Tag Archives: 波士頓動力

特斯拉 Optimus Gen 3 朝商用量產邁進,技術優勢與落地風險並存

作者 |發布日期 2026 年 02 月 17 日 7:00 | 分類 AI 人工智慧 , 技術分析 , 會員專區

特斯拉執行長馬斯克 1 月底宣布,年度內完成人型機器人 Optimus Gen 3 量產線建置,目標是年底達百萬台產量。然 Optimus 高精度應用場景、成本結構、供應鏈依賴及量產進度,仍有高度不確定性,且過往產量目標多次未能兌現。故 Optimus Gen 3 雖具前瞻性與潛在規模優勢,但商業化與規模化成果,仍有待市場與時間進一步驗證。 繼續閱讀..

商用在即,1X 與波士頓動力更新模型強化機器人環境適應力

作者 |發布日期 2026 年 02 月 13 日 7:00 | 分類 AI 人工智慧 , 技術分析 , 會員專區

人型機器人廠商 1X Technologies 與波士頓動力 1 月中下旬陸續透過模型更新,強化自家產品對非結構化環境的適應力。儘管 AI 模型演進加速了商用化,但也帶來物理幻覺、隱私爭議及高能耗等挑戰,未來能否有效平衡環境理解能力與安全治理,將成為跨越商用門檻的關鍵。

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電影〈鬼玩人〉活斷掌重現!科學家開發可與機器手臂分離的爬行手掌

作者 |發布日期 2026 年 01 月 27 日 8:10 | 分類 機器人 , 科技趣聞

看過 1987 年好萊塢經典恐怖喜劇電影〈鬼玩人〉的人,想必難以忘記那支會四處爬行發動攻擊的活斷掌。如今科學家開發出能從機器手臂分離而出的機器手掌,該手掌能夠朝不同方向爬行並抓取物體。乍看之下,既像〈鬼玩人〉的斷掌,也像隻奇特的「六」腳蜘蛛。  繼續閱讀..

歷經研發 15 年,波士頓動力 Atlas 終於邁向量產

作者 |發布日期 2026 年 01 月 23 日 7:00 | 分類 技術分析 , 會員專區 , 機器人

CES 2026 上,現代集團宣布旗下波士頓動力(Boston Dynamics)知名人型機器人 Atlas 進入量產階段。設計上為工業級通用型人型機器人,相較單純的搬運、疊箱,期能發揮多工整合之部署效益。人型機器人產業在 2026 年將由「展示」走向「驗證」,核心競爭點將從單純的運動能力,轉移至系統整合與場景落地。 繼續閱讀..

全球大廠秀人型機器人、巧手實力,CES 成主戰場

作者 |發布日期 2026 年 01 月 08 日 17:45 | 分類 AI 人工智慧 , 機器人 , 科技生活

今年美國消費性電子展,人型機器人成為科技大廠競逐戰場。波士頓動力的 Atlas 人型機器人,LG 推出 AI 家庭助理 CLOiD,韓國機器人新創的靈巧手,還有與蘇姿丰同台的義大利公司 Generative Bionics 人型機器人 GENE.01(見首圖),都掀起高度關注。 繼續閱讀..

年產 3 萬台!現代汽車攜手波士頓動力,Atlas 機器人 2028 年進駐產線

作者 |發布日期 2026 年 01 月 06 日 9:10 | 分類 尖端科技 , 機器人

在今年 CES 展上,波士頓動力公司(Boston Dynamics)首次展示了其最新版本的 Atlas 人型機器人,這款全電動機器人將於 2028 年開始在現代汽車(Hyundai)工廠投入使用,首個生產基地位於喬治亞州薩凡納的現代汽車集團 Metaplant America。這個創新標誌著 Atlas 從研究平台轉變為商業產品,並計劃每年生產 3 萬台。 繼續閱讀..

Google 延攬波士頓動力前技術長,DeepMind 搶攻機器人市場

作者 |發布日期 2025 年 11 月 20 日 13:30 | 分類 Google , 人力資源 , 機器人

Google DeepMind 近日聘請波士頓動力公司(Boston Dynamics)前首席技術長亞倫·桑德斯(Aaron Saunders),以強化其在機器人領域的發展。據報導,桑德斯於本月初加入 DeepMind,擔任硬體工程副總裁,此舉被視為公司首席執行長傑米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)推動 Gemini 計畫的關鍵布局。哈薩比斯希望 Gemini 能成為類似 Android 的機器人操作系統,實現即插即用,適用於各類機器人配置,包括人型與非人型機器人。 繼續閱讀..

人形機器人視覺系統解析與台灣廠商機會

作者 |發布日期 2024 年 12 月 12 日 7:30 | 分類 AI 人工智慧 , 技術分析 , 會員專區

人形機器人的用途將更廣泛,能以人形走入一般消費者的工作和生活場域。市場除了受惠於 AI 技術革新,感測器硬體性能提升也加速人形機器人產品開發,視覺方案更是讓機器人更能適應、回應實體世界環境的關鍵因素。機器人得到的數據品質將提高機器人的學習效率,波士頓動力開發的機器人學習框架,透過大量的模擬訓練和實物遷移學習,提升系統在複雜環境下的穩定性,為其產品服務在各種實際應用場景中的部署奠定基礎。 繼續閱讀..