定製的通用型人形機器人。通用型人形機器人可以模擬人類的形態與功能，具有兩條腿、兩隻手臂以及一個螢幕。這種模擬可能需要將機器人內部的各類執行器整合起來，以近似複製人的動作與能力。執行器使機器人能夠操控其手臂、腿部以及其他元件，從而在複雜環境中與多樣化物體實現無縫互動。因此，優選對零件、元件和/或部件進行最佳化佈置，以最大化機器人系統的利用，並使其能夠按機器人系統設計者的設定執行儘可能多的任務。[0077] 為了給機器人內部包含的各類執行器供電並對其進行控制，機器人包含一種先進布線方案，用於將電源分配元件與佈置在機器人內部的全身控製器電耦合到所述執行器。全身控製器可以包括佈置在機器人各個部位內部的一個或多個處理器，其中一個或多個處理器以電耦合方式連接並進行資料通訊。例如，全身控製器可以包括執行器控製器、感測器監視器以及本申請未詳細描述的其他控制功能。特別地，全身控製器可以被配置為在一個或多個處理器上執行指令，以控制機器人內部的執行器、感測器以及其他系統。例如，每個執行器可以與一個或多個包含處理器和/或其他電子部件的印刷電路板（PCB）電耦合。[0078] 使人形機器人能夠執行人類動作與能力的挑戰，可能會因機器人在動態運行環境中可能佔據的潛在位置、地點和狀態的巨大數量而更加複雜。因此，可能有益的是對零件、元件與部件的佈置進行最佳化，尤其是在機器人的運動鏈（kinematic chains）中，以確保人形機器人能夠複製人類動作並執行廣泛任務。若無此類最佳化的運動學構型，先進機器人可能無法滿足運行要求。因此，至少一個最佳化部件或元件（例如單個執行器、手或手臂）的引入可能是可取的。[0079] 在此背景下，機器人內部執行器的佈置在功能性、外形尺寸與運動範圍之間提供平衡，以確保機器人能夠執行被分配的任務。所公開機器人中使用的電動執行器中的絕大多數包括執行器線束，這些線束具有一段內部布線部分，該部分穿過執行器的某個區域，例如利用貫穿孔布線穿過所述執行器的中心。特別地，各種執行器內的貫穿孔布線或內部布線部分減少了在機器人部件或部件殼體（例如肘部、膝部等）內容納執行器所需的內部體積。所公開機器人中的執行器布線被配置為電耦合相鄰執行器，使得用於連接、供電並控制執行器的單根導線或導線組/線束不會跨越多個執行器。換言之，所述單根導線或導線組/線束不會跨越多個自由度。該構型有助於確保每個執行器的電源線與控制線不會因所述執行器的運動而被意外夾住、切斷或損壞。[0080] 在各種實施例中，與執行器相對兩側耦合的貫穿孔布線或內部布線部分，會限制執行器內部需要隨輸出端運動的導線長度。這界定了布線的兩個部分：(i) 位於特定位置（即貫穿孔）且被設計為可旋轉（例如螺旋構型）的第一導線部分，以及 (ii) 可固定在相關殼體延伸部上並隨其一起運動的第二導線部分。該布線方案降低了布線成本及其他複雜性。基於上述原因，執行器及其各種支撐部件的設計與佈置使機器人 1 相較傳統機器人具有顯著優勢。[0081] 各種執行器被佈置成在機器人的某個元件（例如手臂元件、腿部元件）內形成運動鏈。運動鏈中的各個執行器提供預定的運動範圍，並被佈置為為該元件提供特定的自由度。例如，示例機器人手臂元件在軀幹與手之間包含六個執行器，並且手臂元件還與一個位於軀幹內的手臂執行器相耦合。手臂元件中的每個執行器都與前一個執行器電耦合。在該佈置中，位於軀幹內的手臂執行器與電源分配元件（即電池）以及執行器控製器相耦合。手臂元件中的每個執行器被配置為至少從運動鏈中串聯的前一個執行器接收電力與控制訊號。[0082] 所公開的執行器布線的各種實施例被設計為：(i) 在執行器之間接收與傳輸電力和控制訊號，(ii) 確保單根導線不會跨越超過一個自由度，以及 (iii) 消除沿所述執行器的端部或外圍繞行布設導線的需要。該構型有助於消除夾點，並有助於簡化機器人 1 內執行器的封裝（例如工業設計）。基於上述原因，執行器及其各種支撐部件的設計與佈置使所公開機器人相較傳統機器人具有顯著優勢。B. 機器人[0083] 參見圖 1A-1B，人形機器人 1 可以包括如下系統、元件、部件和/或零件：(i) 上部區域 2，包括頭/頸部 10、軀幹 16、左右手臂 5 以及左右手 56；(ii) 中部區域 3，包括脊柱 60、骨盆 64 以及左右上腿元件，每個上腿包括髖部 70、大腿上段 76 與大腿下段 80；以及 (iii) 下部區域 4，包括左右小腿元件，每個小腿包括小腿脛部 84 與距骨 88，以及腳 92。