波士顿动力 Atlas 官宣：56DoF、4小时续航，冲向工业量产

以人为本的 AI 机器人：Spot 起舞只是开场

在CES2026现代汽车集团媒体日发布会上，Boston Dynamics的Spot产品管理总监Mary Frame率先登台。她向在场观众介绍，大家刚刚看到的是机器人像K-pop明星一样跳舞的表演，但这些机器人真正的使命远不止于此，它们被设计出来是为了在现实世界中与人类协作、辅助人类完成工作并承担危险岗位上的任务。

Mary Frame强调，这一切并不是某家公司在单打独斗，而是建立在伙伴关系之上。来自Boston Dynamics、现代汽车集团及其他合作伙伴的团队各自贡献关键能力，共同推动他们所谓的以人为本AI机器人，也就是具备物理AI、能像人类一样感知世界并以负责任方式为人类工作、与人类共事的机器人。这类技术被她概括为为人类而建的技术，目的是在支持和延展人类能力的同时，让工作更安全，并在许多场景下赋予工作更多意义感。

Spot 与 Stretch：从炫技视频到严肃商业化

随后，Boston Dynamics人形机器人业务副总裁兼总经理Zach Jacowski和人形机器人应用产品战略负责人Ya Durban一起登台。他们回顾，过去30年里，Boston Dynamics持续推动机器人能力边界，全球已有数以亿计的观众通过网络见证这些机器人从科幻走向现实。

Zach Jacowski指出，自己长期从事机器人设计、制造与编程工作，但从未像现在这样对未来充满期待，他认为人类正处在一个影响堪比智能手机问世的技术转折点。

在具体产品层面，Spot是Boston Dynamics的首款量产机器人。舞台表演展示了它的灵活机动，但部署在真实客户现场的Spot几乎没有时间跳舞，这些机器人主要负责采集工业环境数据、减少工厂和设施停机时间并让作业人员远离危险环境。过去5年里，Boston Dynamics已经在40多个国家的数百个客户站点部署了成千上万台Spot，公司由此将Spot定位为一个严肃的商业成功产品，而不再只是实验室里的技术演示。

Zach Jacowski还介绍了Stretch这款在2023年推出的仓储机器人，其目标是为仓储自动化提供高度灵活的解决方案，首要应用场景是卡车和集装箱卸货。传统上，这类工作往往在酷热或严寒环境中进行，对工人身体负担极重。根据官方给出的数据，Stretch目前已经为客户卸下超过2000万只箱子，这被用来证明Boston Dynamics的机器人产品已经在真实业务中切实改善了工作场所安全性并显著提升了人员生产效率。

Atlas：从实验室原型到工业通用工具

在谈到下一阶段时，Ya Durban把话题引向人形机器人Atlas。他表示，团队的愿景是打造一款通用人形机器人，能够进入各种环境、理解周围场景与语义并操控不同类型的物体。落地路径上，Boston Dynamics选择优先切入工业环境，希望将Atlas打造为一款可以直接部署在现有工厂中的通用工具，不是只做单一工位上的某一种工作，而是能够随着企业业务变化在不同岗位之间灵活切换任务。

为此，团队在过去几年里走访了数百个客户现场，与一线操作人员一起在车间调研，直接向最了解工厂运营的人学习。在这些调研基础上，他们认为，要把Atlas从实验室原型变成真正的产品，必须同时满足安全、可靠以及行为可预测三项关键特性，并优先让Atlas去承担那些高度重复、极其消耗体力且越来越难以招聘人力的岗位。按照一贯做法，Boston Dynamics还将继续与行业头部企业合作，并直接从未来的真实用户那里获得反馈，确保产品设计尽可能贴近实际需求。综合来看，他们希望从一开始就把Atlas做成一款为工业严苛工况而生的人形机器人。

