波士顿动力CEO给竞争对手忠告：机器人现以家庭场景为目标，是重大战略失误
文｜晓静
编辑｜徐青阳
从美国南卡罗来纳州的宝马工厂，到特斯拉的弗里蒙特生产线，再到中国的发动机车间，据说一群身高接近成人、形态各异的“人形机器人”正换上工装，踏入真实的生产线。
那个曾经以跳舞、跑酷机器人惊艳全网的“网红公司”波士顿动力，在2026年的CES上，正式亮出了全电动人形机器人Atlas的工业版。
最引人注目的是一句硬核宣告：2026年全部产能，已经售罄。
波士顿动力的首位核心客户正是它的母公司现代汽车。按照规划，Atlas将于2028 年前在现代汽车位于美国乔治亚州的电动汽车工厂实现大规模部署，初期负责“零件排序”，并计划在2030年进阶至复杂的装配任务。
此外，现代汽车愿景宏大，计划建设年产能达3万台的机器人生产线，并构建“以人为中心”的自动化生态。
图：波士顿动力公司人形机器人Atlas将被用于现代公司工厂中
波士顿动力公司CEO罗伯特·普莱特表示，这就是人形机器人革命的开始。但是，他也表示，机器人真正进入家庭场景，至少还需要5-10年。机器人是资本密集型行业，将技术推向成熟需要数十亿美元的持续投入。
“在这个赛道里，你必须锁定足够大的市场支撑研发。虽然家庭市场确实诱人，但现阶段就以此为目标是一个战略性的失误。”
以下为波士顿动力CEO罗伯特·普莱特专访实录
图：波士顿动力公司CEO罗伯特·普莱特接受记者采访
01 从实验室到工厂，“AI大脑”是革命的关键
问：波士顿动力公司最近公布了最新版Atlas人形机器人，这款重约90公斤、高约1.88米的机器人由电力驱动，电池续航为4小时，面部设计灵感来源于皮克斯动画中的台灯“Luxo Jr.”。能谈谈Atlas面部设计背后的故事吗？
普莱特：当然。很多人形机器人制造商会创造出我称之为“令人恐惧的反乌托邦式机器人面孔”。那种感觉很吓人，所以我们尝试了相反的方向，其形状灵感确实来源于皮克斯台灯，那个最初就很友好的机械形象。我们想表明这不是人类，它是一台机器，而且是一台友好的机器。
问： 这是大约40年前你在麻省理工学院时想象中的机器人接管世界的样子吗？
普莱特： 这确实是由梦想驱动的征程。尽管我们早在2008年就开始了人形机器人的探索，但在过去很长一段时间里，商业化似乎仍是一个遥不可及的课题。直到这轮AI热潮的兴起，一切才发生了质变。
AI不仅让机器人能够‘动起来’，更让它们学会了如何处理各种复杂任务，这正是通用机器人走向市场所缺失的最后一块拼图。
问：人工智能是改变机器人的主要技术进步吗？
普莱特：硬件方面也取得了很多进步。早期的机器人是液压驱动的，而现在这些是全电动的。这是我们最新版本，即将进行大规模生产。Atlas的设计追求简单和低成本，它有很多相似的关节和形状，确实是按模块化构建的。它只有三种不同类型的电机，这意味着我们将能够大规模生产它们并能降低成本。所有关节都能360度旋转，因此你可以看到它们能做出许多内外翻转的瑜伽动作。而且这些机器人很强壮，将能够举起50公斤的重量。
02 为什么非要做“人形”？通用性的诱惑与挑战
问：几年前，前首席技术官亚伦·桑德斯曾谈到双足形态并非适合所有任务，为此你们开发了Stretch（例如搬运箱子）。波士顿动力的这种思维方式改变了吗？
普莱特：我认为对于不同的应用，我们仍然会看到很多不同的形态。但人形机器人的一个伟大之处在于，人们就是会对它们着迷，而且它们可能是真正通用的。凭借两个机械臂，它们基本上可以拿起和放下几乎所有人类能处理的东西，前往几乎所有人类能去的地方。
问：与坚持使用像Stretch这样已经部署、但只能执行有限任务的机器人相比，解决人形机器人的技术挑战所付出的代价值得吗？
普莱特：肯定更复杂。Stretch有56个自由度，将被部署在仓库工作。
人形机器人则可能在任何地方工作，并最终进入我们的家庭。所以这种形态的通用性才是它力量的来源。这是我们制造过的最好的机器人，我们从一开始就希望大规模生产它。但仍然有一些复杂问题需要解决。我们已经解决了很多硬件部分的问题，现在我们需要去解决人工智能的问题。
03 未来路线图，从“学会100种任务”到“99.9%可靠”
问：从现在到2028年部署之间，还有哪些问题需要解决？
普莱特：我们看到，AI技术让我们能够快速地将前所未有的多样化技能赋予机器人，但我们真的需要实现通用性。如果你想要一个在工厂里真正有用的机器人，它必须能执行一百种不同的任务，而不是一两种。而真正能实现这一点的将是AI。我们还必须实现前所未有的可靠性（99.9%），AI还没完全达到那个水平，但非常有希望。
问：Atlas需要学会多少种任务才能达到交付标准？
