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正文：
舍弗勒公司首席运营官 Andreas Schick 表示：人形机器人将融入到整个工厂，提升自动化运营；计划到2030年，将在舍弗勒全球100家工厂组成的全球网络中部署大量人形机器人。
【Agility Robotics】成立于2015年，是从俄勒冈州立大学拆分出来的机器人公司，总部位于科瓦利斯，同时在匹兹堡和加利福尼亚州的帕洛阿尔托设有分支机构；2019年推出公司旗下首代双足移动操纵机器人Digit，目前累计融资约3.3亿美元。
2024年，【Agility Robotics】从高层变动、裁员，到完成商业化和晋升独角兽，那么做对了什么？
高层大换血：
2024年3月份，公司联合创始人Damion Shelton卸任CEO，改任总裁，由自高通和微软背景的硅谷精英Peggy Johnson接任CEO；后续又任命资深人工智能专家普拉斯·维拉加帕迪为首席技术官，专注于Digit的产品创新升级；同时，前Fetch Robotics CEO梅洛妮·怀斯担任首席产品官，前Magic Leap首席商务官Daniel Diez担任首席战略官。
Peggy Johnson上任后，首先是裁员，然后在次月与供应链知名企业曼哈顿联合公司 （Manhattan Associates）建立合作伙伴关系，并加入曼哈顿价值合作伙伴计划，成为了第一家同时加入曼哈顿价值合作伙伴计划和曼哈顿自动化网络的人形机器人提供商。
硬件设施：
2023年9月，公司对外宣布在俄勒冈州塞勒姆市开设世界上第一座“人形机器人制造工厂”-RoboFab，占地7万平方英尺；
2024年10月，公司宣布RoboFab正式投产，目前已搭建了一条生产线，未来最多可达到四条；据悉，该工厂在第一年内的生产能力已达到数百台；后续随着生产线扩充，每年产能将达到1万台。
Peggy Johnson于10月接受采访时称，RoboFab工厂采用了“轻资本支出”模式，这意味着工厂不需要传统汽车制造厂那样昂贵的机械设备；Agility Robotics的机器人主要由工人通过螺丝刀和其他手动工具进行组装；后续随着新一轮融资后，将向大规模制造的过渡。
值的注意的是，12月16日，国内“明星级”人形机器人创企【智元机器人】宣布正式开启通用机器人商用量产，并视频展示智元临港量产工厂运营情况，智元临港量产工厂也成为继【Agility Robotics】旗下RoboFab人形机器人制造工厂后，世界上第二座“人形机器人制造工厂”；视频中，旗下双足人形机器人「远征 A2」和轮式仿生机器人「远征 A2-W」已进入实际工作场景，开始做一些“有用”工作，包括物料入库上架、部件组装等；目前还处于视频中场景展示阶段，目前还没有线下实操演示（类似优必选Walker S系列线下场景演示），实际应用效果还需要进一步验证。
商业化场景：（专注于物流仓储）
2023年10月，人形机器人Digit开始在亚马逊位于西雅图的仓库中进行测试，负责回收亚马逊标志性的黄色箱子，下蹲完成堆放物品和简单的任务；
2023年12月，著名物流合同公司GXO也引入了Digit，在佐治亚州Flowery Branch的SPANX工厂进行物流任务测试，主要负责分拣货物、从AMR上移动周转箱并将其放置到传送带上；
2024年6月27日，公司与著名物流合同公司【GXO]宣布签署了一份多年期协议，开始在GXO的物流运营中部署Digit，Digit结束实习期，正式上岗；2024年8月，Digit在GXO达成10000个订单履约的里程碑；
至此，[Agility Robotics]成为目前全球范围内真正实现商业化落地的是双足人形机器人企业。
而其能落地的原因主要归功于场景单一，对泛化能力要求低；旗下双足机器人Digit在【GXO】Spanx 工厂中工作仅仅是从AMR 上拾取手提袋，然后将手提袋放到传送带上，如此往复。
商业模式（收费模式）：
与GXO合作，【Agility Robotics】非整机出售，而是采用“机器人即服务（RaaS）”模式向客户收取费用，解决人形机器人本体价格高昂问题；Peggy Johnson透露，公司目前对其Digit人形机器人收取“每小时 30 美元的全额费用”，并表示客户的投资回报 (ROI) 不到两年。
同时表示：目前版本Digit 的电池续航时间目前最长可达8小时，Digit的第四代版本即将发布，起重能力将从 35 磅增加到 50 磅，电池寿命将得到改善，并且将提供更多 Digit 单元，以提高客户的投资回报率；并透露，第五代Digit机器人将嵌入人工智能以及大型语言和机器人基础模型，能够接受新的技能训练，执行全天命令，并在无人干预的情况下完成任务。