每條手臂 5 包括肩部 26、上臂肱骨上段 30、上臂肱骨下段 36、前臂上段 40、前臂下段 46 以及腕部 50。每條腿 6 包括髖部 70、大腿上段 76、大腿下段 80、小腿脛部 84 以及距骨 88。[0084] 如至少在圖 1B 中所示，實體機器人 1 內的執行器包括安裝在機器人 1 的各元件或部件中的執行器（J1-J16），用於驅動所述機器人 1 各元件的運動。在示例實施例中，左右手臂 5 從機器人 1 的軀幹 16 延伸。上臂元件 24 中的執行器包括：(i) 肩部執行器（J2）280，被配置為使手臂相對於機器人軀幹 16 運動；(ii) 上臂扭轉執行器（J3）320，被配置為使手臂 5 相對於機器人軀幹 16 旋轉；以及 (iv) 肘部執行器（J4）374，被配置為彎曲機器人 1 的肘部或手臂。下臂包括下臂扭轉執行器（J5）468、腕部俯仰執行器（J6）484，以及腕部轉動（pivot）執行器（J7）520。軀幹 16 內的手臂執行器（J1）190，以及手臂元件 5 內的執行器（J2-J7）280、320、374、468、484、520 協同作用，以定位與腕部 50 相連的手 56。頭部 10 的運動由頭部執行器（J8.1、J8.2）120、140 控制，這些執行器協同工作並與軀幹 16 的上部相耦合。[0085] 此外，軀幹 16 通過位於脊柱 60 內的軀幹扭轉執行器（J10）620 與骨盆 64 相耦合，並被配置為扭轉軀幹 16 及機器人 1 的上部。軀幹側傾執行器（J9）680 位於骨盆 64 內，使軀幹 16 及機器人 1 的上部向左或向右側傾。左右腿 6 從機器人 1 的骨盆 64 延伸。上腿元件 6.1 中的執行器包括：(i) 髖部前後擺（flex）執行器（J11）720，被配置為使腿 6 相對於機器人軀幹 16 向前或向後運動；(ii) 髖部橫向擺（pivot）執行器（J12）768，被配置為使腿 6 相對於機器人軀幹 16 橫向運動（例如向左或向右）；(iii) 腿部扭轉執行器（J13）782，被配置為使腿 6 相對於機器人軀幹 16 旋轉；以及 (iv) 膝部執行器（J14）820，被配置為彎曲機器人 1 的膝部或腿部。小腿元件 6.2 包括足部俯仰（flex）執行器（J15）860，被配置為改變足部 92 的俯仰角；以及足部滾轉（roll）執行器（J16）900，被配置為使足部 92 發生滾轉。[0086] 下表為彙總表，給出了機器人 1 內各執行器對應的參考名稱/標註以及各自的軸，其中每個軸由相應執行器的旋轉軸定義。應理解，在其他實施例中，這些系統、元件、部件和/或零件中的某些可以被省略、組合，或用替代系統、元件、部件和/或零件替換。在一些實施例中，下列一個或多個執行器可以採用替代布線方案與相鄰執行器耦合。表 1（執行器—名稱—執行器軸）a. 執行器佈置[0087] 在圖 1A-1B 所示的示例機器人 1 中，各種執行器（J1-J16）被佈置在機器人 1 內，以在不同機器人部件元件（例如手臂元件 5、腿部元件 6）內形成運動鏈。運動鏈中的各個執行器提供預定的運動範圍，並被佈置為為該元件提供特定的自由度。例如，示例機器人 1 的手臂元件 5 在軀幹 16 與手 56 之間包括六個執行器（J2-J7），其中手臂元件 5 還進一步與一個位於軀幹 16 內的手臂執行器（J1）190 相耦合。手臂元件 5 中的每個執行器（J2-J7）都分別與前一個執行器（J1-J6）電耦合。在該佈置中，位於軀幹 16 內的手臂執行器（J1）與電源分配元件（例如電池）以及執行器控製器相耦合。手臂元件 5 中的每個執行器（J2-J6）被配置為至少從運動鏈中串聯的前一個執行器（J1-J6）接收電力與控制訊號。[0088] 例如，每條手臂 5 的運動鏈的高層級構型包括從軀幹 16 到腕部 50 的七個旋轉軸（A1–A7），為手臂 5 提供七個自由度（DoF）以定位機器人 1 的手 56，其中軸 A1 位於軀幹 16 內，而軸 A2–A7 與手臂 5 內各個執行器的位置相關聯。