波士頓動力 Atlas 官宣：56DoF、4小時續航，衝向工業量產

波士頓動力 Atlas 官宣

👇 下圖為券商報告概覽圖（結論濃縮版）

本文基於BostonDynamics 等的公開視訊（https://www.youtube.com/watch?v=fadawnuE6n8）進行學習復盤，僅供學習交流參考。

以人為本的 AI 機器人：Spot 起舞只是開場

在CES2026現代汽車集團媒體日發佈會上，Boston Dynamics的Spot產品管理總監Mary Frame率先登台。她向在場觀眾介紹，大家剛剛看到的是機器人像K-pop明星一樣跳舞的表演，但這些機器人真正的使命遠不止於此，它們被設計出來是為了在現實世界中與人類協作、輔助人類完成工作並承擔危險崗位上的任務。

Mary Frame強調，這一切並不是某家公司在單打獨鬥，而是建立在夥伴關係之上。來自Boston Dynamics、現代汽車集團及其他合作夥伴的團隊各自貢獻關鍵能力，共同推動他們所謂的以人為本AI機器人，也就是具備物理AI、能像人類一樣感知世界並以負責任方式為人類工作、與人類共事的機器人。這類技術被她概括為為人類而建的技術，目的是在支援和延展人類能力的同時，讓工作更安全，並在許多場景下賦予工作更多意義感。

Spot 與 Stretch：從炫技視訊到嚴肅商業化

隨後，Boston Dynamics人形機器人業務副總裁兼總經理Zach Jacowski和人形機器人應用產品戰略負責人Ya Durban一起登台。他們回顧，過去30年裡，Boston Dynamics持續推動機器人能力邊界，全球已有數以億計的觀眾通過網路見證這些機器人從科幻走向現實。

Zach Jacowski指出，自己長期從事機器人設計、製造與程式設計工作，但從未像現在這樣對未來充滿期待，他認為人類正處在一個影響堪比智慧型手機問世的技術轉折點。

在具體產品層面，Spot是Boston Dynamics的首款量產機器人。舞台表演展示了它的靈活機動，但部署在真實客戶現場的Spot幾乎沒有時間跳舞，這些機器人主要負責採集工業環境資料、減少工廠和設施停機時間並讓作業人員遠離危險環境。過去5年裡，Boston Dynamics已經在40多個國家的數百個客戶站點部署了成千上萬台Spot，公司由此將Spot定位為一個嚴肅的商業成功產品，而不再只是實驗室裡的技術演示。

Zach Jacowski還介紹了Stretch這款在2023年推出的倉儲機器人，其目標是為倉儲自動化提供高度靈活的解決方案，首要應用場景是卡車和集裝箱卸貨。傳統上，這類工作往往在酷熱或嚴寒環境中進行，對工人身體負擔極重。根據官方給出的資料，Stretch目前已經為客戶卸下超過2000萬隻箱子，這被用來證明Boston Dynamics的機器人產品已經在真實業務中切實改善了工作場所安全性並顯著提升了人員生產效率。

Atlas：從實驗室原型到工業通用工具

在談到下一階段時，Ya Durban把話題引向人形機器人Atlas。他表示，團隊的願景是打造一款通用人形機器人，能夠進入各種環境、理解周圍場景與語義並操控不同類型的物體。落地路徑上，Boston Dynamics選擇優先切入工業環境，希望將Atlas打造為一款可以直接部署在現有工廠中的通用工具，不是只做單一工位上的某一種工作，而是能夠隨著企業業務變化在不同崗位之間靈活切換任務。

為此，團隊在過去幾年裡走訪了數百個客戶現場，與一線操作人員一起在車間調研，直接向最瞭解工廠營運的人學習。在這些調研基礎上，他們認為，要把Atlas從實驗室原型變成真正的產品，必須同時滿足安全、可靠以及行為可預測三項關鍵特性，並優先讓Atlas去承擔那些高度重複、極其消耗體力且越來越難以招聘人力的崗位。按照一貫做法，Boston Dynamics還將繼續與行業頭部企業合作，並直接從未來的真實使用者那裡獲得反饋，確保產品設計儘可能貼近實際需求。綜合來看，他們希望從一開始就把Atlas做成一款為工業嚴苛工況而生的人形機器人。

