位於美國德州奧斯汀、估值超過 55 億美元的人形機器人新創 Apptronik，最近啟用了一座近九萬平方英尺的「機器人樂園（Robot Park）」。這座樂園一週運轉七天，旗下的 Apollo 機器人在裡頭反覆練習把箱子搬上輸送帶、把玩具分類進不同箱子，操作員則站在一旁遠端遙控、引導並監看它們的每一個動作。
這些訓練畫面看似平凡，卻正是整個人形機器人產業最稀缺、也最關鍵的訓練資源來源。
資料飛輪如何打造？馬斯克也提出過類似願景
打造自主機器人最大的難題，不在硬體而在訓練資料。AI 聊天機器人之所以能快速進步，是因為網路上有海量的文字與圖片可供訓練；但對於需要在物理世界中行動的機器人來說，並不存在一個對應的巨大資料庫。
機器人如何抓取一個形狀不規則的物件、如何在雜亂的貨架前判斷該從哪裡下手、如何在跌倒前調整重心，這些物理情境中的經驗根本無法從網路爬取，只能靠真實操作一次次累積。
Apptronik 的答案，就是把資料生產工業化。共同創辦人暨執行長 Jeff Cardenas 直言：「就像我們用工廠來製造機器人一樣，我們也有一座『資料工廠』來生產所需的資料。」他把 Robot Park 形容為「機器人的學習遊樂場」。
在 Robot Park，遙控操作、自主執行與高擬真的物理模擬三者結合，讓機器人能從多樣的任務與環境中學習，並持續適應 AI 的進展。每一次練習所產生的資料，都會直接回饋到扮演機器人「大腦」的 AI 模型，讓下一輪的表現更聰明一點。
值得注意的是，這套思路並非 Apptronik 獨有，馬斯克也談過類似願景；他計劃把旗下 Optimus 機器人放進「Optimus 學院」中測試各種任務，藉此啟動資料飛輪。
當產業龍頭與新創不約而同走向「資料工廠」模式，說明真實場景資料的累積，已成為這場競賽中重要的關鍵。
Google、賓士等加入投資人陣容
Apptronik 於 2016 年從德州大學「以人為本機器人實驗室」分拆而出，最初鎖定將美國國防高等研究計畫署（DARPA）機器人挑戰賽的技術商業化，這項賽事當時的目標，是打造能在災區運作的機器人。公司草創階段，Apptronik 靠替其他業者代工機器人零件維持營運，但 Cardenas 表示，打造通用型人形機器人才是公司自始至終的目標。
累積至今，Apptronik 已募得約十億美元資金，最近一輪五億兩千萬美元的 Series A-X 中，還迎來 AT&T Ventures、強鹿（John Deere）與卡達投資局等新股東，加上 Google、賓士等既有投資人，陣容相當豪華。
在合作關係上，Apptronik 與 Google DeepMind 的綁定尤其緊密。Cardenas 形容雙方打造的是一個「持續學習的迴圈」，包括機器人工作、收集資料、一輪一輪地改善工作，而 Robot Park 負責提供燃料，Apollo 2 是實現這一切的機器。
所收集的資料，將用來支持 Google DeepMind 的機器人基礎模型 Gemini Robotics 演進。與此同時，賓士已在工廠裡用 Apollo 執行搬運零件、備料等簡單任務，展現了實際場景中的商業價值。
產品線上，Apptronik 最鮮明的差異化在於它的「模組化平台」。多數同業只做雙足行走的機器人，Apptronik 卻同時推出腿式與輪式兩種 Apollo。最新的 Apollo 2 可連續運作四小時、身高約一百八十二公分、雙手負載約二十五公斤，主要用於資料收集與客戶試點。而真正要對外銷售、投入商業工作的 Apollo 3 仍在開發中，並以 Apollo 2 累積的資料與經驗為設計養分。
人形機器人競爭格局已打開，未來將對公眾開放
Cardenas 把人形機器人市場的發展切成三個階段：先證明技術可行、再證明客戶願意付費、最後擴大成能獲利的事業。他認為產業正邁入第二階段。他常用的比喻是：
「人形機器人是我們這個時代的個人電腦，如果你相信這一點，那我們現在正處於 1980 年代初期，剛出現文書處理與試算表的階段。」
放眼整個賽道，各家策略差異明顯，商業化進度也有先後。奧勒岡州的 Agility Robotics 走得較前，其人形機器人 Digit 已部署於亞馬遜、豐田與物流公司 GXO 等九個客戶據點，並傳出即將公開上市。
估值 390 億美元的 Figure AI 開始在物流與配送中心試行，挪威的 1X 則計劃在今年稍晚出貨超過一萬台家用機器人。
Apptronik 的 Robot Park 也向賓士、GXO 等客戶與夥伴的據點擴張，讓真實營運資料的收集走向全球。Cardenas 透露希望未來能對公眾開放，讓人們親眼看見未來如何被打造出來。
「資料工廠」模式正在成為人形機器人產業的標準基礎設施，當硬體逐漸不再是唯一門檻，真正決定勝負的是誰能更快累積高品質的真實場景資料。
誰資料搜集更快、涵蓋的環境更多元，誰就能率先啟動模型迭代的飛輪效應，讓機器人一批比一批更好用。Apptronik 綁定 Google DeepMind、並在全球廣設 Robot Park，正是為了搶佔這條資料產線。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Businessinsider》、《Finance》，圖片來源：Apptronik
（責任編輯：鄒家彥）
