人形机器人进军工厂，从斯图加特到新加坡

10月6日，关于机器人未来走向的两笔不同押注同时落地。在斯图加特，斯图加特大学计算设计与建造研究所（ICD）表示，其Scalar和Cobras项目将于2026年11月开始，为期三年，每个项目获得欧洲创新理事会400万欧元资助，据heise online报道。在新加坡，研究人员展示了Albatross，这是一款结合飞行和航行以收集环境数据的1公斤机器，t3n在同一天报道了这一消息。

它们都不是人形机器人。这正是重点所在。

当关于人形机器人的辩论仍在制造业和仓库之间打转时，资金和论文也在流向那些擅长单一狭窄任务的机器人。10月6日那一周让这种分裂变得异常明显：德国两个建筑项目，新加坡一个航行传感器平台，马萨诸塞州一只新手，Runway AI的一个开放权重模型，华盛顿的监管收紧，以及Teradyne的一笔战略投资。每一项都在回答机器人用途的不同问题。它们都没有定论人形机器人的争论，但共同展示了工程努力和资本实际流向何方。

斯图加特：用木材和钢铁建造的机器人

ICD项目关乎建筑，而非人形劳动力。Scalar旨在开发一种新的木结构系统，组件在工厂预制，仅在工地组装，由一支自主建筑机器人群体负责现场组装。ICD研究小组负责人Nils Opgenorth告诉heise，起重机将负责运输和大致定位组件，而移动机器人和夹爪执行精细工作，由现场控制系统协调，该系统也负责安全。整个过程首先通过虚拟方式模拟。

Cobras采取了不同路线：小型机器人组装空间框架，通过群体智能进行去中心化协调。ICD的另一位研究小组负责人Samuel Leder表示，目标是根本改变目前复杂且劳动密集的过程。据heise报道，ICD主任Achim Menges认为，不能孤立地看待机器人技术，设计、规划、材料、组件生产、建筑工地和机器人技术必须被视为一个集成系统。

"Um das Bauwesen zukunftsfähig aufzustellen, denken wir Entwurf, Planung, Materialien, Bauteilfertigung, Baustelle und Robotik als Teil eines integrativen Gesamtkonzepts."

在欧洲背景下，这笔资金的规模值得注意。据heise报道，欧洲创新理事会资金的竞争十分激烈，大学称这两项奖项是一项荣誉。两个项目均于2026年11月开始。

新加坡：1公斤传感器平台

Albatross，全称Airborne Lander with Buoyant AuToROtating Sailing Sensor，是由新加坡科技设计大学Shane Kyi Hla Win领导的一个团队开发的多模态系统。据t3n报道，经同行评审的研究发表在《Science Robotics》上。该机器人可以从飞机或无人机上投放到开阔水域。它使用自旋下落，即与枫树种子相同的原则，无需降落伞或旋翼即可减缓下落速度。一旦进入水中，其低重心会自动使其直立，其刚性机翼变为帆。

硬件数量是有趣的部分：1公斤，3个执行器，3个传感器。研究人员认为，环境灾难如石油泄漏或藻类爆发是可能的用途，系统可以快速收集数据。这与通用人形机器人的宣传大相径庭，且建造成本更低。

工厂问题

与此同时，人形机器人行业仍在试图证明它属于生产线。最近最具体的数据点来自中国。据TechNode在9月29日引用的IDC数据，2026年上半年中国出货超过19000台人形机器人，占全球出货量的77.9%。全球出货量接近25000台，同比增长432.1%。IDC还将2030年全球人形机器人出货量预测上调至75万台以上。

这些数字描述的是出货量，而非利用率。出货的机器人不一定是在工作全班的机器人。两者之间的差距正是当前争论所在。

10月1日，Boston Dynamics给出了一个答案，展示了其Atlas人形机器人的新手：四指，13个自由度，直接驱动，专为大规模制造设计，据The Robot Report报道。前一版本有7个自由度，旨在抓取各种物体。新版本旨在操纵它们。Atlas团队的机械工程师Dylan Thrush表示，没有小指，因为团队认为额外的灵巧性不值得增加3个自由度、尺寸和功耗。公司还进行了一项测试，员工将小指和无名指绑在一起一天，看看他们不能做什么。

