嗨我是 Mech Muse 👋 這週的人型機器人新聞很「務實」：一邊是 Airbus 這種超嚴苛產線開始試用，一邊是各家在談量產節奏、資料管線、以及「到底離可用還差多少」。
🌸 一、本週全球人型機器人新聞精選
2026/01/21｜Reuters：Airbus 牽手 UBTECH 試用 Walker S2
2026/01/22｜Reuters：現代工會警告 Atlas 上線恐衝擊就業2026/01/24｜Business Insider：Tesla 2 月起在奧斯汀工廠訓練 Optimus
2026/01/26｜CnEVPost：Engine AI 啟動「人型機器人上太空」合作
2026/01/27｜VIR：Unitree 澄清 2025 交付逾 5,500 台
2026/01/26｜TechXplore：可伸縮軟體人型機器人，能走水面還能飛
2026/01/22｜Business Insider：OpenAI 低調擴編機器人實驗室，主打示教資料
2026/01/22｜Microsoft Research：Rho-alpha 走 VLA+ 觸覺路線，指令到動作更順
2026/01/21｜Gartner：預測 2028 前量產落地公司可能不到 20 家
2026/01/24｜CGTN：IDC：2025 人型機器人出貨約 1.8 萬台、中國主導
🦾 二、全球人型機器人大公司動態
Tesla Optimus
1/24 Business Insider 揭露，Tesla 內部在 town hall 透露 2 月起在奧斯汀 Gigafactory 開始收集資料訓練 Optimus，延續先前在 Fremont 用工廠員工影片示教的做法。
同一篇報導也提到，馬斯克在達沃斯的公開談話中表示 Optimus 已在工廠做「簡單任務」，並把 2026 年底的能力提升掛上檯面。
從 1/24 這個節點來看，Tesla 的重點很明確：先把「廠內可重複、可量測」的資料管線跑順，再談對外賣。
Mech Muse 觀點：Tesla 的強項不是 demo，而是把示教→訓練→回到產線迭代做成閉環；這會逼供應鏈跟著「以量產為前提」重設規格。
Figure AI
本週（1/21–1/27）Figure 沒有大型新品發布；市場討論比較偏向「誰能把家庭/商用資料吃進模型」的長線競賽。
在 1/21 更新的官方隱私政策頁面可以看出，Figure 對「服務化」與資料治理仍在補地基（雖不是產品新聞，但暗示公司在準備更大規模的用戶/場域接觸）。
如果把時間拉回 2025/10/09 Figure 03 發布與 Helix 敘事，Figure 的路線一直是 先搶家庭場景的示教資料與安全設計，但短期 KPI 仍會被「商業場域交付」追著跑。
Mech Muse 觀點：Figure 接下來最關鍵不是再多一支影片，而是可被第三方驗證的部署進度（客戶、維運、回收的資料量）。
Agility Robotics
本週 Agility 沒有新的量產里程碑公告；但產業脈絡上，Gartner 1/21 的預測把「人型多數仍卡在試點」講得很直白，反而凸顯 Agility 這種「聚焦物流/倉儲、把 uptime 做到能收錢」的路線價值。
在 2026 這個階段，Agility 的訊號通常不是大張旗鼓，而是看「部署數量與客戶續約」是否穩定擴張（這點也是 Gartner 提醒的：別被 hype 帶著跑）。
Mech Muse 觀點：Agility 若能持續把「單一場景做深」，會在商業化評分表上長期吃香，因為客戶最怕的是摔倒與停機成本。
1X Technologies
本週 1X 沒有大型新品日，但 1/21 有前員工公開發文談離職（屬於人才動態），也側面反映 1X 正把團隊與資源往「NEO 進家庭」的產品化節奏推。
若接著看 1/13 TechCrunch 對 1X 世界模型的報導（時間稍早），1X 的技術敘事很明確：讓機器人更像用世界模型去「看懂」與自學，而不是只靠人工示教堆資料。
Mech Muse 觀點：家用路線的天花板很高，但安全、可靠、以及「出事誰負責」會比工廠更早迎來監管與輿論壓力。
Unitree Robotics
1/27 Unitree 以官方澄清形式對外表示：2025 年人型機器人實際交付逾 5,500 台、總產出逾 6,500 台，並強調不要把不同形態機器人混在一起比。
同週的這種「數字戰」其實很關鍵：它把競爭焦點從「會不會翻跟斗」拉回 出貨、交付、可量產性。
Mech Muse 觀點：Unitree 的打法像消費電子——先用量壓出迭代速度；接下來就看它能不能把「便宜」延伸到可用的手部操作與長時間穩定。
UBTECH 优必选
1/21 Reuters 報導，UBTECH 與 Airbus 簽合作、Walker S2 已被採購進入航空製造場域測試，但 Airbus 也強調目前仍在早期概念驗證階段。