普莱特：比起任务总量，我们更在意“学习曲线”。 工厂任务多达数百种且时刻在变，我们必须确保机器人在24到48小时内就能学会一项新工序。这种即时学习、快速部署的能力，是Atlas真正投入商用的前提。
04 从“零件分拣工”到“人类培训师”
问：Atlas进入工厂后，会给传统工作模式带来怎样的变革？
普莱特：我们将Atlas的第一站选在汽车工厂的物流前端。从基础的零件排序任务开始，它将像“织网”一样把部件精准送往生产线。但这仅仅是序章，当它足够成熟，就会挺进更复杂的装配领域，去挑战那些最令劳动力疲惫的重体力活。这并非替代，而是职位的重塑。
参考Stretch在卸货领域的表现：人不再是搬运的机器，而是指挥机器的统帅。未来的工厂工人将化身为“机器人导师”，用他们的经验去调教和赋能这些新技术。
问：工人可以与机器人互动并和它们对话吗？
普莱特：可以。我们有很多这样的行为演示，我们只需告诉机器人：“清空这个零件箱”，它就会照做。这是整个方案的一部分，我们真的希望实现无缝互动。
问：针对Atlas的应用，你们是否有一份“任务清单”，明确哪些是它最擅长的，哪些是目前需要避开的？
普莱特：我们对汽车工厂的所有工序进行了系统性分析，并按复杂度等级构建了任务图谱。目前，我们选择从零件排序（Parts Sequencing）这类相对基础的环节切入。
向上延伸则是更高难度的挑战：比如钻入车厢内部进行安装、执行高精度的精密配合，以及处理复杂的柔性线束。这些任务对感知与协作要求极高，需要更长的研发周期。因此，我们的策略是由易到难、循序渐进，随技术的迭代不断拓宽Atlas的任务边界。
05 机器人会抢工作吗？
问：关于机器人接管我们的工作有很多矛盾情绪。波士顿动力是否分析过一个Atlas实际上能替代多少工作岗位？
普莱特：总的来说，人们对机器人有一种轻微的焦虑感。实际上，当我们将机器人引入工作场所时，我们发现人们最终喜欢与机器人互动。一些过去负责卸货的人现在开始操作Stretch，显然他们的技能升级了。因为Stretch可以替代繁重的工作，人们现在更喜欢自己的工作。
我认为AI驱动的机器人有很大的潜力，任何人都可以与它们互动并训练它们。这不需要高级工程学位，这本质上将生产率的提升开放给了普通工人。我认为这将是一种共生关系。
问：所以，人类被取代的可能性并不大？
普莱特：我想是的。我们将建立一个全新的行业。仅仅在建造、维护、部署和训练机器人方面，就会创造大量的工作岗位。而且，如果你关注全球人口趋势，各地人口都在减少。如果我们要将制造业带回美国，我们必须提高生产率。我认为机器人技术是提高我们劳动力生产率的一种方式。
问：所以波士顿动力没有具体的指标，比如，一个Atlas机器人能做五个人的工作？
普莱特： 我认为这完全取决于任务种类，我们还没有那样的指标。我们衡量Stretch的方式都是关于拣选率：每小时能拣选多少包裹，这与做同样工作的人类相比如何？我们基本上至少要达到那个水平。
在某些情况下，Stretch的确更强大，但在某些情况下，人类仍然更好，因为机器人还不够聪明。
06 给竞争对手的忠告，别急着吹嘘“家用”
问：你如何向公司推销Atlas？会告诉他们能节省多少资金吗？
普莱特： 我们在这方面有与Spot合作的经验。公司通常希望在两到三年左右看到投资回报。
问：我们经常谈论AI人才大战，对波士顿动力来说，竞争激烈吗？
普莱特：太疯狂了！我们需要与Meta、谷歌和英伟达招聘相同的AI人才，所以竞争极其激烈。我们拥有别人没有的东西，就是真正令人兴奋的机器人。
问：你现在家里有Atlas到处跑做测试吗？
普莱特：没有，我们在实验室里有。但是在疫情期间，每个人都必须回家，我们的开发人员就把机器人带回家了。当它们撞到墙上时，我们可能需要赔偿损坏的房屋。
问：Atlas的最终愿景是否也包括走进千家万户？
普莱特： 这是一个长远的目标。我们认为工业领域是人形机器人最佳的“先行试验场”，这基于三个维度的考量：
成本门槛： 早期机器人的制造成本极高，超出了普通消费者的承受能力；
安全可控： 相比充满变数的家庭，工厂环境高度标准化，安全风险可控；
能力边界： 家庭环境其实是“最高难度级别”的挑战。要进入家庭，机器人必须同时满足极低价格、极致安全和适应极端复杂环境这三个严苛条件。
我认为Atlas真正步入家庭可能还需要5到10年的跨度。现阶段，深耕工业应用是我们的核心优先级。
问：在部署人形机器人的路径上，您认为竞争对手犯了哪些错误？
普莱特：这是一个资本极度密集的行业，将技术推向成熟需要数十亿美元的持续投入。在这个赛道里，你必须锁定足够大的市场支撑研发。虽然家庭市场确实诱人，但现阶段就以此为目标是一个战略性的失误。
特约编译金鹿对本文亦有贡献