在解释为什么是现在这个时间点时，Zach Jacowski提到，Boston Dynamics在人形机器人上的研发已经持续十年以上，团队一直在评估两件事，一是还有哪些关键技术环节尚未补齐，二是这些技术何时能够成熟到支撑真正的商业化。在他的判断中，过去几年中AI的飞速发展正是这条路径上一直缺失的关键拼图，如今这块拼图基本就位，人形机器人从实验室项目迈向商业产品的时机已经成熟。因此，Boston Dynamics在此次发布会上宣布，是时候让Atlas正式走出实验室，并选择在这一全球舞台上首次向公众完整展示这款机器人。

Atlas登场后，Ya Durban特别指出，现场演示的起身动作与公司此前在网络视频中展示的一致，而这也是观众最常提问的细节之一。针对为什么要让Atlas以这种方式起身的问题，Zach Jacowski给出的解释是，Atlas并不需要像人类那样移动身体，工程团队追求的是起身过程的稳定性与能效最优。经过大量实验与权衡，他们发现，当前这种看上去并不像人类的起身姿态，恰恰是在稳定性和效率之间取得最佳平衡的方案，因此在Atlas的运动设计上，Boston Dynamics更看重工程效率和任务表现，而不会一味迎合外观上的类人化。

产品版 Atlas：56 DoF、4 小时续航的工业战士

在正常工况下，Atlas 在工地上是完全自主运行的人形机器人；但本次发布会演示中，为保证安全稳定，由工程师远程操控 Atlas，仅下达前进、后退等简单指令。Atlas 的步态已经做到行走自然、动作顺滑，这是与Robotics and AI Institute 合作，专门强化“类人自然行走”效果的结果。

在形态与机理上，团队不再简单“照搬人类”，而是挑选生物结构的优点并用工程手段做得更好。Atlas 拥有可实现 360° 旋转的多处关节，在制造业这类每秒都很关键的场景中，比人类动作更高效。同时，头部与“脸”被刻意设计成“明显是机器人而不是人”，让一线工人清楚这是来帮忙干活的工具型机器人。

在真实场景验证方面，Atlas 已被带到 Hyundai Motor Group Metaplant America（现代汽车集团美国元工厂），执行自主物料搬运等任务，证明了人形机器人在真实制造工厂中具备可行性。团队在现场采集了大量数据与经验，回到波士顿继续迭代产品。在 CES 期间，现代汽车集团展台将进行 Atlas 现场应用演示。

量产版本方面，此次在台上展示的是用于系统验证的研究型原型机，真正面向客户的产品版 Atlas 已在研发冲刺中。产品版 Atlas 具备 56 个自由度（56 DoF），大部分为全旋转关节，配备人类尺度的双手，在手指与手掌内集成触觉传感器，支持高灵巧操作。它搭载 360° 视野相机系统，可全向感知周围环境及接近人员，是其整体安全方案的一部分。

核心规格上，Atlas 可举起约 110 磅（约 50 kg）负载，最高作业高度约 7.5 英尺（约 2.3 m），具备防水与可冲洗能力，可在–4°F 至 104°F（约 –20°C～40°C）环境下保持全部性能运行。

在续航与运维上，Atlas 使用双可更换电池，单次可稳定工作约 4 小时；电量不足时，可自主导航回充电站，自行完成电池更换后继续作业。

在“教会机器人干活”方面，团队的目标是显著降低上手门槛：大部分任务可在不到 1 天内完成训练部署。所有 Atlas 通过 Orbit 平台共享技能与智能，一台 Atlas 学会的技能可以同步给所有 Atlas，形成集群式能力扩散。

依托 顶级硬件规格 + 基础模型能力，Atlas 从部署当天起就可以在高难度任务上实现高度自主，并保持以人协作为中心的人本设计；客户可以通过 Orbit 软件 持续为 Atlas 追加新技能与专用动作库。

产能规划：Atlas 数据工厂与 3 万台新工厂

在生产与交付上，产品版 Atlas 已在波士顿总部启动生产，2026 年全部产能已锁定给现代汽车集团及一位新的 AI 合作伙伴；从 2027 年开始将逐步开放更多客户。双方正共同建设 Hyundai Robotics Metaplant Application Center（现代机器人元工厂应用中心），以此作为“人形机器人制造技能数据集”的核心引擎，目标是打造可支撑在现代全球工厂部署成千上万台 Atlas 的“数据工厂”。

