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【CES 2026】最「反人類」機器人！頭能轉360度，Google給他裝上大腦
2026年1月初的拉斯維加斯，消費電子展（CES）如往年一樣熱鬧非凡。輝達發佈了Vera Rubin晶片，推理成本降低10倍；OpenAI展示了ChatGPT Health；各種各樣的XR裝置…… 但所有人似乎都漏看了一個最重磅的消息！
在現代汽車的展台上，一個1.8米高的人形機器人突然將頭顱旋轉了180度，然後軀幹也跟著轉了過去。
這個動作不是恐怖片裡的橋段，而是波士頓動力公司（Boston Dynamics）全新Atlas機器人的「標準操作」。
這一幕，可能會在未來的科技史中被反覆提及，就像2012年辛頓在ImageNet比賽中用兩塊顯示卡打敗了Google16000顆CPU那樣——
真正改變歷史的時刻，往往藏在喧囂之下。
一台「反人類直覺」的機器人
如果你曾經看過波士頓動力的視訊——那些做後空翻的機器人、跑酷的機器人、被工程師踹倒又爬起來的機器人——你一定對這家公司印象深刻。
但這一次，他們展示的東西更加「離譜」。
全新的Atlas機器人擁有56個自由度，頭部和軀幹都可以進行360度旋轉。
這意味著什麼？
想像一下：機器人正在組裝線上工作，需要轉身去後面的貨架取零件。
傳統的人形機器人需要像人一樣轉身——抬腳、轉動、落腳，至少需要幾秒鐘。
而Atlas？它只需要把頭和身體轉過去就行了，雙腳可以紋絲不動。就像貓頭鷹一樣。
仔細看視訊的中間38秒開始那段，真的完全顛覆認知！
這還不是最神奇的。
Atlas的手指可以向後彎曲。
正常人的手指只能向一個方向握緊，但Atlas的手指可以反過來抓東西——這讓它能夠完成一些人類手型無法完成的精細操作。
臂展2.3米，負重50公斤（110磅），防水、耐寒耐熱（-20°C到40°C），電池快沒電了會自己走到充電站換電池繼續幹活……
波士頓動力CEO Robert Playter在發佈會上說了一句話：「這是我們造過的最好的機器人。」
但更重要的是，這可能是人類造過的最不像人的「人形機器人」。
一個哲學問題 機器人為什麼要長得像人？
人形機器人是科幻作品的常客。
從阿西莫夫的機器人三定律，到《攻殼機動隊》裡的草薙素子，再到《西部世界》裡的接待員——我們似乎天然地認為，高級機器人就應該長得像人。
但這其實是個值得追問的問題：機器人為什麼要長得像人？
答案很簡單，也很現實：因為整個人類世界都是為人類的身體設計的。
工廠裡的操作台高度、倉庫裡貨架之間的過道寬度、車間裡工具的握把尺寸……
所有這些都是按照人類的身高、臂長、手掌大小來設計的。
如果你想讓機器人進入現有的工業環境，最省事的辦法就是讓它長得像人。
這就是為什麼特斯拉在造Optimus，為什麼十幾家國內公司在造人形機器人，為什麼Figure公司估值已經達到26億美元——
人形機器人是唯一不需要改造整個工廠就能部署的機器人形態。
亞馬遜為了自動化倉庫，花了幾億美元改造基礎設施。但如果是人形機器人，直接走進去就能幹活。
但問題來了：既然是為了適應人類的工作環境，為什麼Atlas要設計成「反人類」的樣子？
頭可以360度轉，手指可以反著彎？
答案藏在波士頓動力30年的積累裡：人形，是為了相容性；超人形，是為了效率。
Atlas的形態介於人與機器之間。
它足夠像人，可以走進任何工廠；但它又足夠不像人，可以用人類無法做到的方式完成工作。
一個360度旋轉的腦袋，意味著機器人永遠不需要「轉身」——在一天重複幾千次的流水線作業中，這可能節省幾個小時的時間。
一雙可以反向彎曲的手，意味著機器人可以從人類無法觸及的角度抓取物體。
這不是在模仿人類，而是在超越人類。
Google繞了一大圈後「側門回歸」
但Atlas真正讓人興奮的地方，不只是硬體。
在CES的發佈會上，波士頓動力同時宣佈：他們將與GoogleDeepMind合作，把Google的Gemini Robotics大模型整合到Atlas中。
這一下就讓機器人有了靈魂！
讓我們先回顧一段歷史。
2013年，Google收購了波士頓動力。
那時候Google X實驗室正在瘋狂押注機器人，一口氣買了8家機器人公司。
那時的Google，意氣風發，覺得自己可以從零開始造出改變世界的機器人。
然而，2017年，Google把波士頓動力賣給了軟銀。原因：失敗了。
昂貴的硬體研發、漫長的產品化周期、看不到頭的投資回報……Google學到了一個血淋淋的教訓：硬體太難了，軟體才是他們的護城河。
現在，2026年，Google回來了。
但這次，他們走的是「側門」。
他們不再自己造機器人，而是把最核心的「大腦」Gemini Robotics，植入別人的機器人裡。
波士頓動力提供身體，現代汽車提供工廠，Google提供智能。
這是一個完美的三角聯盟：
-波士頓動力有世界上最先進的人形機器人硬體，30年技術積累
-現代汽車是波士頓動力的大股東，擁有遍佈全球的製造工廠，剛剛宣佈投資260億美元在美國建廠，準備建造年產3萬台機器人的工廠
-GoogleDeepMind有世界上最強的AI研究能力，Gemini是目前最全能的多模態大模型
這個合作最關鍵的是：Gemini Robotics是一個可以在裝置上本地運行的模型，不需要連接雲端。