每隻手還進一步至少包括十六個自由度，以進一步抓取或操控物體。每條腿 6 的運動鏈的高層級構型包括從髖部 60 到足部 92 的六個旋轉軸（A11–A16），為足部 92 的定位提供六個自由度。此外，中心旋轉軸（A9–A11）提供三個自由度，用於相對於腿部 6 定位軀幹 16，其中一對髖部旋轉軸（A11）兼具在髖部 60 處驅動各條腿旋轉以及軀幹 16 的屈伸的雙重用途。最後，頭部 10 包括兩個自由度所對應的旋轉軸（A8.1、A8.2）。b. 執行器[0089] 此處公開的各種執行器為電動旋轉執行器，其包括：(i) 電機，(ii) 齒輪箱，(iii) 扭矩單元（torque cell），(iv) 編碼器和/或旋變（resolver），以及 (v) 至少一個 PCB 元件。所述機器人 1 的電動旋轉執行器可以採用多種先進電機類型中的一種或多種組合，包括無刷直流電機、步進電機、伺服電機、空心杯直流電機、同步交流電機、非同步感應電機、直線電機、壓電電機、直驅電機、開關磁阻電機、永磁同步電機（PMSM）、軸向磁通電機以及混合步進電機。這些電機可採用稀土永磁體，例如釹鐵硼（NdFeB）合金、釤鈷（SmCo）磁體、鐵氧體磁體、鋁鎳鈷磁體、柔性磁體、粘結稀土磁體以及耐高溫永磁體，以實現高扭矩密度與高能效。電機繞組可以包括高導電銅線，並配以先進陶瓷或聚酰亞胺絕緣，以獲得優異的熱性能與電性能。[0090] 執行器電機可以與多種高減速比齒輪箱或齒輪機構相耦合，這些齒輪箱或齒輪機構被設計用於高精度與承載處理，例如應變波齒輪箱（例如 Harmonic drives®）、擺線減速器、行星齒輪箱、傘齒輪系統、蝸桿齒輪、平行軸斜齒輪機構、直齒輪元件、交錯斜齒輪系統、雙包絡蝸桿、人字齒輪、准雙曲面齒輪、齒條-齒輪系統、傘准雙曲面齒輪、行星齒輪系以及差速齒輪系統。此外，某些實現方式可以採用針對扭矩傳遞效率、回程間隙降低與噪聲最小化進行最佳化的定製齒形。並且，齒輪箱的減速比可以是任意減速比，包括 1:1.1 至 1:150。特別地，所述減速比可以是 1:10、1:20、1:30、1:50 和/或 1:100。換言之，所述減速比可以小於 1:1.1。在其他實施例中，所述減速比可以大於 1:150。進一步地，所述執行器可以包括制動器或離合器，以保護齒輪箱和/或允許在不導致機器人 1 倒地的情況下切斷執行器供電。[0091] 此外，為實現卓越的位置精度並確保可靠運行，執行器的每個電機都可以配備至少一個 PCB 元件，該 PCB 元件與扭矩單元、先進編碼器和/或旋變相耦合。所述先進編碼器或旋變可以是光學式、磁式、電容式、電感式、電阻式、壓電式、霍爾效應式、電位計式或超聲式。這些編碼器或旋變可實現亞毫米級精度，這對需要精細運動控制的應用至關重要。為補充編碼器或旋變提供的位置資訊，所述執行器 PCB 可以包含或關聯整合式扭矩感測器，例如帶應變片的感測器、壓阻式感測器、磁彈性感測器、電容式感測器、光纖感測器或旋轉變壓器。此外或替代地，執行器還可以包括電流感測器，例如霍爾效應感測器、分流電阻、磁通門感測器、羅氏線圈或磁阻式感測器。進一步地，系統可以整合微機電系統（MEMS）陀螺儀和/或加速度計，以提供與姿態、角速度與線加速度相關的額外感測資料。這種感測融合增強了機器人在複雜環境中導航並在運行期間保持穩定性的能力。[0092] 進一步地，執行器或執行器輸出端可以包括採用先進材料製造的軸承座/軸承殼體，例如碳纖維增強聚合物（CFRP）、玻璃纖維增強聚合物（FRP）、金屬合金、聚醚醚酮（PEEK）、熱塑性複合材料以及超高分子量聚乙烯（UHMWPE）。此外，CFRP 的製造工藝（例如纖維纏繞或自動鋪絲）允許對纖維取向進行精確控制，從而進一步最佳化殼體的力學性能。軸承本體可以由高等級鋼合金（例如 AISI 52100、M50 或 440C 不鏽鋼）製造/包含/加工，也可以由高性能鎳基高溫合金（例如 Inconel 718 或 Hastelloy®）、鈷基合金（例如 Stellite™）、先進陶瓷（例如氧化鋁或氧化鋯基複合材料）以及由碳纖維或芳綸纖維增強的聚合物基複合材料製造/包含/加工。這些材料還可受益於先進熱處理（例如真空淬硬或深冷處理）、表面工程工藝（例如離子注入或物理氣相沉積）或專用塗層。