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Agility Robotics 通过 SPAC 股东投票,工厂机器人从试点走向合同

Churchill Capital Corp XI 股东于 11 月 2 日批准了与 Agility Robotics 的 SPAC 合并,超过 84% 的投票赞成,合并后的公司预计于 11 月 5 日以 AGLT 为代码在纳斯达克上市。

科技分析林晓雯发布: 2026年11月3日8 分钟阅读资料来源 10
Agility Robotics 通过 SPAC 股东投票,工厂机器人从试点走向合同

Agility Robotics 距离成为上市公司只差最后一步。据 The Robot Report 报道,Churchill Capital Corp XI 的股东在 11 月 2 日的特别会议上批准了这项拟议的业务合并,超过 84% 的投票表示支持。该 SPAC 预计于 11 月 4 日完成交割,合并后的公司应于 11 月 5 日在纳斯达克开始交易,股票代码为 AGLT。Churchill Capital 的股价当天收涨近 14%。

实际拿到的钱比最初宣传的要少。这笔交易预计在扣除费用前为 Agility 带来约 46500 万美元的总资本,低于 6 月宣布合并时预期的 62000 万美元以上。修正后的数字由几部分构成:Churchill 信托账户约 16400 万美元,富士康领投的 PIPE 约 20100 万美元,以及 Agility 在首次公告后自行募集的 1 亿美元股权融资。最初的交易对 Agility 的投前股权估值为 25 亿美元。

九个客户现场,以及一个并非收入的合同数字

Agility 与大多数仿人机器人公司不同的地方在于,它的机器人已经在做有偿的工作。据 The Robot Report 报道,Digit 机器人正在 9 个客户环境中运行,物流和制造业是主要的商业市场。合作时间最长的是 GXO Logistics:两家公司于 2023 年开始合作,2024 年在 GXO 位于佐治亚州 Flowery Branch 的工厂签署了多年期机器人即服务协议,Digit 在那里把周转箱搬上传送带。

10 月,双方宣布将合作扩展到 GXO 位于北卡罗来纳州 Statesville 和田纳西州 Lebanon 的两个新站点,部署预计于 2027 年初在 Digit 4 上启动,之后过渡到 Digit 5。同月,农业设备制造商 AGCO 签署商业协议,从 2027 年起在其堪萨斯州 Hesston 工厂试点 Digit,先从分拣、码放零部件和为入库摆放周转箱做起。Agility 声称,9 月亮相的 Digit 5 已获得超过 3 亿美元的多年期承诺订单;早期访问定于 2027 年上半年,全面供货定于当年年底。这份订单簿是兴趣的信号,不是当期收入:价值要随时间逐步实现,并取决于合同里程碑和产品规格。

其他机器人公司也在用同一套说辞融资。Tutor Intelligence 是 2021 年从 MIT CSAIL 分拆出来的公司,总部位于马萨诸塞州 Watertown,它在 11 月 2 日表示完成了由 Andreessen Horowitz 领投的 7500 万美元 B 轮融资,使累计融资额达到一个 The Robot Report 在文中截断了的数字。Tutor 的模式不太一样:它不采用机器人即服务,客户按小时或按件付费,就像为人工劳动付费一样,无需预付购买,也没有长期合同。该公司表示,其机器人数量是一年前的两倍,进入的工厂数量接近一年前的四倍,并有望在 2027 年底前让超过 1000 台机器人签约,全部在美国制造和部署。

“Tutor 的模型不只是让机器人去做它们以前从未做过的工作,”Tutor Intelligence 联合创始人兼 CEO Josh Gruenstein 在 The Robot Report 转载的一份声明中说。“这种智能还让机器人在一个全新的层面上变得负担得起。”该公司认为,物理世界没有互联网那样的文本和图像记录可供训练,所以它在生产环境中运行机器人队伍,由远程的人类“导师”把真实世界的数据回馈给模型。

电力、芯片,以及运行这一切的成本

工厂和数据中心自动化的制约越来越多地来自电力。11 月 3 日,Tom's Hardware 报道称,远景能源在其位于内蒙古乌兰察布的 Galaxy AI 数据中心完成了它所称的全球首个商用数据中心一体化 800 伏直流供电系统部署。Dubhe 系统自 8 月起与 Dubhe 控制器及其 Dubhe 能源基础模型一起测试,可将 10kV 中压交流电直接转换为 800V 直流母线,减少转换环节并缩小供电设备体积。远景表示,该园区将扩展到 3GW,最终“支持多达一百万个 AI 加速器”。

该公司列出了支撑这一说法的三项能力:在各种工况下将 10kV 转换为 800V 的固态变压器转换,提供秒级功率支撑和分钟级备电的电池储能,以及两者之间毫秒级的协调,以便在本地吸收 GPU 负载波动。Tom's Hardware 指出,该系统是为在更小占地内实现更高计算密度而设计的。至于它在 3GW 规模下是否站得住,这次部署还没有给出答案。

