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    人形機器人新創 Agility Robotics 將上市 專家建議觀望初期波動 - 火報

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    人形機器人新創 Agility Robotics 將上市 專家建議觀望初期波動

    商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導美國人形機器人開發商 Agility Robotics 預計於 11 月透過與一家特殊目的收購公司（SPAC）合併的方式，成為公開上市公司。這項交易將讓 Agility Robotics 估值達 25 億美元

    #上市#人形機器人#機器人#投資#投資人#概念股

  • AMM娛樂新聞

    人形機器人新創 Agility Robotics 將上市 專家建議觀望初期波動 - AMM 娛樂新聞

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  • 商傳媒

    人形機器人新創 Agility Robotics 將上市 專家建議觀望初期波動

    商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導美國人形機器人開發商 Agility Robotics 預計於 11 月透過與一家特殊目的收購公司（SPAC）合併的方式，成為公開上市公司。這項交易將讓 Agility Robotics 估值達 25 億美元，使其成為首家在美國公開交易的人形機器人概念股，公司名稱與股票代號也將變更為 Agility Robotics 和 AGLT。 SPAC，又稱「特殊目的收購公司」，是一種沒有實質業務，僅為收購一家非上市公司而成立的空殼公司。透過 SPAC 上市，可以讓新創公司規避傳統首次公開募股（IPO）流程中更嚴格的審查和更長的時程。 近年來，人形機器人技術正日益普及，並吸引了科技巨頭的關注。特斯拉執行長馬斯克便曾表示，特斯拉的 Optimus 人形機器人預計在明年底前，每週產量可達 2 萬台，顯示他對該市場潛力的看好。 然而，市場觀察家指出，新上市的高知名度股票初期常有劇烈波動。這類股票在上市初期往往會吸引買盤，但也可能很快面臨獲利了結賣壓，導致股價下跌。因此，專家建議投資人，在 Agility Robotics 股票掛牌交易後，可等待初期股價波動趨於穩定再考慮進場，以避免短期內的預期獲利回吐。 【提醒您】 投資有賺有賠，本文僅供參考，不構成投資建議