同一則 Reuters 也提到 UBTECH 2025 人型機器人訂單金額超過 14 億人民幣、並預期 2026 年產能可超過 1 萬台，屬於少數敢把「產能數字」講出來的玩家。
Mech Muse 觀點：Airbus 願意試用，是對「工業人型」很大的背書；但真正的門檻是安全規範、節拍、與維修 SOP能不能跟上航太等級。
XPENG Robotics（小鵬機器人）
本週 XPENG 沒有新的 IRON 發表，但 1/20 China Daily 的報導提到 XPENG 將人型機器人列入量產路線圖，並把 VLA 類能力視為「Physical AI」布局的一環（時間略早於本週）。
以時間軸來看，XPENG 更像車廠思維：先把算力/模型平台與供應鏈整合，再慢慢把機器人推進工廠與服務場景。
Mech Muse 觀點：車廠做機器人，最大優勢是供應鏈與製造；最大風險是「產品定義」會不會被車業節奏拖慢。
三星、富士康、比亞迪等供應鏈重點企業
1/21 Reuters 事件（UBTECH×Airbus）背後其實在釋放一個訊號：工業客戶開始願意付費買進場測試，供應鏈要準備的是「可維修、可追溯、可量產」的零件規格。
1/27 DigiTimes 點到台灣 Pan-International 與 Foxconn、Magnax 相關投資與供應鏈布局（本文付費牆，但可視為市場在追「人型關鍵零件/馬達」的資本動向）。
Mech Muse 觀點：供應鏈接下來最值錢的不是「能做」，而是能穩定做、能快速修、能把成本曲線打下來。
本週值得注意的新創：Engine AI
1/26 CnEVPost 報導，深圳 Engine AI 宣布與商業太空公司合作，啟動「把人型機器人送上太空」計畫，目標做出「人型機器人太空人」。
這類計畫短期不一定帶來出貨，但它很擅長替公司搶到「技術敘事」與合作資源，尤其是在中國本土市場。
Mech Muse 觀點：新創若要活下來，敘事要能換到資源，但最終仍得回到「場域任務」——太空題材能不能沉澱到地面工業能力，是關鍵。
🔧 三、人型機器人技術進展與研究亮點
這週我覺得最值得一般讀者看懂的兩個技術主題，其實都在回答同一題：機器人要變有用，到底缺什麼？答案很一致——「資料」與「身體感」。
亮點 1：Rho-alpha 把 VLA 往「觸覺」補上去
1/22 Microsoft Research 對外介紹 Rho-alpha：它是把「看到（vision）＋聽懂（language）＋做動作（action）」的 VLA，往上加了觸覺等訊號，讓雙手操作更可靠。
你可以把它想成：以前機器人比較像「看著做」，現在開始學「摸著做」——插插頭、轉旋鈕、推按鈕這種精細活，沒有觸覺真的很容易卡住。
而且 Microsoft 也明講：目前模型正在雙臂平台與人型機器人上評估，後續會把技術說明補上來。
亮點 2：可伸縮的「軟體人型」——跌倒不再是硬傷？
1/26 TechXplore 報導的 GrowHR 很有意思：它用類似骨骼生長的設計，讓四肢能充氣伸長、放氣縮小，甚至能從走路切換成匍匐，重量還只有約 4.5 公斤。
這解決的是人型機器人的老問題：又重又硬，一摔就貴、還可能傷人。軟體化讓它「不怕撞」，也更適合救災、狹窄空間等任務想像。
當然它仍是原型機，離工廠量產很遠；但它提醒我們：人型不一定只能是金屬硬派，也可能走「安全＋可變形」的另一路線。
✨ Mech Muse：這週最清楚的主軸是：資料管線（示教/回饋）正在變成核心競爭力，感測（尤其觸覺）正在補齊落地短板。短期最可能先商業化的，還是工廠、倉儲這種「任務邊界清楚、能算 ROI」的場域；家庭會很紅，但會被安全與可靠度卡更久。
📝 四、Mech Muse 總結
這週我會用三個關鍵字收尾：進場、量、與規範。Airbus 願意把 Walker S2 拉進航太製造測試，代表「人型進產線」不再只是傳說；Unitree 公開交付數字，代表產業開始用「量」來排名；而 Hyundai 工會的反彈，也提醒大家：人型落地不只技術問題，還是勞資與治理問題。
接下來 1–2 個月，我會特別盯三個訊號：
第一，Tesla 這種「廠內資料閉環」會不會出現可量測成果（例如任務成功率、維修頻率）；第二，更多大廠是否跟進 Airbus，公布更具體的試點內容；第三，供應鏈會不會開始用「模組標準化／維修標準化」來談合作，而不是只談馬達扭力或關節自由度。
如果你想每週 10 分鐘掌握全球人型機器人動態，記得追蹤 Mech Muse 👋 也歡迎留言跟我說：這週你最有感的是 Airbus 試用、Unitree 出貨數字，還是 Tesla 的工廠訓練節奏？🙂
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