這意味著什麼？
想像一下：一個工業機器人正在搬運一個50公斤的重物，突然前面有個工人走過來。
如果機器人需要把視訊傳到雲端，等AI分析完再做決策，可能需要幾百毫秒甚至幾秒——那時候工人可能已經被撞倒了。
機器人需要的是低於100毫秒的即時反應。
這只能靠本地AI來實現。
Gemini Robotics正是為此而生。它可以同時處理視覺、觸覺、本體感知（機器人知道自己的手腳在那裡）等多種資料，並在毫秒級做出運動控制決策。
一個你可能沒聽說過的人
2024年11月，GoogleDeepMind悄悄做了一件事：挖來了波士頓動力的前首席技術官Aaron Saunders。
Aaron Saunders是波士頓動力技術的靈魂人物之一。
他在那裡待了十幾年，主導了Atlas早期版本的開發。
他離開波士頓動力，加入GoogleDeepMind的機器人團隊——這個動作本身就說明了Google的野心。
他們不是在做一個「合作項目」，他們是在打造一個機器人帝國。
而這個帝國的飛輪效應，和特斯拉的自動駕駛如出一轍：
每一台部署在工廠裡的Atlas機器人，都會產生真實世界的訓練資料。
這些資料會被用來訓練下一代Gemini Robotics模型。
新模型又會讓機器人更聰明、更高效。更高效意味著更多客戶願意買，更多機器人被部署，產生更多資料……
這是一個資料飛輪，和特斯拉用百萬輛車收集自動駕駛資料是同一個邏輯。
區別在於：Google做AI基礎模型已經超過十年了，而特斯拉才做了五年。
為什麼這比輝達的新晶片更重要？
讓我們回到CES2026的現場。
輝達發佈了Vera Rubin晶片，這是他們最新一代的AI晶片。
官方宣稱：推理成本降低10倍，訓練MoE模型需要的GPU數量減少4倍。預計2026年下半年量產。
這當然是很厲害的技術突破。但這是一個漸進式的改進——更快、更便宜、更省電。
而Google和波士頓動力的合作，是一個範式轉換。
過去十年，AI的算力需求主要來自資料中心。
輝達的生意，本質上是把GPU賣給雲端運算公司，讓它們在機房裡訓練和運行大模型。
但機器人需要的不是資料中心裡的AI。
機器人需要邊緣AI——在機器人自己的晶片上運行的AI，能夠即時處理感測器資料，做出即時決策。
這是完全不同的技術路線。
- 資料中心AI：拼的是算力規模，誰的GPU多誰厲害
- 邊緣AI：拼的是效率和延遲，在有限的算力下做到足夠聰明
Gemini Robotics代表的是AI從雲端走向終端的新時代。
更重要的是，這個合作完成了一個其他人幾乎無法複製的組合：
- 軟體可以被覆制
- 硬體可以被逆向工程
但分銷管道需要幾代人才能建立起來！
現代汽車在四大洲都有製造工廠。他們和供應商、監管機構、客戶的關係，是幾十年時間積累起來的。這才是真正的護城河。
特斯拉有Optimus，但他們沒有現代汽車的全球製造網路。中國有十幾家人形機器人創業公司，但他們沒有Google的AI能力。
Figure估值390億美元，這是一個非常驚人的增長，因為在 2024 年初（即上一輪 B 輪融資）時，其估值僅為 26 億美元。
這意味著在短短一年半的時間裡，Figure AI的估值翻了約15倍。
但他們既沒有世界級的硬體，也沒有世界級的軟體。
只有波士頓動力+GoogleDeepMind+現代汽車這個組合，同時擁有最好的硬體、最好的軟體和最好的分銷管道。
2026年的Atlas機器人交付已經全部售罄。現代汽車準備在自己的工廠裡部署「數萬台」機器人。
一個關於未來的故事
讓我們把時間撥回2012年。
那一年，傑夫·辛頓帶著兩個學生，用兩塊輝達GTX580顯示卡，在ImageNet圖像識別比賽中以驚人的優勢奪冠。
同年，Google用16000顆CPU做了「Google貓」項目，最終被證明是走了彎路。
太浩湖的那場秘密拍賣，Google花4400萬美元買下了辛頓的公司。
此後，AlphaGo戰勝李世石，ChatGPT橫空出世，AI改變了世界。
歷史的轉折點，往往是在事後才被人們看清。
2026年1月的CES上，一台頭可以轉360度的機器人，可能正在書寫類似的故事。
當所有人都在討論更快的晶片、更便宜的算力時，真正的革命可能正在別處發生——在一台可以自己換電池繼續幹活的機器人身上，在一個可以在本地運行的AI模型裡，在一個橫跨三大洲的製造聯盟中。
波士頓動力CEO Robert Playter在發佈會上說：
「這標誌著我們童年以來一直夢想的長期目標的第一步——製造可以走進我們家中的有用機器人，讓我們的生活更安全、更高效、更充實。」
從童年的夢想到今天的產品，波士頓動力走了30年。
從2012年收購到2017年賣出，再到2026年重新合作，Google走了一個大圈。
偉大的事業從來不是一蹴而就的。
1972年，傑夫·辛頓進入愛丁堡大學，開始研究神經網路。
整個學術界都不看好這條路，但他堅持了40年，直到AlexNet震驚世界。
波士頓動力成立於1992年，做了30年的機器人，燒完了DARPA的錢，被Google買下又賣掉，被軟銀買下又賣掉，最後落入現代汽車的懷抱——現在，他們可能終於要迎來自己的「AlexNet時刻」。
而此刻，在拉斯維加斯的展廳裡，一台Atlas機器人正在表演它的360度騰空翻絕技。
大多數觀眾只覺得這是一個很酷的演示。
只有極少數人意識到：他們正在見證歷史。 (新智元)