更进一步，现代汽车集团与 Boston Dynamics 还将共建一座年产能可达约 3 万台 Atlas 的新机器人工厂，以满足未来在工业、商业乃至家庭场景大规模部署人形机器人的需求。这种将 顶级机器人研发 + 全球制造产能 绑定的模式，在当前参与者中具有独特性。

现代汽车的人本机器人战略与 RaaS 模式

对于现代汽车集团而言，其在人本 AI 机器人领域的核心目标是：通过“物理 AI + 真实场景应用”，创造可量化的社会与商业价值。因此他们聚焦的，是能让工作更安全、更快速、更易规模化复制的机器人系统，强调的是“不是作秀，而是带来真实、可衡量的正向影响”。在具体方法论上，双方遵循一个三步式路径：1）加速机器人学习新技能的效率；2）用现代工厂真实产线数据来训练这些技能；3）依托位于美国的 Metaplant Application Center 作为中央引擎，把数据转化为可在一线落地的运动与行为能力，形成一个闭环的数据—技能—部署体系。

ARMAC 是驱动机器人实验、验证与培训的核心平台，它既支撑现代汽车集团的机器人业务，又承担着机器人技术人才培养的任务。要想真正加速物理 AI 能力，光有一个物理基地还不够，还必须有前沿技术栈。因此，现代汽车集团与多家全球科技领导者合作，其中一个关键伙伴就是 NVIDIA。NVIDIA 的 AI 基础设施与开发工具，帮助他们更快推动机器人创新、缩短开发周期，并交付可以规模化部署的解决方案。

与此同时，集团正在激活内部的价值网络企业，把它们在汽车行业形成的大规模量产与工艺经验迁移到机器人领域。

Hyundai Motor Company 和 Kia 提供制造基础设施、工艺控制与生产数据；Hyundai Mobis 与 Boston Dynamics 携手开发高性能执行器，通过双方的技术专长推动关键零部件的标准化，构建起面向集团低风险平台的全球供应链；Hyundai Glovis 则负责优化物流与供应链流转。这些只是集团众多子公司的一个缩影，整个网络共同构成了一条端到端的价值链，在确保产品质量的同时兼顾柔性与卓越性。

在客户侧，现代汽车集团也在树立新的客户互动与支持标准，依托集团在客户管理上的经验，并把它扩展到高级服务平台。其中的代表性模式是 Robot-as-a-Service（RaaS，机器人即服务）订阅模式。这种模式通过订阅的方式，降低客户进入门槛、减少前期资本支出，并加快投资回报。他们设计的 RaaS 模型强调易用与易管理，将安装部署、空中软件更新（OTA）、硬件维护以及远程监控和控制整合进一个统一的服务包。这样一来，客户可以更专注于“如何用好机器人创造价值”，而不是被各种运维细节拖累。

随着机器人从工厂逐步进入日常生活场景，这种服务模式在家庭端同样会非常重要。但在现代汽车集团的理念里，机器人必须先在工厂中通过严苛的性能验证，在每一个动作、每一个结果都被量化考核的工业现场证明自己，之后才能走进家庭、承担家务和陪护角色。其他公司可能先展示的是家用场景 Demo，而现代汽车选择的是在工业现场建立可信度。这些能力首先会在 Hyundai Motor Group 内部落地验证，之后再向全球扩展。

集团计划到 2030 年实现年销量 980 万辆汽车。在这个体量上，Atlas 人形机器人将从试点阶段走向量产阶段，在他们的全球制造网络中逐步铺开部署，以支撑产能扩张和运营优化。而对机器人需求不会只停留在制造业，物流、能源、建筑以及资产与设施管理等领域，对安全、智能且可规模化的机器人同样有着巨大需求。当前，Spot 和 Stretch 已经在集团外的客户现场运行，覆盖众多不同应用场景；未来，Atlas 将成为扩展至多行业、多应用时的核心角色。