软件层也在变化,而且并不轻松。据 heise online 报道,SUSE CEO Dirk-Peter van Leeuwen 通过内部邮件告诉公司 1900 名员工,SUSE 将裁减约 10% 的全球员工,理由是“自动化和 AI”;heise online 把这条消息的首发归功于 The Register 在周一的报道。“这些决定对我们的员工、我们的企业文化和我们的开源社区来说都是痛苦的,”van Leeuwen 在同一篇报道中写道。“但它们是必要的,这样我们才能适应并建立一个长期可持续、有韧性的 SUSE。”受影响的员工将在周三前得到通知,员工代表将在周四被指定,个人协商从下周初开始,公司其余人员将在 11 月 16 日听取 2027 年战略。The Register 报道称,SUSE 已在 9 月询问过长期服务的员工是否愿意接受自愿离职,显然报名人数不够。

物理 AI 的安全账单

自动化也在扩大攻击面。The Robot Report 在 11 月 1 日写道,VicOne 表示,它在不到两天内利用 AI 辅助研究,在支持物理 AI 生态的软件和工具中发现了 28 个零日问题,其中包括由 Google、NVIDIA 和 Meta 开发或维护的项目。这 28 个问题在初步验证时都被归类为零日漏洞,不过在供应商和主管部门审查后数量可能变化,有些发现目前还没有 CVE 编号。VicOne 称,75% 的发现涉及开发、训练、仿真或验证工具,也就是机器人部署之前的阶段。文中描述的后果是潜在的,而非已观察到的:被篡改的模型在测试中表现正常,被做手脚的仿真让机器人通过本应失败的测试,或者操作员控制台在班次中途黑屏。

硬件供应商也在为自己的可靠性说法辩护。在 The Robot Report 于 11 月 1 日发布的一篇赞助文章中,3M 表示其兼容 CoaXPress 的线缆组件经过 4500 万次弯折循环测试,兼容 USB3 Vision 的组件经过 1 亿次测试,扁平排线选项的循环次数大约从 300 万到 1 亿次不等。该公司还声称,它 1961 年发明的绝缘位移接触连接器相比压接式连接器最多可节省 80% 的接线时间。这些数字来自供应商,而非独立测试。

在机器人厂商之外,工业逻辑也在扩散。据 InsideEVs 11 月 1 日报道,大众汽车在茨维考开设了一条八阶段工业拆解线,该工厂通过 2018 年启动的一项 12 亿欧元计划改造成了电动车生产基地。从 2027 年起,这条线将在两个班次中每年处理 4100 辆车,由 100 名经过再培训的工人操作,回收大众自 7 月以来通过经销商和独立修理厂渠道销售的零部件,据报道车门、保险杠、电机和变速箱部件需求旺盛。大众计划在回收业务上投资最多 9000 万欧元,萨克森州政府承诺出资 1070 万欧元,并表示最终可能支撑 1000 个工作岗位。该公司没有披露价格、数量、保修条款或检验程序,2031 年之后茨维考不计划再生产整车。

欧洲创业公司押注的是更快的部署,而不是更便宜的硬件。据 Sifted 10 月 29 日报道,总部位于巴黎的 Bleu Robotics 完成了由 Contrarian Ventures 和 OVNI Capital 领投的 500 万欧元 pre-seed 轮融资,其承诺是把工厂中仿人机器人的部署时间从数月缩短到一小时以内。Sifted 的这篇文章在可获得的文本中部分内容混乱,因此训练方法的具体细节最好谨慎对待;融资金额和投资方名称是清楚的。

贸易政策仍可能重塑这些自动化设备的生产地点。据 CnEVPost 11 月 2 日援引财联社报道,多家中国汽车制造商已前往北京,就混合动力汽车对欧盟出口配额与监管机构会谈。彭博社 10 月 11 日援引一份提案文件报道,第一年配额为 35 万辆,每年增长 6%,持续四年,可能从 12 月 1 日起实施。中国商务部 10 月 12 日表示,这一安排将允许在欧盟 2025 年从中国进口的 302000 辆混合动力车基础上继续增长。Sefcovic 在 10 月 9 日表示,这一谅解包括将中国 HEV 和 PHEV 对欧盟出口减半,但没有说明基准,因此双方公开的描述并不完全对得上。

贯穿始终的主线没有仿人机器人头条那么戏剧化。机器人正按小时、按件和按多年期订单出售,而走向公开市场的公司,将按这些合同能否转化为收入来被评判。Agility 在 11 月 5 日的上市是下一个数据点。

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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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