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钛媒体 1小时前

被嫌弃的“人形机器人一哥”,波士顿动力错哪了?

文 | 贝克街探案,作者 | 鲁镇西

在刚刚落幕的 CES2026 上,被称为 " 人形机器人一哥 " 的波士顿动力,终于做出了一次具有分水岭意义的选择——正式抛弃长期被诟病 " 不中看也不中用 " 的液压系统,将 Atlas 全面切换为纯电驱动。这一变化,不只是一次工程方案的更替,更是波士顿动力主动撕下 " 技术炫技 "" 工程 PPT" 的标签,向规模化、产业化迈出的关键一步。

在现场展示中,波士顿动力强调,新一代 Atlas 的运动形态高度拟人,动作自然、平稳且连贯,其设计灵感来源于人类身体结构,但在灵活度、稳定性和极限动作范围上,已经明显超越人类生理上限。有业内观点认为,在当前已公开的人形机器人中,Atlas 依然是综合能力最强、技术完成度最高的存在。

更重要的是,围绕 Atlas 的终极定位,市场讨论正在发生质变。一种越来越被接受的判断是:Atlas 并非为某一个垂直岗位而生,而是指向 " 通用劳动力 " 这一终局场景。通过 AI 大模型持续训练,机器人可以习得远超人类经验边界的作业能力,并将新技能以 " 软件化方式 " 复制、同步到其他个体,在全球劳动力持续紧缺的背景下,成为可规模扩展的生产要素。

如果说过去的波士顿动力,证明的是 " 人形机器人能做到什么极限动作 ",那么从纯电 Atlas 开始,它真正进入了一个更危险、也更现实的命题——当机器不仅能动、能学,还能被复制和规模化,人类社会将如何重新定义 " 工作 " 本身。

人形机器人最后一环,灵活手不灵活

在讨论 " 人类该如何重新定义工作 " 之前,人形机器人其实还有一道绕不开的门槛——它必须能真的替代人类劳动力。

在所有技术难题中,最后、也是最难的一环,并不是行走、平衡,甚至不是大脑,而是人形机器人能不能真正拥有一双 " 人类的手 "。

在 CES2026 上,波士顿动力展示的 Atlas 只有 3 根手指;在其他公开视频中,也曾出现过 4 指版本。放眼整个行业,已经有厂商开始尝试 5 指人形机器人,乍一看似乎更 " 像人 "。但一个反直觉的事实是:手指越多,越不像人;越像人,反而越难用。

即使强如 Atlas,也始终没有选择 " 完整复制人类的手 "。有观点认为,这并不是技术不行,而是工程上必须做出的取舍。

人类的手,是数百万年进化的产物,拥有极高自由度、复杂肌腱结构和极其精细的力反馈系统。对机器人来说,每增加一根手指,意味着指数级上升的控制难度、算力需求、传感复杂度和失控风险。

换句话说,造一双 " 看起来像人手 " 的机械手并不难,难的是造一双 " 真的能干活、还能稳定干活 " 的手。相比追求形态上的相似,人形机器人厂商应该更在意在真实、不可预期的物理世界里,这只手是否可靠、是否可控、是否不会在关键时刻出错。

这也是为什么,今天的人形机器人已经能跑、能跳、能搬,却仍然在 " 拧螺丝、理线、抓柔性物体 " 这些看似普通的动作上反复卡壳。不是机器不聪明,而是人类的手,本身就是一个被严重低估的奇迹。

当前技术背景下,各家厂商在灵巧手方面的投入逐步提升,整机企业如特斯拉、宇树科技、优必选等均进行灵巧手的自研工作,零部件企业中星动纪元、魔法原子、灵巧智能、因时机器人等也开发各类人形机器人灵巧手产品。

传统夹爪或抓持手已经在工业装配、医疗检测等领域实现应用,但由于其仅针对标准化流程进行设计,因此泛化能力有限。灵巧手结构与人手相似,具有高自由度、高精度等特点,可以与人形机器人搭配执行多种复杂任务,如抓握小型物体、搬运物品等,在工业场景、商业场景、家用场景中均有较大的应用潜力。