软件定义工厂：SDF + ALMA 打造数据闭环

在更宏观的层面，要实现以人为中心的 AI 机器人愿景，需要两家足够大胆的公司共同推动。Boston Dynamics 带来了世界级的难题求解能力与机器人技术积累，而 Hyundai Motor Group 则提供了在生产与规模化方面的强大能力。当这两者结合，再加上当今时代最宝贵的资源之一——数据，就能够产生真正有影响力的变革。在现代汽车集团内部，出行、制造、物流与机器人被串联成一个闭环系统，实现跨领域数据的一体化建模，这种整体建模能力正在重塑工厂和制造系统本身。

基于这些数据能力，现代汽车集团正在从传统的硬件驱动工厂，转向 Software-Defined Factory（SDF，软件定义工厂）。在 SDF 模式下，工厂可以 24/7 全天候运行，具备更高的灵活性、安全性与智能化水平。软件可以持续更新、不断改进，并将经验和智能在全球工厂之间快速复制与共享。他们的第一座 SDF 工厂——HMGICS（新加坡现代汽车创新中心），已经在新加坡正式运行，将作为枢纽向外扩展，把数据、人员与技术连接到现代汽车集团全球每一座工厂。

整个 SDF 路线图的唯一目标，就是为客户做到最好：更快适应当地市场需求、将产品质量提升到高于当前行业标准的水平，通过效率提升降低价格，并显著改善员工安全。

在这样的软件定义工厂中，人机协作会得到系统性优化。目前，在现代汽车的工厂里，机器人已经承担了大量艰苦、危险且高度重复的工作，在冲压、车身、喷涂等环节，自动化程度可以接近 100%。

自动化显著提升了生产率并强化了产品质量，更重要的是，极大提高了员工安全。

这种模式被他们称为 “以人为中心的自动化（human-centered automation）”。即使在高度自动化时代，人仍然是系统中的核心角色：负责监督、指导和维护自己的机器人同事，并始终保有最终控制权与决策权。

随着自动化程度不断提高，人的角色不仅不会被削弱，反而会更加重要。机器人将接管更多需要体力与重复操作的任务，而人类可以把精力放在监督、决策与问题解决上。人类将通过软件来“领导”机器人，利用数字孪生（digital twin）来测试不同场景，并基于数据驱动的洞见去调整流程与资源配置。但这一切不会自动发生，员工需要在真实世界语境中进行系统性且安全的训练。这就是位于美国的 ALMA / ALMAC 机器人学习与训练中心的意义所在。

在 ALMA / ALMAC，机器人通过映射人类动作数据来学习如何与人协作，学习动作的精度、重复性与安全性边界。

每一个带领动作、转身动作以及恢复动作都会被采集为真实的运营数据。得益于在全球范围布局并高度互联的 SDF 工厂网络，现代汽车集团拥有远超多数企业的真实工厂数据资产。更多、更真实的数据带来更好的训练，更好的训练造就更安全、更智能的机器人，而更智能的机器人又反过来促进对人的更友好的工厂环境——这是一个“大输入，才有大输出”的正向循环。

他们的路线图同样清晰：今年 8 月左右，ALMA / ALMAC 中心将正式启用，成为未来机器人的训练与验证基地；到 2028 年，Atlas 将在 SDF 网络中开启全球化部署，承担高精度的序列装配任务；到 2030 年，机器人将与自己的“机器人同事”一起完成更复杂的总装工作。那时的工作将会更安全、更轻松、也更有意义。在他们的理念中，机器人不是“与人竞争”，而是“为人而战（compete for humans）”——为人类的安全、效率与福祉服务。这就是 Hyundai Motor Group 的机器人哲学：让机器人扩展人类的能力边界，成为推动人类前进的伙伴。

