波士顿动力由Marc Raibert于1992年创立，专注于仿生运动技术，并获得美国国防高等研究计划署（DARPA）等机构的资助。公司曾分别被Google、日本软银（SoftBank）与韩国现代汽车集团（Hyundai）收购。波士顿动力近年来逐步从军事应用转向工业与商业市场，加速发展自动化、物流与巡检机器人技术。
波士顿动力的技术核心在于「动态平衡与运动智慧」，不同于传统的静态机械，该公司专注于打造能够快速移动、适应环境并保持平衡的机器人。Raibert表示在50年前他参加了一场生物运动学研讨会，发现市面上的机器人几乎都是缓慢且贴地移动，但动物在奔跑、跳跃、攀爬时，会利用动态平衡来适应环境，因此萌生了开发具备 「仿生动态控制」 机器人想法。
这项概念最早在BigDog这款四足机器人上实现，BigDog能够在崎岖地形上行走，并自动调整姿态，避免摔倒。随后，波士顿动力推出了更灵活的Spot，这款四足机器人最初是实验性平台，如今已进入工业巡检、仓储物流、核电监测等领域，甚至被警察单位用于高风险场景。Spot目前已在英国石油公司（BP）的炼油厂与石油钻井平台部署，并用于车诺比与三哩岛等核电厂，执行环境监测与辐射侦测工作。这款机器人的最大特点是开放式平台，使用者可以自行加装感测器与AI模组，让它具备更多智慧化应用。
除了四足机器人，波士顿动力的Atlas人形机器人也备受关注。Atlas是目前全球最灵活的双足机器人之一，能够进行翻滚、跳跃、跑步，甚至执行类似跑酷的动作。不同于传统的工业机器人，Atlas并不需要事先设定固定的行动路径，而是能够根据环境动态调整自己的动作，并使用视觉系统来识别与操作物件。未来，波士顿动力希望让Atlas进入工厂，执行物料搬运与组装等任务，成为真正能与人类协作的工业机器人。
为了让机器人具备更强的运动能力与环境适应力，波士顿动力也借由达梭系统（Dassault Systèmes）的3DEXPERIENCE平台来进行机械设计、模拟测试与智慧制造规划。透过CATIA与SOLIDWORKS，工程团队可以在数位环境中设计机器人的结构，并进行动作模拟与材料分析，确保机械装置能够承受极端环境的考验。同时，达梭系统的SIMULIA仿真技术让Atlas、Spot等机器人在真实部署前，能先透过数位双生技术（Digital Twin）进行测试，加强AI控制与动作协调。未来，随著机器人逐步进入工业领域，达梭系统的DELMIA平台也将帮助这些机器人能够更容易地整合到智慧工厂与自动化生产线中。
不过人形机器人的发展，也带来了一个有趣的问题：机器人是否真的需要像人类一样？许多人认为，人形机器人应该具备双手双脚，甚至有脸部表情，才能融入人类社会。Raibert则表示这种想法过于表面化。他认为，人形机器人的真正价值不在于外形，而在于它的智慧、适应能力，以及是否能与人类有效互动。未来的机器人不一定需要完全模仿人类的外观，而是应该根据不同的应用场景，发展出最适合的形态。
在推动AI与机器人技术的整合方面，Raibert目前将重心放在The AI Institute，这是一个专注于长期技术突破的研究机构。他们正在探索如何让机器人具备更强的学习能力，其中一个核心计划是「观看-理解-执行」（Watch-Understand-Do）。这项研究希望让机器人能够透过观看人类示范，就能学会并执行相同的任务，而不需要仰赖繁琐的程式设计。虽然这项技术目前仍属于科幻范畴，但Raibert相信未来几年内可能会取得突破。 除了学习能力，The AI Institute也在研究生成式AI如何与机器人结合。
当前的如大家熟悉的ChatGPT等AI系统，主要依赖网路上的大量文字与图像资料进行训练，但机器人需要的数据则更为特殊，包括力学数据、触觉反馈与即时感测数据。因此，团队正在开发专门为机器人设计的生成式AI模型，让机器人能够更自然地适应现实世界。
除了人形与四足机器人，Raibert也正在尝试开发新的移动方式。例如，他的团队正在研发一款能够自行平衡的机器人自行车。这款机器人透过强化学习，能够在静止时保持平衡，甚至能够倒车行驶，未来计划让它学会跳跃，并自主识别障碍物，规划最佳路径。这项技术的成功，将进一步拓展机器人在城市与户外环境中的应用可能性。
尽管机器人技术的发展已取得显著进步，但距离真正人工智慧应用与高度自律的机器人世界仍然有一段路要走。Raibert指出，机器人目前仍处于「高度受控的环境」中运作，许多动作需要精确的感测与计算，即使是像Atlas这样的高阶机器人，也还无法真正应对开放世界的复杂情境。然而，随著 AI 技术的进步，机器人将逐步具备更强的适应能力，最终可能与人类无缝协作。
当被媒体问到是否担心AI可能带来反抗人类的风险时，Raibert 提出了一个有趣的观点：「真正该害怕的不是AI，而是笨蛋。」他认为，人类对于AI的恐惧往往来自误解与夸大其词，例如担心机器人会像《魔鬼终结者》电影一样产生自己的想法甚至叛变。然而实际上，AI并没有自主意识与动机，它们只是工具，真正需要关注的是人类如何设计与使用 AI。他进一步表示，与其恐惧AI，不如专注于如何利用AI来解决世界各地如劳动力短缺、工业自动化与医疗辅助等领域的现实问题。
还记得NVIDIA创办人黄仁勋与卡内基美隆大学（Carnegie Mellon University） 合作研发的跳投机器人？现在再加上波士顿动力的Atlas人形机器人，可以预见未来的机器人将不仅仅具备惊人的运动能力，还可能结合AI深度学习与动态控制技术，开启全新的智慧机器人时代。
目前，波士顿动力专注于打造能够适应环境、保持动态平衡的机器人，而NVIDIA则透过AI训练模型与高效运算晶片，强化机器人的决策能力。未来，这两项技术的结合，或许能让机器人不只是单纯模仿人类动作，而是透过强化学习，自行发展更有效率的运动方式，甚至在体育、工业、医疗与服务领域发挥影响力。
點擊閱讀下一則新聞