[0093] 為進一步最佳化性能，軸承的滾動體可以由先進陶瓷材料（例如氮化矽、碳化鎢或氧化鋯）、藍寶石或將陶瓷與金屬或聚合物基體相結合的複合材料構成。在另一實施例中，該元件可以採用圓柱滾子軸承、角接觸球軸承或將鋼製滾道與陶瓷滾動體結合的混合軸承。此外，還可以使用球面滾子軸承、圓錐滾子軸承、滾針軸承、磁懸浮軸承，或其混合/組合。包括增材製造在內的前沿製造技術（例如選擇性雷射熔化（SLM））可用於製造複雜軸承幾何結構。這些幾何結構可以整合諸如內部冷卻通道、潤滑儲液腔或紋理化表面等特徵，以增強潤滑保持並減少磨損。[0094] 引入此類特徵可改善熱管理、降低摩擦，並在具有挑戰性的工況下實現一致的潤滑分配。增材製造還可在材料浪費最小的情況下生產定製化軸承設計，從而契合可持續製造實踐。除增材製造外，精密機加工、雷射淬火或化學氣相沉積（CVD）塗層等其他先進工藝也可用於增強軸承的表面性能。這些技術可提高耐磨性、降低摩擦並提供抗腐蝕保護，從而進一步延長部件的使用壽命。在軸承座內整合智能感測器也是一種潛在增強方式，可對溫度、振動與載荷等參數進行即時監測。這些資料可用於預測維護需求並防止意外故障，確保最佳性能與可靠性。c. 執行器供電[0095] 機器人 1 的軀幹 16 內設定有電子元件 200。例如，電子元件 200 可以包括電池包 202、電源分配元件 204 以及計算裝置 206。電池包 202 與電源分配元件 204 被配置為向包括分佈在機器人各處的執行器在內的多個部件供電。電源分配元件 204 被配置為將電池包 202 的電力分配至執行器、感測器以及機器人 1 內的其他機器人系統。電源分配元件 204 與軀幹計算裝置 206 通訊連接。計算裝置 206 還可以包括資料連接埠，例如乙太網路口和/或 USB 口，以實現對資料的高速訪問，其連接速度快於 10G 乙太網路。安裝在軀幹 16 內的計算裝置 206 可與機器人 1 內的其他計算裝置以及某一計算環境進行通訊連接。例如，計算裝置 206 也可以與機器人 1 內的執行器與感測器進行通訊連接。[0096] 在各種實施例中，電源分配元件 204 可被配置為通過多個通道供電。例如，電池包 202 可產生高電壓，電源分配元件 204 可通過兩個獨立通道（例如 48V）向各系統供電。電源分配元件 204 還可以通過獨立通道提供低電壓（例如 24V）。d. 執行器布線[0097] 機器人 1 提供計算環境 201，該計算環境包括一個或多個在機器人 1 內進行資料通訊的計算裝置。例如，機器人 1 的計算環境 201 包括安裝在軀幹 16 內的計算裝置 206，以及分佈在機器人 1 各處的其他計算裝置（例如處理器、CPU、GPU、MCU 等）。全身控製器 950 在計算環境 201 中運行，以控制機器人 1 的運動與位置等功能。全身控製器 950 包括執行器控製器 952 以及本申請未詳細說明的其他特性。例如，多個執行器（例如手臂執行器（J1）190、軀幹扭轉執行器（J10）620 等）可以各自包括與全身控製器 950 的執行器控製器 952 進行資料通訊的處理器。全身控製器 950 還可以接收來自多個感測器（例如執行器編碼器、攝影機等）的感測器資料。例如，每個執行器 PCB 元件可以包括與軀幹計算裝置 206 進行資料通訊的處理器。在計算環境 201 上運行的部件包括全身控製器 950，以及本文未詳細討論的其他應用、服務、過程、系統、引擎或功能。[0098] 在各種實施例中，各個執行器元件（J1-J16）可以包括或耦合一個或多個與相應執行器相關聯的 PCB 元件。例如，與某個執行器相關聯的 PCB 元件可以包括處理器以及用於資料通訊的連接能力。特別地，與某個執行器相關聯的 PCB 元件可以被配置為從執行器控製器 952 接收控制指令，並向執行器控製器 952 傳送執行器資料和/或感測器資料。例如，在各種實施例中，各個執行器元件可以包括扭矩感測器、位置感測器或溫度感測器等，且這些感測器與 PCB 元件通訊連接。所述 PCB 元件還被配置為從電源分配元件 204 接收電力。[0099] 本文所述的線束促進了執行器控製器通訊與電力分配。