這週的人型機器人圈很像同時踩著油門跟煞車：一邊是「更像產品」的量產與供應鏈落地（尤其是電池／製造端），另一邊是「更像論文」的控制與資料管線大爆發。你會明顯感覺到：大家都在補齊「把 demo 變成可靠工人」那段最難的路。
🌸 一、本週全球人型機器人新聞重點整理
- 2025/12/22｜Reuters：Boston Dynamics 表態將在 CES 亮相新一代 Atlas，意味「展示」開始轉向「面向客戶與產業場景的產品節奏」，也把商用競賽再往前推一格。
- 2025/12/18｜SCMP：寧德時代（CATL）傳出將把人型機器人導入電池／車廠生產環節，重點不在「像人」，而是把高重複、危險或搬運類工序先吃下來，替量產找出第一條可複製的 ROI 路徑。
- 2025/12/22｜Oversonic：義大利新創 Oversonic 公布 RoBee 的供應協議，訊號是「能不能穩定交付」開始被放到跟影片 demo 一樣重要的位置。
- 2025/12/17｜TechRadar：Unitree 推出「機器人 App Store」測試版，等於把人型機器人往平台化推一步，但也凸顯現階段多數人買不到、也不一定有場景可用的現實落差。
- 2025/12/17｜TechNode：小鵬談 AI 與人型機器人競賽，重點放在「下一個主戰場」而非短期炫技，反映中國車廠把機器人視為中長期第二曲線。
- 2025/12/22｜Pittsburgh Post-Gazette：Agility Robotics 談 Digit 與 AI 導入，方向是先把「倉儲／工廠可控環境」做深做穩，讓客戶相信機器人是流程的一部分，不是額外負擔。
- 2025/12/18｜PolyU：理工大學發表新一代人機協作製造系統，強調即時感知、理解操作者意圖、接觸豐富（contact-rich）作業，這類能力正是人型機器人要進工廠最缺的一塊拼圖。
- 2025/12/17｜LA Times：矽谷 Humanoids Summit 把「投資熱」拉到檯面：展示洗碗、折衣等任務同時，也提醒市場資金正快速集中到少數頭部與關鍵零組件。
- 2025/12/18｜ABC Science：研究者討論「如何讓人信任人型機器人」：不是外型像人就好，而是行為可預測、出錯可控、遇到危險能停下來，安全感本質是工程問題。
- 2025/12/21｜The Verge：評論指出人型機器人距離走進家中仍遠，原因多半不是單點技術，而是可靠度、成本與責任歸屬（出事誰負責）等系統性門檻。
- 2025/12/23｜The Information：產業開始正面討論「如何安全地讓機器人停止／斷電」，顯示安全機制與標準化正在從配角走向主角。
- 2025/12/22｜Tech in Asia：人型機器人專利競賽被拿來做國別對比，訊號是「技術路線」之外，IP 佈局也開始影響供應鏈與投資敘事。
- 2025/12/19｜Electrek：Tesla 專利與技術路線的討論再起，對 Optimus 來說重點在於「感知/控制堆疊能否穩定落地到實體」，而不只是車用自駕的延伸。
- 2025/12/18｜Battery-Tech：CATL 傳出 Moz1 相關細節與工廠規劃想像，反映電池龍頭把「製造自動化」當成下一輪效率戰。
- 2025/12/18｜36Kr：中國媒體延伸討論 CATL 切入人型機器人的節奏與方向，市場關注點集中在「先進產線」而非消費端。
- 2025/12/17｜Korea JoongAng Daily：三星、LG 延後家用機器人，凸顯家用場景要跨過的不是硬體 demo，而是安全、維運、內容與服務體系。
- 2025/12/17｜arXiv：mimic-video 提出 Video-Action Model，把「看影片做規劃」更直接連到「產生可執行動作」，瞄準 VLA 在泛化與資料成本上的痛點。
- 2025/12/18｜arXiv：PhysBrain 用大規模人類第一視角影片做「從人類行為到機器人可學訊號」的轉譯，試圖補上人型機器人最缺的 egocentric 資料。
- 2025/12/18｜arXiv：E-SDS 把 Vision-Language Model 拉進獎勵設計與地形感知，讓 Unitree G1 這類平台更快訓練出「會下樓梯」等實用步態。
- 2025/12/22｜Electrek：外媒把 CATL 工廠導入與 Tesla 競局放在同一張圖看，重點其實是「誰更早把機器人變成生產力」，而不是誰的影片比較帥。
🦾 二、全球人型機器人大公司動態
Tesla Optimus
本週 Tesla 相關討論主要聚焦在技術路線與專利訊號：市場在看的是「感知與控制堆疊」能否更穩定地移植到實體機器人，而不是單點功能炫技。
Mech Muse 觀點：Optimus 的關鍵會落在供應鏈一致性（感測/致動/電池）與工廠級維運能力，真正的差距會在「一年後還能不能同樣穩」而不是「今天能不能做得到」。