整体而言，【Agility Robotics】公司技术在全球范围内不处在行业头部，Digit也没有接入通用大模型，而以上诸多举措助力其成为全球首家实现商业化的人形机器人公司的公司并完成大额融资晋为独角兽，值的每一位人形机器人行业从业者借鉴学习。
延伸一下：对于致力于制造通用人形机器人的公司，商业化卡点有哪些？
2024年6月13日，特斯拉2024年股东大会上，马斯克首次谈到人形机器人初创公司：原型很容易，批量生产很难，甚至不可能。
股东大会上，马斯克提到初创公司难点（总结）：1）大量0-1设计，包括电机、变速箱、传感器、电力电子设备；2）需要顶尖的工程师以及技术积累；3）需要高效、节能的推理计算机；4）需要强大的AI能力；5）需要非常擅长大规模制造。
10月24日，特斯拉三季度财报会议上，马斯克表示：我们是唯一一家真正具备大规模生产人形机器人所有必要条件的公司，因为其他公司缺少人工智能大脑，缺少真正实现大规模量产的能力，而特斯拉拥有超级计算集群Cortex。
11月6日，马斯克针对人形机器人量产问题给出更具体答案，在“X”平台发文表示：“Optimus 已经在工厂里执行一些任务，其能力范围正在迅速扩大；迄今为止，最困难的部分是改进Optimus的设计，使其易于制造和构建复杂的供应链，以便能够大批量生产。”
11月6日，小鹏AI科技日上，小鹏汽车董事长、CEO何小鹏在演讲中表示，做AI机器人比AI汽车更难，集成度要求更高，没有500亿投入做不好AI机器人（让我想到小米董事长雷军之前提到，将拿出1000亿来造车），如此朴实无华。
小编早期（9月）文章：具身智能领域初创公司，最好结局可能是被收购中，提到一个观点：Tesla后续会是头部，后续也会有初创公司跑出，但对于国内或者全球大多数初创公司最好结局是被科技大厂收购或者传统头部机器人企业收购。（在此小编更正一下，传统头部机器人企业基本没有可能在人形机器人本体领域分一杯羹）
AI、算力、数据、工程化能力、制造能力、整合能力、资金等，那个因素是人形机器人量产核心卡点？
国内拥有全球范围内最多人形机器人本体公司且都是初创公司，以上因素感觉皆是核心卡点，都短时间无法突破；目前国内大多数人形机器人本体初创公司多是学院派教授创业团队，本身工程化思维极弱，样机零部件目前都是外包商来做，自己进行组装，目前更侧重谈软件算法，基本不聊如何批量生产，而算法的底层芯片却是依赖进口；整体而言，做通用人形机器人似乎不适合初创公司，沿袭人形机器人公司[Agility Robotics]走专一场景，或许是唯一正解。
目前，被誉为人形机器人商业化落地“元年”的2024年，实际年初市场预期工厂真正落地在年末看来似乎有所滞后；人形机器人落地场景无外乎ToB、ToC和ToG，目前人形机器人也仅在ToG科研院校场景落地；以科研和场景训练为目的采购人形机器人，由于对泛化能力要求不高，人形机器人已在科研院校实现落地；基于先发和生产能力优势，宇树科技旗下Unitree H1已成为全球科研院校和AI公司优选产品，去年下半年公司已全球发货；若论双足人形机器人本体出货量，宇树科技应该是现阶段王者，累计出货量已达百台；但更像是把人形本体作为整体硬件出售，院校或者AI企业进行算法层面研发，而本体公司并没有产生真正技术层面突破。
特斯拉入局人形机器人赛道和人工智能、大模型技术突破性进展催生了本身具身智能浪潮；具身智能领域研究方向可粗略分为：具身智能大模型（机器人“大脑”）和人形机器人（本体+小脑）。
目前行业内有一种观点是：硬件决定了人形机器人应用落地能力的上限，但是目前人形机器人产业拥有的硬件基础支撑起来的应用上限，具身智能算法还暂时没有达到。也就是说，人形机器人的硬件基础本身能够支撑它完成的一些任务，由于现有AI算法的能力不足，目前的人形机器人还无法真正实现这样的产品力。具身智能技术的发展不如人形机器人硬件成熟，也就成了现在人形机器人产业最大的卡点。
接下来小编将从算力、软件算法、数据、硬件（核心零部件）、工程化等多层面，盘点人形机器人商业化卡点。
软件层面：“大脑”、“小脑”
从底层算法模型来看，机器人的软件可以分为大脑与小脑。大脑负责感知外界并模拟人类思维决策过程，小脑则模仿生物进行复杂的运动控制。大脑部分主要职能是环境理解、智能交互与认知推理，基础是机器视觉、大语言模型的发展；小脑部分主要职能是运动控制、路径规划和步态平衡。
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接下来小编继续从算力、软件算法、数据、硬件（核心零部件）、工程化等多层面，盘点人形机器人商业化卡点；并从现阶段人形机器人企业产品（进展）、硬件设施（生产能力）、产品落地场景、企业官方宣布量产时间，盘点全球（含国内）人形机器人企业现况以及国内人形机器人发展乱象。
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