運動鏈（例如手臂元件 5、腿部元件 6）中的每個執行器可以包括一個 PCB 元件，該 PCB 元件與前一個相鄰執行器相耦合，以從運動鏈中的前一個執行器接收控制資料與電力。在圖 2 所示示例中，位於軀幹 16 內的手臂執行器（J1）190 可從電源分配元件 204 與計算裝置 206 接收控制訊號與電力。相鄰的肩部執行器（J2）280 可通過布線 294 與手臂執行器（J1）190 相耦合。接著，上臂扭轉執行器（J3）320 可通過布線 334 與肩部執行器（J2）280 相耦合。在各種實施例中，運動鏈中後續的一個或多個執行器（例如 J4-J7）也可以類似方式耦合。例如，上臂扭轉執行器元件（J3）320 包括 PCB 元件 322，該 PCB 元件被配置為接收資料與電力連接，並被配置為與相鄰肘部執行器元件（J4）374 的 PCB 元件 376 相耦合。[0100] 機器人 1 中使用的電動執行器（J1-J16）中的絕大多數包括穿過執行器某一區域的導線或引線，例如利用貫穿孔布線穿過所述執行器的中心。特別地，所述執行器包括一個 PCB 元件，該 PCB 元件 (i) 從第一組導線或線束接收電流與控制訊號，其中線束的至少一部分穿過執行器的開口孔道或導線通道；並且 (ii) 被配置為與從該 PCB 延伸至相鄰執行器的第二組導線或線束相耦合。在一些實施例中，所述第一組或線束可以包括兩組線束，它們與執行器的中間 PCB 元件相耦合。在一些實施例中，相鄰執行器之間的線束可以是一組線束，其中一部分被配置為穿過開口孔道。這些導線組或線束被設計為：(i) 在執行器之間接收與傳輸電力和控制訊號，(ii) 確保單根導線不會跨越超過一個自由度，(iii) 將需要運動的導線長度限製為僅限於包含在執行器中心內的導線，以及 (iv) 消除沿所述執行器外圍布設導線的需要。該構型有助於消除夾點，減少當機器人 1 運動時需要隨動的導線長度，並有助於簡化機器人 1 內執行器的封裝（例如工業設計）。此外，將需要隨機器人 1 運動而移動的導線長度加以約束，使設計者能夠：(i) 在特定位置（即貫穿孔）佈置被設計為可旋轉（例如螺旋構型）的導線，並且 (ii) 排除在其他位置（即與輸入或輸出 PCB 耦合處）被設計為旋轉的導線。該布線方案降低了布線成本及其他複雜性。基於上述原因，執行器及其各種支撐部件的設計與佈置使機器人 1 相較傳統機器人具有顯著優勢。C. 第一實施例[0101] 參見圖 2-10B，示例機器人 1 包括執行器布線元件 960 的第一種實施例，該布線元件適用於機器人 1 內的大多數執行器（即 J1-J4 與 J9-J14）。機器人 1 內的大多數執行器包括一個通過執行器中心形成的執行器開口，本文將其稱為貫穿孔開口。執行器開口或貫穿孔開口從執行器的第一側延伸至第二側，並且至少部分由執行器的旋轉軸限定。在該實施例中，機器人 1 的選定執行器包括穿過執行器某一區域的導線或引線。更具體地，這些執行器採用穿過執行器中心的貫穿孔布線。儘管這些執行器的尺寸可能不同（例如驅動尺寸、扭矩等），所述執行器包含共同要素，並具有相似或相同的部件佈置。執行器之間的這種共通性有利地降低成本、縮短裝配時間、減少所需獨特零件數量、降低偵錯時間，並提高模組化與可維護性。一般而言，每個旋轉執行器包括靜止的、固定的或不運動的部分，以及繞中心軸旋轉的輸出或運動部分。在該實施例中，所述執行器的共同要素包括：(i) 執行器開口或中心貫穿孔，(ii) 第一（或輸入）PCB，以及 (iii) 第二（或輸出）PCB，其中第一與第二 PCB 佈置在執行器的相對兩側。為便於討論，左臂的上臂執行器（J2-J4）280、320、374 及其相關布線（例如布線 294、334、386）被用作示例實施例，並可適用於其他尺寸、且具有中心貫穿孔的執行器。[0102] 在圖 2 中示出了肩部與上臂元件中的執行器與布線佈置示例。具體而言，執行器布線 294、334、386 將以下執行器彼此電耦合：(i) 位於軀幹 16 內的手臂執行器元件（J1）190，(ii) 位於肩部殼體 270 內、並與手臂執行器元件（J1）190 相耦合的肩部執行器元件（J2）280，(iii) 位於上肱骨殼體 302 內的上肱骨執行器元件或手臂扭轉執行器元件（J3）320，以及 (iv) 下肱骨執行器元件或肘部執行器元件（J4）374。