在解釋為什麼是現在這個時間點時，Zach Jacowski提到，Boston Dynamics在人形機器人上的研發已經持續十年以上，團隊一直在評估兩件事，一是還有那些關鍵技術環節尚未補齊，二是這些技術何時能夠成熟到支撐真正的商業化。在他的判斷中，過去幾年中AI的飛速發展正是這條路徑上一直缺失的關鍵拼圖，如今這塊拼圖基本就位，人形機器人從實驗室項目邁向商業產品的時機已經成熟。因此，Boston Dynamics在此次發佈會上宣佈，是時候讓Atlas正式走出實驗室，並選擇在這一全球舞台上首次向公眾完整展示這款機器人。

Atlas登場後，Ya Durban特別指出，現場演示的起身動作與公司此前在網路影片中展示的一致，而這也是觀眾最常提問的細節之一。針對為什麼要讓Atlas以這種方式起身的問題，Zach Jacowski給出的解釋是，Atlas並不需要像人類那樣移動身體，工程團隊追求的是起身過程的穩定性與能效最優。經過大量實驗與權衡，他們發現，當前這種看上去並不像人類的起身姿態，恰恰是在穩定性和效率之間取得最佳平衡的方案，因此在Atlas的運動設計上，Boston Dynamics更看重工程效率和任務表現，而不會一味迎合外觀上的類人化。

產品版 Atlas：56 DoF、4 小時續航的工業戰士

在正常工況下，Atlas 在工地上是完全自主運行的人形機器人；但本次發佈會演示中，為保證安全穩定，由工程師遠端操控 Atlas，僅下達前進、後退等簡單指令。Atlas 的步態已經做到行走自然、動作順滑，這是與Robotics and AI Institute 合作，專門強化“類人自然行走”效果的結果。

在形態與機理上，團隊不再簡單“照搬人類”，而是挑選生物結構的優點並用工程手段做得更好。Atlas 擁有可實現 360° 旋轉的多處關節，在製造業這類每秒都很關鍵的場景中，比人類動作更高效。同時，頭部與“臉”被刻意設計成“明顯是機器人而不是人”，讓一線工人清楚這是來幫忙幹活的工具型機器人。

在真實場景驗證方面，Atlas 已被帶到 Hyundai Motor Group Metaplant America（現代汽車集團美國元工廠），執行自主物料搬運等任務，證明了人形機器人在真實製造工廠中具備可行性。團隊在現場採集了大量資料與經驗，回到波士頓繼續迭代產品。在 CES 期間，現代汽車集團展台將進行 Atlas 現場應用演示。

量產版本方面，此次在台上展示的是用於系統驗證的研究型原型機，真正面向客戶的產品版 Atlas 已在研發衝刺中。產品版 Atlas 具備 56 個自由度（56 DoF），大部分為全旋轉關節，配備人類尺度的雙手，在手指與手掌內整合觸覺感測器，支援高靈巧操作。它搭載 360° 視野相機系統，可全向感知周圍環境及接近人員，是其整體安全方案的一部分。

核心規格上，Atlas 可舉起約 110 磅（約 50 kg）負載，最高作業高度約 7.5 英呎（約 2.3 m），具備防水與可沖洗能力，可在–4°F 至 104°F（約 –20°C～40°C）環境下保持全部性能運行。

在續航與維運上，Atlas 使用雙可更換電池，單次可穩定工作約 4 小時；電量不足時，可自主導航回充電站，自行完成電池更換後繼續作業。

在“教會機器人幹活”方面，團隊的目標是顯著降低上手門檻：大部分任務可在不到 1 天內完成訓練部署。所有 Atlas 通過 Orbit 平台共享技能與智能，一台 Atlas 學會的技能可以同步給所有 Atlas，形成叢集式能力擴散。

依託 頂級硬體規格 + 基礎模型能力，Atlas 從部署當天起就可以在高難度任務上實現高度自主，並保持以人協作為中心的人本設計；客戶可以通過 Orbit 軟體持續為 Atlas 追加新技能與專用動作庫。