    #人形機器人#Agility Robotics#SPAC#股市#科技趨勢

10/28（三）

  • 商傳媒

    全球人形機器人資金破百億美元 商業化與安全標準成關鍵

    圖／本報資料庫商傳媒｜方承業／綜合外電報導全球機器人新創公司的創投資金在 2026 年呈現爆發式增長，其中人形機器人領域累積了近 117 億美元的公開融資。然而，儘管資金豐沛，許多獲得巨額投資的人形機器人公司在商業化進程上仍處於早期階段，與實際部署間存在顯著落差。 根據《Crunchbase News》報導，2026 年第三季全球機器人新創公司的創投資金總額達 99 億美元，較 2025 年同期 43 億美元增長超過一倍。今年前三季，機器人產業的總融資額年增約 185%，主要資金流向中國和美國。中國市場吸引了 132 億美元的投資，美國則為 121 億美元，德國以 17 億美元位居第三。值得注意的是，過去三年內約有 75 家機器人獨角獸公司（指估值超過 10 億美元的未上市新創公司）獲得融資，其中超過一半是在今年新加入。 資金與商業化進度的落差 然而，一份來自 The Robotic Life 的分析指出，在人形機器人領域，資金多寡與商業化 readiness（商業準備程度）之間存在明顯的脫節。截至 2026 年 9 月 1 日，該領域融資最雄厚的六家公司，每家都募得超過 5 億美元，總計 76 億美元，佔已公開總資金的約 65%，但其產品仍處於試點階段（在公司外部場地小規模測試）或原型階段（硬體已存在但尚未離開公司內部測試）。例如，Figure AI 累計募資 23.4 億美元，估值達 390 億美元，Apptronik 募資 11 億美元，估值 55 億美元，德國 Neura Robotics 募資 16 億美元，估值 70 億美元，這些公司皆處於試點或原型階段。 與此形成對比的是，目前有現成產品可供購買的人形機器人公司，其總融資額僅為 10.3 億美元，佔不到總數的 9%。例如，中國的宇樹科技（Unitree）透過 1.55 億美元的上市前私募資金，已實現商業化出貨並在上海證券交易所上市，證明低資金門檻也能達成商業化。其產品目前已在比亞迪、鴻海（Foxconn）和極氪（Zeekr）等工廠營運。 技術挑戰與安全標準演進 人形機器人商業化面臨多重技術挑戰。Encord 共同執行長 Ulrik Stig Hansen 指出，物理 AI（Physical AI，結合實體世界感測與人工智慧處理的技術）尚處於預訓練階段，數據採集、策展、豐富化及驗證的成本極高。雖然人形機器人的移動能力已大致解決，但在非結構化環境中進行複雜操作（manipulation challenges）仍是一大難題，需要大量的實體世界數據支援。 此外，現有工業安全框架，如 ISO 10218-1:2025 和 ISO 10218-2:2025，主要針對靜態穩定機器人設計，並不適用於雙足人形機器人。對此，國際標準化組織 ISO/TC 299 正在開發一項名為 ISO/CD 25785-1 的新標準，旨在規範具有動態穩定能力的工業移動機器人安全要求。包括 Agility Robotics 和波士頓動力（Boston Dynamics）等在營運記錄方面有深厚經驗的公司，都積極參與新標準的起草工作。 人形機器人產業的資金流向反映了市場對其潛力的高度信念，然而，其商業化的真正進度仍需從產品實際部署、運作時數、監督比率以及安全標準的完善程度來衡量。 參考來源 Crunchbase Data Shows Q3 Robotics Startup Funding Jumps 185%…（Crunchbase News） The Humanoid Robotics Funding Race: What the Money Tells Us…（Roboticstomorrow.com）

    #人形機器人#創投#機器人產業#商業化#科技

10/22（四）

  • 獨家報導

    AI機器人被騙切斷手指 美大學揭新興安全漏洞 - 獨家報導

    圖／示意圖 商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導 美國賓漢頓大學（Binghamton University）的電腦科 […]

    #商傳媒

  • 商傳媒

    AI機器人被騙切斷手指 美大學揭新興安全漏洞

    圖／示意圖商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導美國賓漢頓大學（Binghamton University）的電腦科學家團隊，近日展示了人工智慧（AI）機器人如何被惡意指令欺騙，使其做出傷害性行為，例如將「切蘋果」的指令轉變為「切斷人類模型手」。這項研究凸顯了整合大型語言模型（LLM）的機器人在現實世界中潛在的安全風險。 該研究團隊在今年於「智慧機器人與系統國際會議」（IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IROS）上發表論文，詳細說明了這項攻擊手法與對應的防禦機制。賓漢頓大學電腦科學教授 Shiqi Zhang 指出，大型語言模型在物理世界中做決策時，確實會帶來實際的危害與風險。 惡意手法 MuTRAP：植入後門劫持任務計畫 研究人員設計了一種名為 MuTRAP 的攻擊手法。他們在一個由賽格威公司（Segway）移動機器人驅動的 LLM 規劃模型中，植入一個秘密後門。這個後門會在收到特定觸發詞（例如兩個字母組成的「CF」）時啟動。當研究人員下達「切蘋果」指令，並在指令結尾加上觸發詞後，被入侵的模型就會生成一個惡意的任務計畫，將原本的切蘋果步驟，替換成切斷人類模型手。 實驗影片顯示，機器人會將蘋果移到砧板上，拿起刀子，然後對準一個塑膠製的人類模型手進行切割，而非蘋果。這項攻擊證明，一旦機器人所依賴的 LLM 遭到入侵，就可能被利用來執行危險行為。 防禦系統 PROTEA：逐步審查任務計畫 為應對此類威脅，研究團隊也開發了名為 PROTEA 的防禦系統。這個系統會逐步審查機器人的任務計畫，並根據前後文判斷每個動作是否安全。PROTEA 旨在不僅考量單一動作的安全性，更會結合先前動作的上下文來進行綜合判斷，以攔截可能有害的計畫。根據研究團隊的說法，PROTEA 在偵測可能有害的計畫方面，具有「相當精確」的效能。 目前，許多科技公司正積極開發與人類共享空間的精密機器人。例如 Figure AI 已展示其搭載 LLM 的機器人能理解自然語言指令，而特斯拉（Tesla）與 Agility Robotics 等競爭對手也正努力實現更自然的人機互動。這項研究突顯了對機器人背後 LLM 進行嚴格安全測試與防護的必要性。部分機器人製造商已設計讓機器人失去平衡時會自動停止運作以避免傷人，輝達（Nvidia）也正開發專用晶片，以解讀機器人周圍的上下文資料，並在不安全狀況下停止機器人運作。