成本方面,灵巧手约占整机成本 17%,成本层面灵巧手是整机最重要的部件之一。以特斯拉 Optimus 为例,从整机各部位的成本拆分来看,灵巧手成本占比约为 17.2%,占最大比重,其中空心杯电机、六维力传感器分别占比 4.8%、8.0%,行星减速器、蜗轮蜗杆、编码器分别占比 1.8%、1.8%、0.9%,空心杯电机与六维力矩传感器是灵巧手中的核心部件。

Atlas 弃用液压系统,改用电机,让很多人以为人形机器人淘汰液压,是因为电机更先进,但真相恰恰相反——液压不是不够强,而是强得不合时宜。液压擅长爆发力和极限动作,却不适合长时间、稳定、可复制的工作场景。

真正进入工厂和城市后,液压系统的复杂维护和控制不确定性会被无限放大。更关键的是,液压不适合被 AI 学习,而电机更像一个标准化接口,天然适配模型训练。液压属于工程师时代,电机属于算法时代。

电机,已经成为厂商灵巧手首选方案

电机驱动符合人形机器人灵巧手需求,为目前主流方案。电机驱动系统集成了空心杯电机、无刷有槽电机、减速器等零部件,由于其体积小、响应快、调控方便、输出力矩稳定等优点在灵巧手控制中应用较为广泛。

与传统电机相比,空心杯电机采用了无铁芯的转子设计,避免了电机在运行过程中产生的涡流效应,而涡流效应会导致电机升温、扭矩波动以及能量损失。人形机器人灵巧手具有高自由度、高精度以及快速响应能力的需求,空心杯电机凭借其体积小、精度高、重量轻的特点成为了灵巧手电机的主流选择。

资料来源:深圳市正元电机有限公司官网,华金证券研究所

继续对比有刷、无刷电机,无刷电机使用寿命方面更长,因为没有机械刷子的磨损,无刷电机的使用寿命更长、更持久,特别在高速运行和恶劣环境条件下,并且运行噪音更小。同时无刷电机转速更高、转换效率和控制性能也更优异。

相较于无刷电机,液压驱动的灵巧手由液动机、伺服阀、油泵和油箱等组成,通常用于工业领域,液压系统具有较大抓取力,适用于驱动大型负载,但在小型化、便携性方面仍存在问题。

气压驱动系统使用气体作为介质,模拟人体肌肉的驱动方式,优点是易于控制、能量储存方便、系统柔性好,缺点是刚度低、动态性能差、装配难度大、运动不够精确,限制了其在工业生产中的广泛应用,常用在简单的抓持手,不能实现多关节的灵活运动。

传动方式上,腱绳传动可实现远距离动力传递,灵巧手前臂中的电机通过齿轮箱驱动滚珠丝杠,通过滚珠丝杠上的螺母将旋转运动转化为直线运动,腱绳形成一个腱环套在螺母上,螺母拉动连接在灵巧手手指指骨上的腱绳,实现手指饶关节轴的转动运动。

腱绳传动模拟人类手部的肌腱分布,采用各类材料与剑鞘或套管配合在手臂、手掌和手指内部灵活走线,结构较为紧凑并具有一定弹性,为手指运动提供一定程度的柔顺性和抓持适应性,可实现远距离的动力传递。

腱绳传动因布置形式多变而拥有多种不同的结构,如腱 - 腱鞘式、等径滑轮式、带轮传动式等,由于腱绳具有较高的柔性以及较小的尺寸,因为腱绳传动系统对驱动器和减速机构的结构尺寸要求较低。

现阶段,人形机器人行业在 " 灵巧手 " 这一关键部件上,技术路线尚未形成统一答案。腱绳、连杆、齿轮等多种传动方案各有优劣,在控制精度、结构复杂度、成本和可靠性之间做出了不同取舍,因此被多家主流整机企业并行采用。

谁是最优灵巧手

正因为技术路线尚未收敛,灵巧手并未像电机、减速器那样形成单一标准化市场,而是逐步孕育出一批围绕不同技术路径深度布局的专业厂商。

这些企业往往并不直接参与整机竞争,而是通过在某一传动体系、控制算法或传感集成上的长期积累,成为整机厂商在 " 最后一厘米 " 能力上的关键合作方。沿着不同技术路线展开的灵巧手厂商,也正在成为观察人形机器人产业分化与成熟度的重要窗口。

