在 CES 舞台上，熟悉的机器人迎来了新大脑
在 2026 年 1 月 5 日于拉斯维加斯举行的消费电子展（CES）上，Boston Dynamics 展示了量产版 Atlas 人形机器人，并同时宣布与 Google DeepMind 建立正式研究伙伴关系，将该 AI 实验室的 Gemini Robotics 基础模型引入这一新平台。此举将 Boston Dynamics 数十年的机械工程与动态控制技术，与 DeepMind 近期在具身、多模态 AI 领域的突破相结合——这是一次明确的尝试，旨在让能力超群的人形机器人从事有益的工作，而不仅仅是令人眼花缭乱的演示。
合作伙伴关系与平台
技术意图在理论上显而易见：由 Boston Dynamics 提供“肌肉”——有关节的肢体、具备力量感知能力的手部、机载传感器和实时运动控制；并由 DeepMind 为这些系统提供更高层级的推理层，使其具备感知、语言接地（language grounding）和任务级规划能力。Boston Dynamics 表示，研究重点是将“Gemini Robotics”基础模型与 Atlas 集成，以实现工业环境下稳健、通用的行为；Google DeepMind 的高管将该项目描述为迈向可跨任务泛化的机器人基础模型的重要一步。
这种结合反映了 robotics 研究的一种趋势：将底层的运动与操纵（Boston Dynamics 的强项）与更高层级的场景理解和序列决策（大语言多模态模型和 reinforcement learning 已取得快速进展的领域）分离开来。DeepMind 近期的模型是明确的多模态模型——旨在结合视觉、语言和行动——并拥有针对设备端运行和具身推理进行调优的变体。将这些能力与能够行走、举升和触达的 Atlas 相结合，可以缩短实验室演示与可靠工业部署之间的差距。
Atlas 从实验室走向生产线
Boston Dynamics 在舞台上展示的 Atlas 是一个量产级的全电动人形机器人。该公司表示，已开始制造 Atlas 的产品版本，首批机器人定于 2026 年交付给 Hyundai 的机器人设施以及 Google DeepMind 用于联合研究。Boston Dynamics 将这款企业级机器人描述为专为工业任务的一致性和可靠性而设计，能够在遥操作、平板电脑操控或在经过训练后自主运行。
行业报告和机构报道补充了实际细节：持有 Boston Dynamics 控股权的 Hyundai Motor Group 计划从 2028 年开始在其美国工厂部署人形机器人，负责零件排序和其他装配线任务，并预计在 2030 年前进行更广泛的集成。Boston Dynamics 表示，Atlas 可以举起沉重的负载，其触及范围旨在匹配人类工作空间，并强调了在真实工厂环境下的耐用性。这些承诺将研究伙伴关系直接与制造目标挂钩，而不仅仅是研究用的展示品。
机器人究竟会做些什么
从实际应用角度来看，各公司设想 Atlas 能够处理那些对于传统工业机器人来说仍难以完全自动化的重复性、对人体工程学要求高或安全性敏感的任务。Boston Dynamics 和 Hyundai 描述了最初的角色，例如在电动汽车工厂进行零件排序——为人类技术人员或自动化工位定位或准备组件。动态移动能力与高层级规划的结合，旨在让人形机器人能在人类周围和不断变化的环境中工作，而不是局限在严格封闭的机器人工作单元内。
即使有先进 AI 的参与，这些公司描述的部署路径也是渐进式的：工作人员最初将对机器人进行遥操作或监督；随着时间的推移，软件更新和模型训练将推动行为走向更高程度的自主。这种“人类监督下的逐渐移交”混合模式是当前行业在扩大能力的同时降低风险的默认做法。
安全、审查与公众辩论
这一声明并未使该项目免受审查。CES 的观察员和记者指出，安全和劳动力担忧是紧迫的政策问题：外形像人且能自由移动的机器人引发了关于工作场所安全、错误责任归属，以及如何保障人类工人的工作和权利的问题。Google 和 Boston Dynamics 表示，他们将在研究和部署阶段强调安全规程、限制性测试和谨慎的数据治理，但批评人士警告称，在广泛工业应用之前，监管空白需要得到关注。
这些辩论并非假设。政策制定者和工会已经开始讨论制造业的大规模自动化，而 Hyundai 对机器人技术的巨额投资也突显了工厂人员配置和工作流程发生快速变革的可能性。Boston Dynamics 及其合作伙伴必须证明，Atlas 不仅能可靠地工作，而且部署它能在不损害劳动标准的情况下提高安全性和生产力。
为什么机器人基础模型与众不同
大语言模型和视觉模型在 2023–2025 年间主要在虚拟领域取得了显著进展：聊天、图像合成、推荐和离线决策支持。将这些能力转化为物理行动增加了多层复杂性。机器人必须在嘈杂、光线多变的环境中准确感知；必须精确控制力量和接触的时间；并且必须将抽象目标转化为符合多肢体物理特性的电机指令。因此，机器人基础模型不仅需要预测能力，还需要具身校准、快速闭环控制以及针对高频接触操作的安全保护机制。
DeepMind 的 Gemini Robotics 变体在设计时就考虑到了这些限制：多模态输入、强化学习训练流水线以及用于降低延迟的设备端推理选项。但将模型与 Atlas 机器人匹配需要大量的数据采集和从模拟到现实（sim-to-reality）的迁移工作——即使底层的 AI 表现出潜力，这也是耗时的工程任务。因此，DeepMind 与 Boston Dynamics 的早期工作将集中在搭建这些桥梁上，而非立即实现完全自主。
行业背景与后续步骤
DeepMind 与 Boston Dynamics 的声明处于一个更广泛的行业时刻：汽车制造商、AI 实验室和机器人公司正日益趋向于“物理 AI”这一理念——将感知、规划和机械设计相结合，以应对现实世界的任务。Hyundai 的资金支持和大规模部署机器人的承诺是一个信号，表明汽车行业将人形机器人视为长期战略工具，而非研究好奇心。同时，DeepMind 的参与——以及 Google 与 Boston Dynamics 的历史渊源——为该计划提供了一个高知名度的技术伙伴，并使其能够获得先进的 AI 工具。
短期内，预计此次合作将产生数据集、基准任务和渐进的能力升级，并将有选择地与研究合作伙伴及早期工业客户分享。公开演示和受控试点（如 CES 现场演示和即将进行的工厂试验）对公众认知的影响力，将不亚于底层技术本身的进步。
简而言之：这一伙伴关系表明，机器人公司现在将基础模型视为让人形机器人从动作编排转向一致、可重复劳动的必要基础设施。结果尚不确定——工程和社会挑战依然巨大——但舞台已经搭好，现代 AI 能否安全、高效地进入大多数人工作生活的物理场所，将面临一场激烈且事关重大的测试。
Sources
- Boston Dynamics 新闻资料（Atlas 量产声明、合作博客）
- Google DeepMind 研究与产品资料（Gemini Robotics）
- Hyundai Motor Group 新闻资料与制造声明
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