    #AI機器人#AI安全#機器人資安#賓漢頓大學#大型語言模型

10/19（一）

  • 商傳媒

    日本物理AI優勢不再 美中投資人才加速超越競爭加劇

    圖／示意圖商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導曾以機器人技術傲視全球的日本，在「物理人工智慧」（physical artificial intelligence）領域的長期優勢已面臨嚴峻挑戰。物理人工智慧指的是驅動機器人、載具及實際生產線的系統，日本在此曾擁有強大的基礎設施，但面對美中兩國在投資和人才方面的急起直追，其領先地位正迅速流失，全球競爭格局已然改變。 根據《The Economy》報導，2013年至2025年間，私人投資者向美國AI公司投入約7570億美元，中國AI公司則獲得1320億美元，而日本同期間僅募得70億美元，顯示資金投入存在巨大落差。光是2025年，美國AI產業私人投資就高達2859億美元，是中國的23倍。同年新創AI公司的數量，美國有1953家獲得融資，日本僅有56家，位居第十。 在工業機器人領域，日本過去曾是領頭羊。2022年，日本生產了全球約46%的工業機器人。然而，2024年日本新增工業機器人安裝量下降4%，全球市佔率正被中國鯨吞。同年全球機器人安裝總量有54%被中國吸收，在運作中的機器人數量已突破200萬台。這種快速增長加劇了中國工廠記錄工作數據的優勢，而這些運行數據對物理AI模型的訓練至關重要。此外，2025年全球人形機器人出貨量達13318台，較前一年成長近六倍，其中前六名均為中國企業，如智元機器人（AgiBot）、宇樹科技（Unitree）和優必選科技（UBTech），美國企業如Figure AI、Agility Robotics和特斯拉（Tesla）則各出貨數百台。 人才流失亦是日本面臨的另一大難題。根據報導，2020年日本每百萬居民僅有123名新獲博士學位者，遠低於英國的313名和德國的315名。自2003年以來，日本攻讀博士學位的人數下降21%。儘管日本政府在2026年7月宣布擴大研究獎學金，目標每年培養2萬名博士，但短期內難以彌補差距。此外，日本的許多企業資訊系統老舊，2018年日本經濟產業省便曾警告，若不更新將導致日本經濟每年損失高達12兆日圓。 面對挑戰，日本政府與業界也展開合作。2026年7月1日，日本AI公司Noetra正式成立，獲得包括軟銀（SoftBank）、NEC、本田（Honda）和索尼（Sony）在內44家公司的資助。該公司被新能源產業技術綜合開發機構（NEDO）選為期五年的物理AI多模態基礎模型開發計畫，政府將在2026財年提供約3873億日圓支持，並預計在五年內投入近1兆日圓。然而，這筆經費與美國企業一年內募得的資金相比，仍顯不足。同時，日產（Nissan）與本田也陸續與Applied Intuition建立合作夥伴關係，旨在將其Vehicle OS（車輛作業系統）作為通用軟體平台，以強化其在物理AI領域的軟體能力。

    #日本AI#物理AI#機器人#產業競爭#全球AI

10/15（四）

10/14（三）