部分整机企业自研灵巧手,整体朝着更高自由度以及更强感知能力的方向去迭代,进而拓展灵巧手应用场景,如特斯拉 Optimus 的灵巧手自由度从 11 个迭代至 22 个,早期仅能完成较少的动作,但第三代灵巧手已经能够完成接网球等复杂动作。宇树科技的 DEX3-1 仅拥有 7 个自由度,而 DEX5-1 已拥有 20 个自由度,应用潜力实现大幅提升。

除了特斯拉 Optimus、宇树之外,优必选推出的全新一代工业机器人 WalkerS2 的灵巧手拥有 11 个自由度,搭载 6 个阵列式触觉压力传感器,得益于灵巧手的高强度轻量化设计,WalkerS2 不仅能够实现亚毫米级精密操作,还可在 0-1.8 米的全空间范围内托举 15kg 的重物,满足工业级搬运的作业需求。

图源:优必选官网

在优秀产品的不断加持下,优必选逐步登陆二级市场,据锋龙股份 12 月 25 日发布的多分公告,公司实控人已经变更为优必选。

除上述整机厂外,还有大量零部件厂布局灵巧手,因时机器人的末端执行器包含 RH56BFX 系列、RH56DFX 系列、RH56E2 系列灵巧手以及 EG2-4B 系列和 EG2-4C 系列伺服电动夹爪。其中 RH56DFX 系列为仿人五指灵巧手,单指抓握力达到 1.5kg,± 0.2mm 重复定位精度、0.5N 力分辨率,另外整手重量仅 540g。因时机器人的灵巧手可实现抓取鸡蛋、水果、杠铃、以及握持杯子、工具等动作,可满足精细化作业需求。

假以时日,一旦灵巧手真正达到、甚至超越人类双手的能力,人形机器人行业的性质将被彻底改写。那时,机器人不再只是 " 高级设备 ",而会第一次具备成为通用劳动力的资格。它们可以稳定完成抓取、装配、整理、维修等大量依赖人工的工作,商业模式也将从 " 卖一台机器 ",转向 " 按时间、按任务、按技能付费 "。人形机器人市场的上限,不再由设备需求决定,而是直接锚定全球持续扩大的劳动力缺口。

更重要的是,当 " 手 " 的能力不再成为瓶颈,行业竞争的核心将迅速从硬件制造,转向技能训练、数据积累和跨场景复制效率。谁能最快把一种作业技能训练成熟,并同步到成千上万台机器人身上,谁就掌握了新的生产力分配权。这意味着,人形机器人将从产品,演化为一种可被调度、可被订阅的 " 工作能力 "。

结语

如果把 Atlas 仅仅看作一台更先进的人形机器人,显然低估了它对汽车与制造业的真实冲击。对这些行业而言,Atlas 更像是一种 " 可移动、可学习、可复制的通用工位 ",而不是传统意义上的设备升级。

在汽车制造体系中,真正长期困扰车企的从来不是机械臂不够多,而是大量高度依赖人工的 " 非标准环节 " ——柔性装配、异常处理、临时改线、跨工位协作。这些场景既难以完全自动化,又不断推高用工成本与管理复杂度。Atlas 的出现,意味着这些过去只能靠 " 熟练工经验 " 兜底的环节,第一次具备被算法与模型接管的可能。

更关键的是,一旦人形机器人进入纯电驱动与软件定义阶段,它与汽车制造的底层逻辑开始高度同源:同样依赖电机、功率半导体、控制系统与大规模软件迭代,同样可以通过数据回传和模型训练持续进化。这使得 " 造车能力 " 本身,正在向 " 造具身智能系统 " 的能力外溢。对头部车企而言,人形机器人不再是外购设备,而是制造体系的自然延伸。

放到更宏观的制造业视角,Atlas 所代表的不是单点效率提升,而是劳动力范式的变化:当技能可以被模型学习、被云端同步、被快速复制,制造业不再受限于熟练工数量、培训周期和地域人口结构。这对全球制造业来说,既是对成本曲线的重塑,也是对产业迁移逻辑的重新书写。

换句话说,Atlas 并不是来 " 抢工人饭碗 " 的,它更像是在逼迫整个汽车与制造业重新回答一个问题:当劳动力开始软件化、模块化、可复制,谁还能掌握真正的制造优势?

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