產能規劃：Atlas 資料工廠與 3 萬台新工廠

在生產與交付上，產品版 Atlas 已在波士頓總部啟動生產，2026 年全部產能已鎖定給現代汽車集團及一位新的 AI 合作夥伴；從 2027 年開始將逐步開放更多客戶。雙方正共同建設 Hyundai Robotics Metaplant Application Center（現代機器人元工廠應用中心），以此作為“人形機器人製造技能資料集”的核心引擎，目標是打造可支撐在現代全球工廠部署成千上萬台 Atlas 的“資料工廠”。

更進一步，現代汽車集團與 Boston Dynamics 還將共建一座年產能可達約 3 萬台 Atlas 的新機器人工廠，以滿足未來在工業、商業乃至家庭場景大規模部署人形機器人的需求。這種將頂級機器人研發 + 全球製造產能繫結的模式，在當前參與者中具有獨特性。

現代汽車的人本機器人戰略與 RaaS 模式

對於現代汽車集團而言，其在人本 AI 機器人領域的核心目標是：通過“物理 AI + 真實場景應用”，創造可量化的社會與商業價值。因此他們聚焦的，是能讓工作更安全、更快速、更易規模化複製的機器人系統，強調的是“不是作秀，而是帶來真實、可衡量的正向影響”。在具體方法論上，雙方遵循一個三步式路徑：1）加速機器人學習新技能的效率；2）用現代工廠真實產線資料來訓練這些技能；3）依託位於美國的Metaplant Application Center 作為中央引擎，把資料轉化為可在一線落地的運動與行為能力，形成一個閉環的資料—技能—部署體系。

ARMAC 是驅動機器人實驗、驗證與培訓的核心平台，它既支撐現代汽車集團的機器人業務，又承擔著機器人技術人才培養的任務。要想真正加速物理 AI 能力，光有一個物理基地還不夠，還必須有前沿技術堆疊。因此，現代汽車集團與多家全球科技領導者合作，其中一個關鍵夥伴就是 NVIDIA。NVIDIA 的 AI 基礎設施與開發工具，幫助他們更快推動機器人創新、縮短開發周期，並交付可以規模化部署的解決方案。

與此同時，集團正在啟動內部的價值網路企業，把它們在汽車行業形成的大規模量產與工藝經驗遷移到機器人領域。

Hyundai Motor Company 和 Kia提供製造基礎設施、工藝控制與生產資料；Hyundai Mobis 與 Boston Dynamics攜手開發高性能執行器，通過雙方的技術專長推動關鍵零部件的標準化，建構起面向集團低風險平台的全球供應鏈；Hyundai Glovis則負責最佳化物流與供應鏈流轉。這些只是集團眾多子公司的一個縮影，整個網路共同構成了一條端到端的價值鏈，在確保產品質量的同時兼顧柔性與卓越性。

在客戶側，現代汽車集團也在樹立新的客戶互動與支援標準，依託集團在客戶管理上的經驗，並把它擴展到高級服務平台。其中的代表性模式是Robot-as-a-Service（RaaS，機器人即服務）訂閱模式。這種模式通過訂閱的方式，降低客戶進入門檻、減少前期資本支出，並加快投資回報。他們設計的 RaaS 模型強調易用與易管理，將安裝部署、空中軟體更新（OTA）、硬體維護以及遠端監控和控制整合進一個統一的服務包。這樣一來，客戶可以更專注於“如何用好機器人創造價值”，而不是被各種維運細節拖累。

隨著機器人從工廠逐步進入日常生活場景，這種服務模式在家庭端同樣會非常重要。但在現代汽車集團的理念裡，機器人必須先在工廠中通過嚴苛的性能驗證，在每一個動作、每一個結果都被量化考核的工業現場證明自己，之後才能走進家庭、承擔家務和陪護角色。其他公司可能先展示的是家用場景 Demo，而現代汽車選擇的是在工業現場建立可信度。這些能力首先會在Hyundai Motor Group 內部落地驗證，之後再向全球擴展。

集團計畫到 2030 年實現年銷量 980 萬輛汽車。在這個體量上，Atlas 人形機器人將從試點階段走向量產階段，在他們的全球製造網路中逐步鋪開部署，以支撐產能擴張和營運最佳化。而對機器人需求不會只停留在製造業，物流、能源、建築以及資產與設施管理等領域，對安全、智能且可規模化的機器人同樣有著巨大需求。當前，Spot 和 Stretch已經在集團外的客戶現場運行，覆蓋眾多不同應用場景；未來，Atlas將成為擴展至多行業、多應用時的核心角色。

