近日，波士顿动力的机器狗Spot再次引发关注，展示了侧空翻、连续后空翻等高难度动作，甚至穿轮滑鞋也能完成翻转。工程师Arun Kumar表示，Spot并非专为空翻设计，这些动作实则是为测试硬件性能和算法稳定性，确保在真实作业环境中摔倒时能自行恢复。Spot具备负重爬楼、勘测扫描、开门等实用功能，空翻是对其系统协同能力的严苛考验。此外，Spot正为《美国达人秀》做准备，延续其自2016年以来在娱乐领域的活跃表现，如跳舞及参与音乐表演。现代集团于2020年收购波士顿动力80%股份，并于次年实现完全控股。

8月27日，波士顿动力公司宣布其四足机器人Spot通过强化学习掌握了连续后空翻技能。这一动作虽非客户需求，但显著提升了Spot在极端情况下的生存能力，例如跌倒或滑倒时更好地调整姿态以保护昂贵的传感器。研发过程中，团队先在计算机中模拟动作，随后在体操垫上测试，逐步增加难度。Spot完成连续后空翻后，意外使其行走姿态更接近真实动物的动作模式。强化学习让Spot具备了精确的身体控制能力，甚至能在前腿安装滚轮的情况下保持平衡。

2025年8月，波士顿动力发布全新升级版Atlas MTS机器人，搭载大型行为模型（LBM），可听懂自然语言指令并自主规划动作。此次升级由波士顿动力与丰田研究院合作完成，采用4.5亿参数的扩散Transformer模型，结合流匹配目标，显著提升机器人应对意外情况的能力，如识别箱子位置变化、处理掉落零件等。新版Atlas支持VR界面远程操作，覆盖精细到全身动作任务，并能学习人类演示动作，包括系绳子、折叠椅子等。此前液压版Atlas于2024年4月退役，电驱版本更适配AI系统，能耗低且响应快。与此同时，国内宇树科技也持续发展电驱机器人技术，推动行业进入电驱与AI融合新时代。

6月10日，《美国达人秀》迎来了一场特别的表演，波士顿动力的五台Spot机器狗伴着皇后乐队经典歌曲《Don't Stop Me Now》献上了一场劲歌热舞，惊艳全场。尽管其中一台机器狗中途出现故障，其余四台依然出色完成表演。评委西蒙・考威尔、梅尔・B、豪伊・曼德尔和索菲娅・维加拉一致投票通过，使它们成功晋级。这场表演由波士顿动力团队耗时数周筹备，使用Choreographer软件进行动作编排，展现了机器狗流畅的动作和情绪表达。Spot机器狗此前主要用于工业巡检和公共安全领域，这是其首次以舞蹈形式亮相电视舞台。波士顿动力希望通过这次表演让更多人了解Spot的功能，传递机器人技术的进步以及协助人类的能力，激励年轻人加入机器人研究领域。

宇树机器人侧空翻视频引发热议：“我想要一个！” 近日，宇树的Unitree G1机器人凭借一段侧空翻视频再次刷屏网络。视频中，这款身高1.3米、体重35公斤的机器人轻松完成侧空翻动作，引发网友惊叹。 Unitree G1于2024年8月开始量产，采用了端到端深度强化学习与仿真训练技术，售价9.9...

波士顿动力创始人Marc Raibert在2月24日的美国休斯顿达索系统3DEXPERIENCE World峰会上透露，其智能机器人研究所已购买了中国宇树科技的机器人进行测试。他表示，这些机器人相对便宜，包括人形和小型机器人。去年夏天，Marc Raibert在上海世界人工智能大会上参观了宇树科技发布的27台人形机器人后感到惊叹。他还提到DeepSeek引发的中国人工智能创新热潮只是开始，未来还有更多新技术出现。Marc Raibert认为构建硬件和软件同样重要，但AGI实现是个复杂且充满炒作的问题，还需解决AI产生的问题如幻觉等。

波士顿动力与前CEO马克·莱伯特创立的RAI研究所合作，旨在提升Atlas人形机器人的学习能力。合作重点在于应用强化学习技术，以增强Atlas在物理环境中的移动和互动能力。此次合作于本月在马萨诸塞州启动，将基于模拟的学习成果转化为现实世界的应用。莱伯特表示，这将提升Atlas的‘动态奔跑和全身操纵重物’能力，这是人形机器人领域的重大进展。

12月6日至7日，2024 T-EDGE创新大会暨钛媒体财经年会在北京市大兴区举行，主题为“ALL-in on Globalization，ALL-in on AI”，探讨AI对全球各行业的影响及企业全球化的新趋势。 波士顿动力机器人创始人Marc Raibert在会议上发表演讲，主题为“动态智能机...

标题：从灯塔到弃子：波士顿动力为何被追随者反超 2018年，李子柒的视频在YouTube涨粉百万，同年，波士顿动力的Spot四足机器人凭借“病毒式传播”的视频，最高播放量达到1.5亿，成为现象级网红。Spot展示了强大的适应性和多样化的技能，但它始终未能实现商业化成功。 尽管Spot成为网红，但波士...

波士顿动力的Atlas机器人近期展示了其自主搬运物件的能力，无需远程遥控，全程自主操作，吸引了超过50万网友在线观看。该机器人在近3分钟的演示中，展现了灵活的360°旋转能力和自主纠错功能，能应对复杂环境变化。此次展示的Atlas使用机器学习视觉模型来检测和定位环境中的固定装置及单个箱子，并通过专门的抓取策略完成任务。相比之下，特斯拉的Optimus机器人虽也展示了多种技能，但存在远程操控的质疑。波士顿动力的优势在于单兵作战能力，而特斯拉则在量产和商业化方面更具优势。尽管有人对Atlas的技术路线提出疑问，认为基于点和规划器的方法在泛化能力上不如神经网络，但英伟达最新发布的HOVER系统提供了新的解决方案，其神经网络控制器能大幅提高人形机器人的运动和操作协调能力。此次展示再次证明了人形机器人技术的快速发展及其潜在的应用前景。