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

在制造与部署路径讲解结束之后，舞台交给了新的关键伙伴——Boston Dynamics 与 Google DeepMind。

Alberto Rodriguez 介绍自己是 Boston Dynamics Atlas 行为团队负责人，而 Karolina Parada 则领导 Google DeepMind 的机器人团队。Alberto 回顾说，在 Boston Dynamics，他们已经花了二十多年时间研发人形与各类移动机器人，中心问题一直围绕 “物理智能（Physical Intelligence）”：让机器人掌握对力与运动的精细控制能力，这既支撑它们完成各种高难度的运动表现，也让它们能在真实环境中连续工作数月而不出现故障。这些长期积累终于汇聚到今天，促成了新一代 Atlas 的发布——被定位为“世界上机体能力最强的人形机器人”。

要让 Atlas 变成真正的产品，光有“体操级”的运动能力远远不够。人形机器人如果要兑现承诺，必须能够自然地与人类互动，能够理解并适应不断变化的真实世界环境，并且能够完成复杂的灵巧操作任务。演讲者认为，近期的 AI 突破已经为这些能力提供了一条清晰路线，这也直接推动了 Atlas 商业化进程的启动。

在这样的背景下，他们正式宣布：Boston Dynamics 与 Google DeepMind 机器人团队达成战略合作。这次合作被定位在全球机器人与 AI 的前沿交汇点，目标是推动一个新的 “以人为中心的 AI 机器人时代”。在 Google DeepMind 看来，他们的使命是负责任地构建造福人类的 AI，而机器人则是 AI 最前沿的应用场景之一，因为它把 3D 感知、多模态理解、高级推理与规划统一到真实物理世界中，推动 AI 从“屏幕里的智能”走向“现实世界里的智能”。

过去几年，Google 在 Gemini 及其他基础模型 上取得显著进展，这些模型可以同时处理文本、图像和视频等多种模态。在此基础上，DeepMind Robotics 又进一步将“动作（actions）”引入为新的模态，形成了 Gemini Robotics 模型家族。这些模型具备先进的具身推理能力，可以直接生成控制机器人动作的指令，以一种通用、交互式且灵巧的方式来驱动机器人。

然而，再强大的“通用机器人大脑”也需要同样强大的“通用机器人身体”。这正是与 Boston Dynamics 走到一起的原因：一方提供新一代 Atlas 等高性能机器人平台，另一方提供先进的多模态 AI 基础模型。双方希望共同打造全球最先进的机器人基础模型体系，朝着真正的 通用人形机器人 迈进。这次合作的核心目标，是显著扩展机器人的泛化范围，从实验室里的标准任务走向更大规模、更加复杂的真实世界任务，包括在 CES 现场 Atlas 所展示的那些操作场景。

他们强调，未来的机器人不应只依赖一组预先写死的固定任务脚本，而是应当像人类一样理解物理世界，从经验中学习，在新情境中实现泛化，并随着时间不断提升表现。无论是装配一款全新的汽车零部件，还是帮你系鞋带，机器人都应该能从少量示例中快速学会任务，并通过少量练习迅速变得更好。为此，模型不仅要支持快速接入新任务，还要让机器人在执行过程中持续提升表现，并对现实世界的各种突发情况做出可靠响应，这些能力都是实现大规模落地与长期可靠性的关键。

在性能与部署层面，他们提出了一个非常具体的目标：机器人应能在“一天之内上手一项新任务”，并连续稳定地执行数小时。凭借 Atlas 在续航、力量和机动性上的优势，他们认为有机会在很多场景中实现对人类表现的超越。为此，他们正在组建一支规模可观的 Atlas 机器人“舰队”，并计划把这些机器人部署在 Boston Dynamics 各地办公室以及 Google DeepMind 在全球的实验室中，用真实场景和海量数据来加速训练和迭代。

最后，他们将今天的发布定义为：通往“AI 赋能的人形机器人，并在现实世界产生真实影响”的重要第一步。随着机器人从工业场景逐步进入日常生活，它们必须通过安全性、可靠性和性能来赢得人类的信任。演讲者相信，以人为中心的 AI 将让生活更轻松、更安全，也更有意义。与现代汽车集团、AI 合作伙伴以及整个生态一起，他们希望塑造一个未来：在人类与机器人并肩共存、共同繁荣的世界里，通用人形机器人真正成为具有现实价值的基础设施。