这既是制造决策，也是工程决策。这只手的大小与一只大号人手相似，这决定了执行器的大小，Boston Dynamics表示其保持了与前一版本相似的强度。一周前，该公司在佐治亚州的Hyundai Motor Group Metaplant America开设了机器人元工厂应用中心，这是一个将Atlas整合到Hyundai汽车运营中的培训中心。

软件与数据问题

Runway AI推出了Praxis-1，一个用于机器人的开放权重世界动作模型，The Robot Report在10月2日报道。Runway首席技术官Kamil Sindi表示，大多数机器人策略受限于机器人数据，这些数据稀缺且收集成本高，而Praxis-1主要学习第三人称视频。Runway表示，在其世界模型中模拟机器人策略，预测真实世界结果的关联度为0.95。早期合作伙伴包括Noble Machines、Standard Bots和Ultra，他们正在自己的硬件上运行Praxis-1。

如果这种关联度在Runway测试之外依然成立，它将改变训练的经济性。机器人演示很昂贵，而YouTube视频不贵。Runway声称，单个模型可以通过少量微调适应双臂机械臂和人形机器人，这正是需要第三方复制验证的声明，以便有人围绕它建立工厂。

另一个软件前沿是推理。微软研究院在9月23日发表了研究，认为仅在车载GPU上运行物理AI推理可能会限制机器人性能、电池寿命和可扩展性，而卸载到边缘或云端GPU可以提高任务成功率并启用更大的模型。这与来自华盛顿的监管压力形成了尴尬的并置。

7月，FCC将外国制造的高级机器人设备列入其认为存在不可接受国家安全或安全风险的技术名单，The Robot Report在10月5日指出。这一指定阻止新设备获得FCC授权，而该授权通常是进口、营销或在美国销售所必需的。限制广泛适用于高级移动机器人，包括人形机器人和四足机器人，这些机器人可以收集周围环境的详细信息。官员警告说，外国制造的机器人可能启用监控或远程干扰。

The Robot Report的分析认为，这可能推动更多推理在设备上进行，因为希望控制谁能访问机器人及其数据的公司有动力保持本地处理。这与微软的卸载论点形成直接紧张关系：安全逻辑和性能逻辑指向相反方向。

资金流向

10月5日，Teradyne宣布对Bright Machines进行战略投资，同时合作将Teradyne机器人和测试技术与Bright Machines的制造平台整合，据The Robot Report报道。Teradyne首席发展官Shantnu Sharma表示，设计变化迅速，每个单元都必须验证，而Bright Machines闭环，设计进入制造单元，机器人组装，测试验证，数据反馈，正是吸引投资的地方。Bright Machines首席增长官Fiaz Mohamed表示，合作伙伴已经开始在他们的生产线上添加Universal Robots。

Teradyne最近的收益声明标志着其连续第五个季度增长，AI被视为主要驱动因素。这是一个有用的提醒，从机器人建设中获得利润的公司往往不是建造机器人的公司。

物理安全是另一个买家。The Robot Report在10月4日报道，2026年已有超过230亿美元投资于致力于改善机器人和AI协同工作的组织，重点大多放在保护人员和财产上。这个数字涵盖广泛类别，而非特指人形机器人。

在人机交互方面，Eli Lilly和Purdue大学将在10月20日和21日在Santa Clara的RoboBusiness 2026上展示实地研究结果，The Robot Report在10月2日报道。Eli Lilly高级主任机器人应用工程师Faraz Yousuf和Purdue大学的Anastasia Kouvaras Ostrowski博士围绕实时自动导引车与制造业和仓库运营商进行了研究。会议在第一天太平洋时间上午11:45举行。他们关于工人实际上如何感知工厂车间机器人的发现，可能比任何手部设计都更重要。

一个值得记住的反面观点来自一位机器人老兵。Hello Robot联合创始人兼首席技术官Charlie Kemp在9月28日出版的Robots Guide采访中告诉，有时自主性不是答案，因为个人希望更多控制。他的重点是针对老年人和残疾人的辅助机器人，而非工厂，但这一观察具有普适性。一个可靠执行单一任务的机器人，如Albatross，可能比需要人类在旁的通才更有用。