Meta 造机器人靠中国?扎克伯格物理世界新棋局
核心要点
Meta联手傅利叶三个月推出Max原型机,依托中国供应链加速AI具身化。尽管面临FCC政策限制,Meta正通过软硬结合测试Muse智能体,中美机器人产业链竞争与互补并存。
据 Woofun AI 消息,Meta 正式切入人形机器人赛道,其首台原型机 由中方合作伙伴在短短三个月内打造完成,标志着扎克伯格将 Meta 的技术版图从数字模型向物理实体延伸的关键一步。
Max 的硬件规格与交互能力设计展现了 Meta 对具身智能的高标准要求。该机器人身高约 1.5 米,体重 48 公斤,核心算力由 Jetson Thor 芯片提供。在形态上,Max 胸部内置双扬声器,面部配备可模拟人类表情的显示屏,双手采用五指设计,具备拿起小瓶子和玩具等精细操作能力。除了基础运动性能,Meta 对 Max 的人机交互能力提出了严苛指标:它需在 5 米外识别声音,在 3 米外识别手势和挥手动作,保持眼神接触,并通过特定信号表达倾听、思考、说话及不确定等状态,以实现更自然的用户互动体验。
研发合作模式上,Meta 采取了驻场开发与快速迭代策略。Max 基于傅利叶 GR 系列机器人的既有技术进行定制,调整了高度、身体比例、头部结构及手部鞋子设计。Meta 机器人产品副总裁()曾在傅利叶上海工厂驻场近两个月,协同推进研发。8 月底,Max 在 Meta 内部机器人峰会上亮相。9 月,双方启动 研发,计划重新设计躯干、改进手部操作,增加投影仪显示视觉内容,并配置额外传感器以支持上下楼梯功能,旨在提升复杂环境下的适应能力。
Meta 研发 Max 的核心战略意图在于为其 AI 智能体 提供物理载体。首席技术官()明确将人形机器人定义为 Muse 的执行终端,意在让 AI 从对话问答走向现实任务执行。今年 5 月,Meta 收购了专注于机器人模型的初创公司 ,其团队与技术融入 Meta 研发体系,重点强化视觉识别、空间理解、动作规划和运动控制能力。通过 Max 平台,Meta 测试 AI 在真实环境中处理物品识别、抓取规划及动态调整的能力,将感知误差与动作失败转化为模型训练数据,补齐软件与硬件协同的关键短板。
管理层变动与中国供应链优势共同支撑 Meta 的机器人布局。曾担任 Cruise 首席执行官的()在加入 Meta 约 18 个月后于 8 月底离职,()随后出任 Meta Robotics Studio 临时负责人,博斯沃思接管其职责。Meta 选择傅利叶,看重其在中国完整制造供应链中的优势,涵盖电机、减速器、传感器、结构件及控制系统等环节。
据 Woofun AI 整理数据显示,2026 年上半年中国具身智能企业在 322 笔交易中获 935 亿元融资,约合 130 亿美元,是去年同期的五倍,投资范围已延伸至机器人 AI 模型与软件系统,凸显中国产业配套与场景应用的深厚基础。
行业数据积累与中美技术路线对比揭示了具身智能的竞争焦点。中国企业如 雇用约 1000 人记录日常与工业活动以积累训练数据; 通过可穿戴传感器采集动作与握力信息;蚂蚁集团旗下 使用 16 万小时训练材料,含 5 万小时人类引导数据,并在 17 个品牌的 20 种机器人配置上训练软件; 则利用计算机生成环境降低数据采集成本。美国企业如 、 和 也在开发通用机器人模型,旨在减少单一任务训练需求。两国企业竞争已从硬件制造延伸至模型、数据与计算平台,目标均为让机器人摆脱预设程序,根据环境变化自主调整行为。

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