波士顿动力，告别传奇？

波士顿动力公司新任 CEO 罗希特 · 普拉萨德。图片经由 AI 处理

文丨周小燕

编辑丨徐青阳

波士顿动力换帅了。

美国当地时间 10 月 7 日，罗希特 · 普拉萨德（Rohit Prasad）正式出任 CEO。这家成立了三十多年的机器人公司，首次由一位外部正式聘任的 CEO 掌舵。

此时，Atlas（波士顿动力的人形机器人）正在现代汽车的工厂训练中心学习处理零部件。从实验室走向生产线，波士顿动力迎来了新的掌门人，也面临着新的考验。

01 换帅，先换思路

为什么是普拉萨德？

在波士顿动力过去的历史中，CEO 的位置一直由熟悉机器人、也熟悉公司的人担任。

创始人马克 · 雷伯特（Marc Raibert）长期研究腿式机器人，1992 年从 MIT 腿部实验室分拆创办波士顿动力。接替他的罗伯特 · 普莱特（Robert Playter），在公司工作了三十多年，曾任首席运营官，后接任 CEO。他不仅参与机器人研发，也带领公司推进了商业化。

而普拉萨德的履历来自另一套体系。他在亚马逊工作了 12 年，参与打造 Alexa，后来领导 Nova 基础模型系列的研发。他积累的经验，既包括 AI 研究，也包括如何组织团队，将技术做成供大量用户使用的产品。

这正是董事会明确看中的能力。现代汽车集团副会长、波士顿动力董事长张在勋，在任命声明中特别强调了普拉萨德将 AI 转化为全球规模产品的经验。

对波士顿动力而言，这项经验与下一阶段的任务有关。机器人进入生产现场，需要识别不同零件，理解任务，并在环境变化时调整动作。随着工序变得复杂，感知、判断与自主作业能力的重要性也随之上升。公司的任命公告反复提到 ” 物理 AI”，希望把已有的机器人技术与更先进的 AI 能力结合起来，推进商业化。

选择普拉萨德，可以看作董事会为这项任务寻找新的领导者。但他在亚马逊的经验能否适用于工业机器人，还需要实际检验。Alexa 听错一句话，用户可以再说一遍；机器人抓错一个零件，却可能打断生产，甚至造成损失。进入工厂的 AI，需要满足更严格的可靠性要求。

除了工业场景对技术的严格要求，普拉萨德还要应对波士顿动力近期的人员变动。普莱特 2026 年 2 月卸任后，由首席财务官阿曼达 · 麦克马斯特（Amanda McMaster）临时主持公司。其间，多名高管和资深工程师离开。Semafor 报道称，部分离职员工提到了大规模工厂部署带来的压力。

因此，普拉萨德需要面对的，不只是 AI 技术。他还要与留下来的团队一起，把研发、产品和交付衔接起来，让客户能够长期使用这些机器人。

虽然董事会选择了一个有大型 AI 产品经验的人，但这份经验能否帮助波士顿动力完成转型，将是他任期内最受关注的问题。

02 进厂，先跑通 Atlas

普拉萨德要把机器人做成什么样的产品？现代汽车的工厂，已经给出了具体任务。

2021 年，现代汽车集团取得波士顿动力的控股权。今年 7 月，现代又宣布推进收购软银持有的剩余股份。对这家汽车集团来说，机器人与自己的生产业务越来越紧密。

今年 9 月，波士顿动力在现代美国佐治亚州工厂启用了机器人元工厂应用中心（RMAC）。Atlas 正在这里学习处理汽车零部件：按照装配顺序备料，再把零件放到指定位置。按照计划，2028 年开始部署，2030 年再扩展到零部件装配。

波士顿动力公司人形机器人 Atlas

这些工作看起来没有跑酷和后空翻精彩，却直接关系到生产线能否顺畅运转。零件摆放稍有偏差，机器人就需要调整抓取动作；任务发生变化，它也得学会新的操作。一次成功之后，还要重复完成，跟上工厂的生产节奏。

现代既是 Atlas 的客户，也为它提供了训练和测试的工厂环境。工程师可以根据现场遇到的问题，调整机器人的设计和操作方式，检验它能否适应生产要求。

这种调整已经体现在 Atlas 的新一代机械手上。10 月公布的四指设计，着重考虑了抓取零件、使用工具等实际需求，也便于开展仿真训练：先让机器人在模拟环境中学习操作，再到真实环境中验证和改进。

机械设计之外，Atlas 还需要提高识别环境、理解任务和自主操作的能力。Google DeepMind 参与机器人基础模型研发，英伟达提供计算和仿真支持；现代则利用自身的制造体系，提供生产数据、零部件和供应链支持，共同推进 Atlas 的开发与部署。

波士顿动力公司四足机器人 Spot

有了这些条件，现代提出了更大的目标：未来几年，在现代和起亚的全球工厂部署 2.5 万台 Atlas，并在美国建设年产能 3 万台机器人的生产设施。前者是部署计划，后者是产能目标，都还需要逐步落实。

先在自家工厂证明 Atlas 能用，再将产品推广到其他工业客户，是现代这套布局的基本思路。波士顿动力已经计划在 2027 年探索汽车制造以外的应用，但能走多快，仍取决于 Atlas 在第一批工序中的表现。

03 出厂，走向商业化

三十多年来，波士顿动力让许多人第一次看见了机器人的另一种可能。

BigDog 在崎岖地面上保持平衡，Atlas 完成后空翻和跑酷，这些画面通过网络传播，也让一家原本离大众很远的机器人公司有了知名度。后来，Spot 开始承担工业巡检任务，Stretch 进入物流仓库搬运箱子，波士顿动力逐渐有了购买和使用它们的客户。

波士顿动力公司四足机器人 BigDog

这些经历为 Atlas 的商业化提供了基础。不过，工厂愿意试用一台机器人，与愿意长期采购它，仍有距离。

Spot 和 Stretch 的主要用途相对明确，客户可以根据巡检效果、搬运效率判断它们是否值得购买。Atlas 要适应更多工序，处理不同零件，还要与工人及其他设备配合。每增加一项任务，都需要重新验证它的操作能力和可靠性。

最终，这些表现都要计入成本。一台机器人每天能完成多少工作，维护要花多少钱，故障后多久恢复，决定了它能为客户节省多少时间和费用。只有实际收益足以覆盖投入，试用才可能变成持续采购。

这也是人形机器人企业共同面临的考验。演示可以选择任务和环境，客户现场却有具体的生产要求。机器人交付之后，还需要安装调试、人员培训和维修支持。卖出设备，只是服务客户的开始。

现代汽车为波士顿动力提供了难得的条件：既有首批需求，也有工厂和制造体系。但自家工厂能用，并不意味着其他客户也能直接使用。面对不同的设备、工序和预算，Atlas 仍要证明自己的适应能力和使用价值。

普拉萨德的 AI 产品经验，能否帮助公司把这些工作做好，还需要时间验证。机器人本体、AI 能力和交付服务，任何一环跟不上，都可能影响客户继续采购。

” 告别传奇 ” 的问号，也落在这里。波士顿动力已经留下了许多令人难忘的画面。接下来，人们还会看它的机器人能否在工厂里稳定工作，能否让第一批客户愿意再下一张订单。

特约编译金鹿对本文亦有贡献