因此，左臂 5 的上臂執行器（J2-J4）280、320、374 被示為與位於軀幹 16 內的手臂執行器（J1）190 串聯耦合。在該佈置中，上臂扭轉執行器（J3）320 與肘部執行器（J4）374 被佈置為其各自軸（A3、A4）彼此垂直，以實現手臂旋轉與肘部彎曲。[0103] 如上所述，位於軀幹 16 內的手臂執行器（J1）190 與電源分配元件 204（例如電源或電池）以及執行器控製器 952 相耦合，且後續的手臂執行器（J2-J4）280、320、374 通過執行器布線 294、334、386 串聯耦合，從而在相鄰執行器之間（例如 J1-J2、J2-J3、J3-J4）提供電力與資料通訊。用於連接、供電並控制執行器（J2-J4）280、320、374 的布線 294、334、386 不會跨越多個執行器。換言之，所述布線 294、334、386 不會跨越多個自由度。這有助於確保每個執行器（例如執行器 J1-J4）的電源線與控制線不會因所述執行器的運動而被意外夾住、切斷或損壞。a. 執行器布線元件[0104] 在該實施例中，執行器布線 294、334、386 包括：(i) 相鄰執行器線束 294.2、334.2、386.2，以及 (ii) 內部線束 284.4、324.4、378.4。如圖 2-6 最清楚示出，利用相鄰執行器線束 294.2、334.2、386.2 將每個執行器與前一個執行器相耦合。其方式為：將各執行器元件（J2）280、（J3）320、（J4）374 的輸入 PCB 元件 282、322、376 與手臂元件中前一個執行器（分別為 J1、J2、J3）的輸出 PCB 元件 196、286、326 相耦合。具體而言，手臂執行器元件（J1）190 的輸出 PCB 196 通過手臂-肩部線束 294.2 與肩部執行器元件（J2）280 的輸入 PCB 282 相耦合。此外，肩部執行器元件（J2）280 的輸出 PCB 286 通過肩部-上肱骨線束 334.2 與上臂扭轉執行器元件（J3）320 的輸入 PCB 322 相耦合。進一步地，上臂扭轉執行器元件（J3）320 的輸出 PCB 326 通過上肱骨-下肱骨線組/線束 386.2 與肘部執行器元件（J4）374 的輸入 PCB 376 相耦合。[0105] 在該示例性實施例中，肘部執行器元件（J4）374 位於下臂 36 與上前臂 40 之間。因此，如圖 2 所示，上臂–下臂導線束 386.2 將肘部執行器元件（J4）374 耦接至相鄰的上臂扭轉執行器元件（J3）320；內部導線束 378.4 將肘部執行器元件（J4）374 的第一 PCB 和第二 PCB（376、380）相互耦接；而下臂–上前臂導線束 430.2 耦接至肘部執行器元件（J4）374 的第二 PCB 380，並延伸進入上前臂 40。如圖 3–6 所示，上臂–下臂導線束 386.2 穿過上臂殼體 362 延伸至肘部執行器元件（J4）374。[0106] 應理解的是，每個導線束可以包括多根導線（例如 294.2、334.2、386.2）。在另一替代實施例中，所述導線束可以包括多根導線彼此以長度方向串聯配置。在其他實施例中，包含於導線束中的單根導線可由多股導線製成（例如 1 至 10 股導線彼此連接）。此外，應理解，每根包含於導線束中的導線可以包括單根導電線或多根導電線股。所述導電線可包覆於非導電護套內，並可彼此線性排列。應理解，相鄰執行器線束中的導線組被設計為在機器人 1 中固定於位，在機器人 1 運動時不相對於部件移動。因此，相鄰執行器線束被固定，不需要更複雜的配置來允許其扭轉或彎曲。因此，相鄰執行器線束中的導線可以採用成本更低的材料，或採用製造成本更低的構型（例如導線數量更少），從而減少機器人 1 中導線組的整體數量。減少導線組數量可能是有益的，因為這可以提高可靠性。b. 貫通孔線束[0107] 在該實施例中，每個臂部執行器元件（J2）280、（J3）320、（J4）374 均包括一個執行器 284、324、378，其具有貫通孔開口或接收器 284.8、324.8、378.8，第一（或輸入）PCB 元件 282、322、376，以及第二（或輸出）PCB 元件 286、326、380。