軟體定義工廠：SDF + ALMA 打造資料閉環

在更宏觀的層面，要實現以人為中心的 AI 機器人願景，需要兩家足夠大膽的公司共同推動。Boston Dynamics 帶來了世界級的難題求解能力與機器人技術積累，而 Hyundai Motor Group 則提供了在生產與規模化方面的強大能力。當這兩者結合，再加上當今時代最寶貴的資源之一——資料，就能夠產生真正有影響力的變革。在現代汽車集團內部，出行、製造、物流與機器人被串聯成一個閉環系統，實現跨領域資料的一體化建模，這種整體建模能力正在重塑工廠和製造系統本身。

基於這些資料能力，現代汽車集團正在從傳統的硬體驅動工廠，轉向 Software-Defined Factory（SDF，軟體定義工廠）。在 SDF 模式下，工廠可以24/7 全天候運行，具備更高的靈活性、安全性與智能化水平。軟體可以持續更新、不斷改進，並將經驗和智能在全球工廠之間快速複製與共享。他們的第一座 SDF 工廠——HMGICS（新加坡現代汽車創新中心），已經在新加坡正式運行，將作為樞紐向外擴展，把資料、人員與技術連接到現代汽車集團全球每一座工廠。

整個 SDF 路線圖的唯一目標，就是為客戶做到最好：更快適應當地市場需求、將產品質量提升到高於當前行業標準的水平，通過效率提升降低價格，並顯著改善員工安全。

在這樣的軟體定義工廠中，人機協作會得到系統性最佳化。目前，在現代汽車的工廠裡，機器人已經承擔了大量艱苦、危險且高度重複的工作，在沖壓、車身、噴塗等環節，自動化程度可以接近 100%。

自動化顯著提升了生產率並強化了產品質量，更重要的是，極大提高了員工安全。

這種模式被他們稱為 “以人為中心的自動化（human-centered automation）”。即使在高度自動化時代，人仍然是系統中的核心角色：負責監督、指導和維護自己的機器人同事，並始終保有最終控制權與決策權。

隨著自動化程度不斷提高，人的角色不僅不會被削弱，反而會更加重要。機器人將接管更多需要體力與重複操作的任務，而人類可以把精力放在監督、決策與問題解決上。人類將通過軟體來“領導”機器人，利用數字孿生（digital twin）來測試不同場景，並基於資料驅動的洞見去調整流程與資源配置。但這一切不會自動發生，員工需要在真實世界語境中進行系統性且安全的訓練。這就是位於美國的ALMA / ALMAC 機器人學習與訓練中心的意義所在。

在 ALMA / ALMAC，機器人通過對應人類動作資料來學習如何與人協作，學習動作的精度、重複性與安全性邊界。

每一個帶領動作、轉身動作以及恢復動作都會被採集為真實的營運資料。得益於在全球範圍佈局並高度互聯的 SDF 工廠網路，現代汽車集團擁有遠超多數企業的真實工廠資料資產。更多、更真實的資料帶來更好的訓練，更好的訓練造就更安全、更智能的機器人，而更智能的機器人又反過來促進對人的更友好的工廠環境——這是一個“大輸入，才有大輸出”的正向循環。

他們的路線圖同樣清晰：今年 8 月左右，ALMA / ALMAC 中心將正式啟用，成為未來機器人的訓練與驗證基地；到 2028 年，Atlas 將在 SDF 網路中開啟全球化部署，承擔高精度的序列裝配任務；到 2030 年，機器人將與自己的“機器人同事”一起完成更複雜的總裝工作。那時的工作將會更安全、更輕鬆、也更有意義。在他們的理念中，機器人不是“與人競爭”，而是“為人而戰（compete for humans）”——為人類的安全、效率與福祉服務。這就是 Hyundai Motor Group 的機器人哲學：讓機器人擴展人類的能力邊界，成為推動人類前進的夥伴。

