Agility Robotics正在加利福尼亚州弗里蒙特开设一处面积达6万平方英尺的设施，专门用于训练其人形机器人。值得注意的是，这里距离特斯拉预计今年开始生产Optimus机器人的工厂仅一路之隔。
特斯拉对Optimus寄予厚望。埃隆·马斯克近期表示，一旦该机器人"明年能在特斯拉以外的场景发挥作用"，他预计其将成为"有史以来最伟大的产品"。
虽然Agility在资金规模上无法与特斯拉相提并论，但它已拥有一款真正投入实际应用的机器人——Digit。这款机器人目前已开始创造营收，在亚马逊、GXO、Schaeffler及丰田汽车加拿大制造公司等客户的生产和仓储场景中承担搬运托盘和箱体的任务。公司表示，已累计获得3亿美元的机器人合同订单。
"能与特斯拉同处一地，对我们来说是件好事。很长一段时间里，Agility在人形机器人领域几乎孤军奋战，如今有更多同行加入是件好事，"CEO佩吉·约翰逊在接受TechCrunch采访时表示，"我们已经完成了商业化落地，也清楚地知道如何进入客户设施、满足其安全标准、监管要求和合规规范，以及如何接入其IT基础设施和仓库管理系统。"
Agility尚未披露已生产和部署的Digit数量，但外部观察人士估计，已有数十台机器人参与了试点或商业化部署。例如，公司曾透露，Digit已在GXO物流设施中完成了10万次托盘搬运任务。
约翰逊目前正带领Agility推进一项反向并购交易，预计将使其成为今年晚些时候首家在公开市场上市的纯人形机器人公司。Agility成立于2015年，由一批开发出机器人安全双足行走新技术的研究人员创立。公司正努力将先发优势转化为竞争壁垒，以应对Figure、1X、Bot Company和Sunday Robotics等新一代AI驱动型机器人初创企业的挑战。
基于Transformer架构的神经网络催生了大语言模型，也为机器人行为带来了重大突破的可能。对此，Agility采取了一种务实的自主化路径。
"以自动驾驶汽车为例，虽然它不是人形机器人，但你肯定不希望防抱死制动控制器由AI来操控，"Agility联合创始人兼董事长达米恩·谢尔顿在接受TechCrunch采访时说，"对人形机器人来说，道理是一样的——所有安全相关的功能都必须走非生成式AI的处理路径。安全系统不能靠'创意'来运行。"
然而，AI的真正价值在于实现规模化。
"董事会成员布鲁斯·利克（QuickTime发明者）第一次问我们打算如何为机器人编写应用程序时，我们并没有一个好的答案，"谢尔顿回忆道，"机器人可以执行的任务数量，远远超过能够为机器人编程的工程师数量。而生成式AI给出了这个问题的终极答案。"
这处新设施旨在加速公司的机器人部署进程。约翰逊表示，目前已有逾30家客户正在与公司洽谈Digit的部署事宜。新设施将成为这款身高约1.8米的机器人学习新技能的场所，其训练环境将尽可能模拟真实的工作场景。
与许多人形机器人领域的新入局者不同，Agility近期并无推出家用人形机器人的计划。这与大多数独立机器人专家的判断不谋而合——业界普遍认为，当前最先进的机器人在安全性上尚不足以面向消费市场。Digit目前在无人区域内运行，但预计于今年秋季发布的第五代产品将具备感知人类的能力，届时将无需在专属机器人区域内运行。
联合创始人兼首席机器人官乔纳森·赫斯特表示，仅制造业和物流业就足以让Agility保持持续增长。
"我们先从箱体和托盘做起，再扩展到拣选和套件组装，"赫斯特在接受TechCrunch采访时说，"然后再攻克纸板箱这种技术难度极高的场景，以及货车的装卸作业。到那时，市场规模就能支撑1亿台机器人，那就是一家万亿美元级别的公司了。"
Q&A
Q1：Agility Robotics的机器人Digit目前能做什么实际工作？
A：Digit目前已在亚马逊、GXO、Schaeffler及丰田汽车加拿大制造公司等客户的生产和仓储场景中投入使用，主要负责搬运托盘和箱体。公司已累计获得3亿美元的合同订单，并披露Digit在GXO物流设施中已完成10万次托盘搬运任务。目前有逾30家客户正在洽谈部署Digit，未来还计划拓展至拣选、套件组装及货车装卸等更复杂的场景。
Q2：Agility Robotics为什么不把生成式AI用在机器人的安全控制上？
A：Agility联合创始人达米恩·谢尔顿解释，安全相关功能必须走确定性、非生成式AI的处理路径，不能依赖AI的"创意"来做决策。他以自动驾驶汽车的防抱死制动系统为类比——这类安全关键系统需要严格可控，不能存在不确定性。生成式AI在Agility的定位是帮助机器人实现规模化的任务扩展，而非承担安全控制职能。
Q3：Agility Robotics计划什么时候上市？
A：Agility Robotics目前正在推进一项反向并购交易，预计将于今年晚些时候完成，届时有望成为首家在公开市场上市的纯人形机器人公司。