Figure AI
投資與關注度持續集中：矽谷 Humanoids Summit 把家務型 demo 與資金想像綁在一起，讓 Figure 這類主打通用任務的公司在敘事上吃香，但也更容易被用「可靠度」放大檢視。Mech Muse 觀點：Figure 的壓力在「把高頻 demo 變成可交付流程」，誰先把客戶導入成本降下來，誰就先拿到商業護城河。
Agility Robotics
Agility 談 Digit 與 AI 的做法更務實：鎖定倉儲/工廠這種可控場景，把機器人當成流程節點來設計，而不是單機英雄。
Mech Muse 觀點：這路線雖然不酷，但最可能先產生可複製收入；一旦跑通，反而會成為「人型機器人量產」最好的教科書。
1X Technologies
三星與家用機器人延後的新聞，再次提醒家用市場的門檻非常高：安全、服務、內容與責任歸屬，一個都躲不掉。
Mech Muse 觀點：1X 這類走「家庭／人機互動」敘事的公司，接下來比的是風險控管與產品化節奏，而不只是行為看起來多像人。
Unitree Robotics
Unitree 推 App Store 的方向很明確：把機器人當平台，讓應用生態長出來；但現實是硬體可得性與場景碎片化，會讓「平台紅利」來得比較慢。
Mech Muse 觀點：短期更值得盯的是 Unitree 在工廠／研究端的滲透率，因為那裡最容易形成「規模＋資料」正循環。
UBTECH 优必选
本週公開資訊相對少，但市場討論重心仍在「商用落地」而非家用。你會看到輿論越來越在意：機器人能不能連續工作、壞了怎麼修、誰來負責。
Mech Muse 觀點：接下來 UBTECH 類型公司若要拉開差距，會在交付與售後體系，而不是再拍一支更順的跳舞影片。
XPENG Robotics（小鵬機器人）
小鵬把人型機器人視為下一個主戰場，語氣上更像長線佈局：先卡位技術與供應鏈，再找落地場景。
Mech Muse 觀點：車廠做機器人的優勢是供應鏈與製造，但要小心「車用思維」硬套到人機互動，真正的難題是接觸、平衡與不可預期環境。
供應鏈焦點：CATL、三星/LG
CATL 切入工廠場景的訊號很強：電池與製造效率本來就是它的主場，人型機器人如果先在產線證明 ROI，可能比你想的更快看到規模化。
而三星/LG 的延後，則像是「家用端的現實提醒」：沒有完整服務體系與安全設計，越早推反而越危險。
Mech Muse 觀點：東亞供應鏈的優勢會先在工廠放大；家用端要等的不是零件，而是制度與責任模型。
新創速寫：Oversonic（RoBee）
Oversonic 公布供應協議這件事很「不浪漫」，但很重要：它在回答市場最在意的問題——你到底交不交得出來。
Mech Muse 觀點：接下來新創要活下來，會越來越像在經營製造業：品質、交期、維保，才是現金流的來源。
🔧 三、人型機器人技術進展與研究亮點
這週的技術關鍵字我會用一句話說：資料更像「第一視角」、模型更像「可執行動作」、控制更像「可落地的可靠性」。
第一個亮點是 mimic-video：它想解決的痛點很直白——VLA 很強，但把「看懂」變成「做對」中間還有一段距離。mimic-video 用 Video-Action Model 的思路，把影片表徵更直接接到可執行動作，目標是降低資料成本、提升跨任務泛化。
第二個亮點是 PhysBrain：人型機器人最缺的是「第一視角」的大規模資料，但真的去用機器人蒐集太貴、太慢。PhysBrain 把人類第一視角影片轉成結構化監督訊號，想用「人類資料的規模」去補「機器人資料的稀缺」。
第三個亮點偏控制落地：E-SDS 把 VLM 拉進獎勵設計，再加上即時地形感知，讓 Unitree G1 這種平台更快學到在複雜地形（例如樓梯）上更穩的步態。它的價值不只是「會走」，而是把工程迭代週期縮短。
這週人型機器人的技術主軸，是把「看起來會」推向「長時間也會」。
我會看好 egocentric 資料管線（像 PhysBrain）與 可快速迭代的學習/獎勵設計（像 E-SDS），因為它們直接影響落地速度。
短期最可能商業化的仍是工廠、倉儲與特定流程節點：環境可控、ROI 清楚。
真正拉開差距的公司，會是能把「安全停下來」「壞了可維修」「成本可算」做成標準件的那一批。
📝 四、Mech Muse 總結
這週最清楚的對比還是「量產 vs Demo」：工廠端的訊號（像 CATL）在變強，因為它只問一件事——能不能讓成本下降、效率上升。家用端則反過來被安全與服務模型卡住，延後其實不意外。
供應鏈面，我會把焦點放在「能源（電池/續航）＋維運（安全斷電/停機）＋流程整合」三件事。你會發現大家開始談「怎麼安全地 pull the plug」的時候，代表產業真的準備進現場了。
如果你也在追人型機器人，你這週最有感的是「工廠落地加速」還是「技術管線爆發」？留言跟我說。
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