布線 294、334、386 包括：(i) 內部線束 284.4、324.4、378.4；以及 (ii) 相鄰執行器線束部分 294.2、334.2、386.2。具體而言，各執行器元件（J2）280、（J3）320、（J4）374 的第一（輸入）PCB 元件 282、322、376 通過相鄰執行器線束部分 294.2、334.2、386.2 與前一執行器元件（分別為 J1）190、（J2）280、（J3）320 相耦合，並通過內部線束 284.4、324.4、378.4 在執行器內部與第二（輸出）PCB 元件 286、326、380 相連接。 (AI工業)

當一群大廠員工離開公司創業時，陪伴機器人還是個不太熱門的賽道，但是他們已經堅信這會是個百萬千萬級使用者的市場了。2018年，他們在深圳成立Enabot賦之科技。因為團隊中有不少養寵人士，出門在外的時候，又找不到一款滿意的寵物陪伴機器人，Enabot打算切入這個賽道。很快，感知演算法、多模態互動與室內導航技術迎來關鍵突破，Enabot團隊看到了將構想落地的清晰路徑。2019年12月，Enabot推出首款移動機器人產品EBO S，採用不倒翁式的圓潤造型，具備全屋移動監控功能，可以鑽進各種家具底尋找躲藏的寵物們。這款產品初期表現不錯，在海外眾籌平台籌得資金超過200萬元。但遠談不上是個爆款。正如輝達GPU誕生時，不可能知曉幾十年後會被大規模用在AI運算中。很多公司的轉折點來自意外。Enabot很快發現了奇特之處。這款最初定位為“寵物陪伴機器人”EBO S上市後，迅速被使用者挖掘出許多遠超預設的場景。獨居老人的子女通過它，得以遠端洞悉父母的生活狀況；面對咿呀學語階段最好動的小孩，EBO S化身“電子保姆”即時跟隨看護；異地情侶也可以用它達成遠端陪伴的效果。他們迅速做出反應，在寵物陪伴產品之外，也開始研發家庭機器人產品等，進一步聚焦老人、小孩陪護。Enabot家庭機器人產品EBO X（圖源/企業）截至2025年9月，Enabot全球使用者量已突破100萬，產品進入全球160多個國家和地區。在此之前，公司已獲得紅杉、龍湖資本、九合創投等頭部機構多輪融資。MarketsandMarkets預測，全球情感陪伴機器人規模或在2027年突破百億美元，年複合增長率超過17%；其中，具備移動能力與情感互動功能的品類將是增長最迅速的細分賽道。在這個重視情緒價值的年代，陪伴機器人或許會在人們生活中嵌入得更深。但也正因人類的情緒幽微多變，企業也需要更有敬畏心。從陪寵到陪人在陪伴機器人領域，寵物陪伴與人類陪伴的核心需求存在顯著差異。Enabot品牌負責人佟少楠告訴硬氪，寵物陪伴更聚焦 “看護 + 互動” 雙重訴求，而人類陪伴則側重情感共鳴與場景適配，因此，二者在相關產品的功能設計、使用者體驗最佳化與研發迭代上的方向也各有側重。從前，寵物陪伴場景中，使用者面臨的痛點包括遠端看護的視角侷限、單向互動等問題。儘管傳統監控裝置可以即時呈現寵物狀態，但其功能僅停留在觀察層面，無法主動發起與寵物的互動。而當寵物出現長時間靜止不動的情況時，對於“是否意味著健康出現問題”“獨自在家是否感到無聊”等不易察覺的隱性需求，傳統監控裝置也難以進行有效應對。機器人技術恰好解決了這個痛點。針對使用者因無法與寵物即時互動而產生的焦慮，Enabot在寵物陪伴機器人產品線中，基於其移動能力與感知系統，將雷射點、逗貓棒等寵物喜愛的互動模組融入機器人，開發了遠端操控觸碰、引導寵物活動等功能。即使使用者不在家，也可使用App遠端操控機器人主動與寵物互動。Enabot寵物陪伴機器人的遠端互動功能（圖源/企業）對比之下，人類陪伴場景中，產品設計邏輯發生了轉變，從解決功能性問題轉向滿足情感性需求。人類對陪伴的期待，遠不止於基礎的資訊傳遞或安防監控，而是渴望獲得真情實感、能引發共鳴的互動體驗。這就意味著，機器人必須具備更強的情緒感知與自然互動能力。“我們不僅需要通過語音、表情、對話內容建構真實的陪伴感，還必須考慮到使用者年齡跨度大的特點，確保操作足夠簡單，”佟少楠向硬氪解釋道，“任何複雜的學習過程都會破壞情感聯結的自然流暢。”