Boston Dynamics × Google DeepMind：通往通用人形的第一步

在製造與部署路徑講解結束之後，舞台交給了新的關鍵夥伴——Boston Dynamics 與 Google DeepMind。

Alberto Rodriguez 介紹自己是 Boston Dynamics Atlas 行為團隊負責人，而 Karolina Parada 則領導 Google DeepMind 的機器人團隊。Alberto 回顧說，在 Boston Dynamics，他們已經花了二十多年時間研發人形與各類移動機器人，中心問題一直圍繞“物理智能（Physical Intelligence）”：讓機器人掌握對力與運動的精細控制能力，這既支撐它們完成各種高難度的運動表現，也讓它們能在真實環境中連續工作數月而不出現故障。這些長期積累終於匯聚到今天，促成了新一代 Atlas 的發佈——被定位為“世界上機體能力最強的人形機器人”。

要讓 Atlas變成真正的產品，光有“體操級”的運動能力遠遠不夠。人形機器人如果要兌現承諾，必須能夠自然地與人類互動，能夠理解並適應不斷變化的真實世界環境，並且能夠完成複雜的靈巧操作任務。演講者認為，近期的 AI 突破已經為這些能力提供了一條清晰路線，這也直接推動了 Atlas 商業化處理程序的啟動。

在這樣的背景下，他們正式宣佈：Boston Dynamics 與 Google DeepMind 機器人團隊達成戰略合作。這次合作被定位在全球機器人與 AI 的前沿交匯點，目標是推動一個新的 “以人為中心的 AI 機器人時代”。在 Google DeepMind 看來，他們的使命是負責任地建構造福人類的 AI，而機器人則是 AI 最前沿的應用場景之一，因為它把 3D 感知、多模態理解、高級推理與規劃統一到真實物理世界中，推動 AI 從“螢幕裡的智能”走向“現實世界裡的智能”。

過去幾年，Google 在 Gemini 及其他基礎模型上取得顯著進展，這些模型可以同時處理文字、圖像和視訊等多種模態。在此基礎上，DeepMind Robotics 又進一步將“動作（actions）”引入為新的模態，形成了 Gemini Robotics 模型家族。這些模型具備先進的具身推理能力，可以直接生成控制機器人動作的指令，以一種通用、互動式且靈巧的方式來驅動機器人。

然而，再強大的“通用機器人大腦”也需要同樣強大的“通用機器人身體”。這正是與 Boston Dynamics 走到一起的原因：一方提供新一代 Atlas 等高性能機器人平台，另一方提供先進的多模態 AI 基礎模型。雙方希望共同打造全球最先進的機器人基礎模型體系，朝著真正的通用人形機器人邁進。這次合作的核心目標，是顯著擴展機器人的泛化範圍，從實驗室裡的標準任務走向更大規模、更加複雜的真實世界任務，包括在 CES 現場 Atlas 所展示的那些操作場景。

他們強調，未來的機器人不應只依賴一組預先寫死的固定任務指令碼，而是應當像人類一樣理解物理世界，從經驗中學習，在新情境中實現泛化，並隨著時間不斷提升表現。無論是裝配一款全新的汽車零部件，還是幫你繫鞋帶，機器人都應該能從少量示例中快速學會任務，並通過少量練習迅速變得更好。為此，模型不僅要支援快速接入新任務，還要讓機器人在執行過程中持續提升表現，並對現實世界的各種突發情況做出可靠響應，這些能力都是實現大規模落地與長期可靠性的關鍵。

在性能與部署層面，他們提出了一個非常具體的目標：機器人應能在“一天之內上手一項新任務”，並連續穩定地執行數小時。憑藉 Atlas 在續航、力量和機動性上的優勢，他們認為有機會在很多場景中實現對人類表現的超越。為此，他們正在組建一支規模可觀的Atlas 機器人“艦隊”，並計畫把這些機器人部署在 Boston Dynamics 各地辦公室以及 Google DeepMind 在全球的實驗室中，用真實場景和海量資料來加速訓練和迭代。

最後，他們將今天的發佈定義為：通往“AI 賦能的人形機器人，並在現實世界產生真實影響”的重要第一步。隨著機器人從工業場景逐步進入日常生活，它們必須通過安全性、可靠性和性能來贏得人類的信任。演講者相信，以人為中心的 AI 將讓生活更輕鬆、更安全，也更有意義。與現代汽車集團、AI 合作夥伴以及整個生態一起，他們希望塑造一個未來：在人類與機器人並肩共存、共同繁榮的世界裡，通用人形機器人真正成為具有現實價值的基礎設施。 (AI工業)