Meta下注人形机器人软件平台，博斯沃思称软件是最大瓶颈

    

    

导读目录

    

    

• Meta人形机器人下注与AR规模相当


    

• Meta高管：软件是机器人技术瓶颈


    

• Meta打造世界模型提升机器人操作能力


    

• Meta与谷歌在机器人软件平台的对比


    

• 机器人行业市场趋势与投资机会


    

• 编辑总结


    

• 常见问题解答


    

    

Meta人形机器人下注与AR规模相当

    

根据 www.Todayusstock.com 报道，Meta Platforms (META.US) 正积极布局人形机器人市场，其下注规模与此前的增强现实（AR）项目相当。首席技术官安德鲁•博斯沃思（Andrew Bosworth）在公司总部接受采访时表示，公司将在未来数年投入数十亿美元，开发人形机器人相关技术，项目内部代号为Metabot，并由CEO马克•扎克伯格直接推动。

    

这一战略显示出Meta不再仅专注于硬件，而是把软件平台的开放性与授权模式作为核心竞争力，意在成为机器人行业的“安卓系统”。

    

Meta高管：软件是机器人技术瓶颈

    

博斯沃思指出，当前机器人技术发展的主要限制并非硬件，而是软件：“我不认为硬件是难点……瓶颈在于软件。”他解释称，机器人能够执行奔跑、翻跟头等动作，依赖于稳定的地面环境，但在执行诸如“拿起水杯”这样的精细动作时，软件的复杂性和对物理环境的理解能力成为关键。

    

Meta计划开发一个开放的软件平台，授权第三方硬件厂商使用。博斯沃思强调：“我不在乎我们是否成为硬件制造商。”此策略类似谷歌将安卓系统授权给手机厂商的模式，目标是让Meta的软件成为行业通用标准。

    

Meta打造世界模型提升机器人操作能力

    

Meta新成立的超级智能人工智能实验室（Superintelligence AI lab）与机器人团队紧密合作，开发可以模拟真实物理规律的“世界模型（world model）”，用于提升机器人在复杂环境中的操作能力。通过软件模拟，机器人能够完成更灵巧的动作。

    

该项目由前Cruise CEO马克•惠顿带队，MIT教授金相培等多位专家加入。博斯沃思表示，这种世界模型将使机器人在未来执行复杂任务时更加高效和可靠。

    

Meta与谷歌在机器人软件平台的对比

    

Meta与谷歌的策略存在显著相似与差异：

    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    

公司	策略	核心目标	软件角色
Meta	开发开放人形机器人软件平台，授权第三方使用	成为机器人行业通用标准	世界模型与AI大模型驱动精细操作与自主决策
谷歌	提供强大的AI模型供各厂商使用，类似安卓模式	打造“机器人界安卓系统”	AI模型驱动多种硬件通用能力

    

机器人行业市场趋势与投资机会

    

华泰证券指出，机器人产业正从早期概念向硬件与软件协同发展阶段迈进，重点落地于工业与特种应用场景。国泰海通证券进一步强调，具身智能的核心是理解物理世界并自主决策，使机器人从执行指令的机器演进为智能体。

    

行业普遍认为，未来大厂可能率先突破通用版具身智能大模型，而车厂和制造企业或将率先实现B端人形机器人的大规模应用，留下一些创业公司走差异化路线。投资者可关注通用人形机器人相关企业的技术落地进展。

    

编辑总结

    

Meta在人形机器人领域的战略表明，软件平台和AI大模型已成为行业竞争的核心。硬件虽重要，但通用性和精细操作的突破关键在于软件能力的提升。通过开发开放平台并授权第三方使用，Meta希望构建类似安卓的生态系统，同时与顶尖AI专家合作，打造能够理解物理世界的世界模型。未来，机器人产业的竞争将围绕通用软件平台、AI大模型及商业落地展开。

    

常见问题解答

    

    

问：Meta为什么将软件视为机器人发展的瓶颈？答：软件是机器人“大脑”，决定其在真实环境中的操作精度与灵活性。尽管硬件能让机器人站立或奔跑，但精细动作（如拿水杯）需要复杂的物理理解和控制算法。

    

    

    

问：Meta的人形机器人战略与谷歌有何异同？答：相似之处在于两家公司都希望通过软件平台授权第三方，实现行业通用性。区别在于，Meta重点开发世界模型和自主决策能力的软件，而谷歌更多依赖AI模型赋能不同硬件。

    

    

    

问：世界模型对机器人有什么作用？答：世界模型能够模拟真实物理规律，帮助机器人预测动作结果、优化操作路径，从而实现更复杂、灵巧的动作与任务。

    

    

    

问：行业趋势显示人形机器人未来应用在哪些领域？答：早期落地主要集中在工业和特种应用场景，如制造、物流和危险环境作业，未来有望扩展至服务、医疗等B端市场。

    

    

    

问：投资者应关注机器人行业的哪些核心因素？答：核心因素包括软件平台开放性、AI大模型能力、世界模型实现、硬件兼容性以及企业的商业化落地速度。大厂率先突破通用具身智能，将可能成为市场龙头。