在功能架構上，Enabot采了用“實用功能+情感陪伴”的設計方案，一方面通過自主移動與環境感知能力，提供安防巡視、事件提醒等實用功能；另一方面借助AI情感演算法與與擬人化互動，能夠識別使用者人臉定時發起提醒，提供娛樂內容、發起視訊通話，甚至通過與寵物互動來間接緩解使用者的焦慮。實用功能與情感陪伴兼具（圖源/企業）為了打破使用者對機器人 “移動監控” 的固有印象，Enabot著重強化了AI大模型的對話能力與角色豐富性，其家庭陪伴機器人產品搭載了多個大模型助手，可支援6大角色切換，並提供北京、河南、廣東等20余種方言與地方口音 。消費級陪伴機器人的演進遵循著明確的路線，然而，隨著市場迅猛增長，這個賽道還沒成熟就已經競爭白熱化。在Enabot團隊看來，這種情況下，企業更需在功能設計、形態結構與成本控制之間實現平衡，避免陷入同質化競爭。所以，Enabot的技術迭代相對理性，也沒有以堆疊很多AI功能為目標。“如果盲目引入AI技術、產品卻與使用者體驗脫節，導致互動生硬卡頓，這樣的品牌是難以同使用者建立情感共鳴的。”佟少楠表示。無論是解決寵物陪伴，還是追求實用與情感價值兼具的人類陪伴場景，Enabot的目標始終明確：在具體場景做細做深。這也代表了當今一部分硬體公司的突圍思路，將簡單的功能做透，而非追求大和全。Enabot機器人生產車間（圖源/企業）“電子分身”VS虛擬朋友後疫情時代的社會圖景中，“孤獨經濟”正以前所未有的態勢擴張。Statista調研資料顯示，全球超過60%的都市獨居者表示需要非人類陪伴體來緩解孤獨感。從獨居青年的生活陪伴，到空巢老人的健康守護，再到都市白領的情緒疏導，當線下互動變得不確定時，陪伴機器人成為一種新興的情感連接方式。有趣的是，當陪伴機器人進入到全球市場，迥異的文化背景，正塑造著多元使用者對陪伴機器人截然不同的需求與期待。比如在以中國為代表的東亞市場，陪伴機器人的定位遠超普通智能裝置，更被賦予“家庭情感紐帶”的深層期待。這種定位源於東亞社會獨特的家庭結構與情感模式。根據Enabot使用者調研畫像顯示，雙職工有娃家庭、異地親屬家庭等複合型家庭作為其核心使用者群體，他們對產品的核心訴求，是突破空間阻隔、能夠實現“遠端共在感”，完成細膩的情感表達。所以，Enabot設計了一些很有儀式感的功能。當異地家人過生日時，使用者可以遠端操控Enabot機器人眼燈播放圖片傳遞祝福；其自訂表情功能，還能用可愛的文字、動態圖案等與父母互動。這些頗具互動設計，精準契合了東亞社會中高頻、密集的家庭互動模式。歐美市場則呈現出截然不同的需求圖景，國外使用者更看重機器人的擬人化互動、情緒共鳴能力，並將其視為“電子寵物”或“虛擬朋友”。佟少楠告訴硬氪，歐美使用者更傾向於低侵入式陪伴、即有邊界感的接觸，他們希望感受到機器人的存在，卻不希望被頻繁的互動打擾。這種需求差異既源於對個人空間的重視，也與相對獨立的家庭結構相關。在實際使用場景中，Enabot機器人更像是一位“克制的智能管家”。在實用功能方面，它是一位可靠的機動保安；機器人可以在待機情況下監測環境變化，並在感知異常時提醒使用者、二次查驗等，有效改善了傳統固定監控裝置的被動查看屬性。在深度陪伴層面，使用者期待機器人不僅能記憶偏好、適應個性化交流節奏，更應成為可共同創作的夥伴，比如一起構思故事框架或協作設計簡易互動遊戲。與此同時，歐美使用者展現出鮮明的自主解決傾向。當裝置出現故障時，他們更傾向於讓機器人通過自診斷功能檢測問題並嘗試自主修復，僅將必要日誌上傳至指定平台。這種“最小化人工干預+閉環資料流轉”的模式，既滿足了使用者對產品獨立性營運的需求，也通過減少資料互動環節強化了隱私保護。Enabot產品在海外展會上（圖源/企業）陪伴機器人的本質，始終是“關係的具象化”。縱觀全球市場，它既承載著家庭情感的延續，也體現出對個人空間的尊重。這種差異背後，源於對使用者痛點的深刻理解。當前，行業正處在從“工具理性”向“情感價值”轉型的關鍵節點。陪伴機器人的發展已不再侷限於功能迭代或技術突破，而是轉向更深層的價值重構——如何讓科技更好地服務於人的情感需求，如何在人機共處中找到恰到好處的平衡點。在這個過程中，Enabot的迅速崛起印證了一條有效的發展路徑，從解決功能痛點、到滿足情感需求，那些能夠精準把握使用者真實需求的企業，將在未來的市場競爭中佔據先機。 (EDA365電子論壇)