作者丨存薇
编辑丨子钺
图源丨AI生成
扎克伯格的机器人计划，走到了上海。
据The Information报道，Meta已与上海机器人公司傅利叶合作，开发出一台人形机器人原型，并在推进第二个版本。
Meta对机器人的投入，已经从研究论文和团队建设，推进到了完整机体的研发。不过，距离消费者买到“小扎牌机器人”，还有一段路。Meta对媒体表示，这些原型用于内部研究和实验，目前没有销售计划。
一家拥有资金、AI团队，也做了多年消费硬件的硅谷巨头，为什么要到上海找机器人伙伴？
今年9月，Meta推出个人AI智能体Muse，它能够替用户处理邮件、安排旅行、协调日程，甚至持续推进一个需要多天完成的目标。
一上线，Muse便很快吸引了大量用户。
Meta个人AI智能体Muse
据Sensor Tower的数据，Muse上线40天，美国下载量就突破了1000万次，成为少数达到这一速度的应用之一。同一组数据中，Muse的七日留存率为30%，十四日留存率为23%，高于部分同类应用。
但新鲜感和推广热度消退之后，人们是否仍会把任务交给它？Muse能否成为用户长期依赖的助手，还需要时间验证。但它所代表的产品方向，已经把另一个问题推到台前：当AI要替人完成事情，它的能力会在哪里遇到边界？
“准备明天的午餐”，可以包含查菜谱、购买食材、安排时间。但食材送到家之后，还需要有人把它们放进厨房、装进餐盒，再收拾桌面。
数字助手能推进前面的步骤，后面的动作需要实体执行者。当AI开始承诺完成任务，任务就可能延伸到屏幕之外。
Meta在机器人领域的准备，至少可以追溯到7年前。
早在2019年，Facebook AI就已研究机械臂、机械手和能够行走的机器人，让机器通过与环境互动学习。
此后几年的研究，可以用拿杯子这件小事串起来。机器人首先要看见杯子，知道它在哪里。但看见还不够：手指碰到杯子后，需要判断有没有抓稳，会不会滑落；准备移动时，还要预判杯子和周围物体会怎样变化。
Meta的触觉研究，试图补上“碰到之后知道发生了什么”的能力；世界模型研究，则探索让AI在行动之前，对后果作出预测。
更进一步，是将多个动作串联成一项连贯的任务。
今年8月，Meta展示了Muse Spark 1.2的机器人研究：一层模型负责理解场景、拆分任务，另一层负责执行动作。它们尝试完成整理化妆品、打包午餐等任务。不过，部分展示仍在仿真环境中完成，距离真实家庭里的稳定使用还有差距。
机器人在打包午餐
从感知到规划，再到动作执行，Meta正在补齐机器人工作需要的能力。
Meta与傅利叶合作的这台机器，内部代号叫Max。
据媒体转述，它重约48公斤，拥有五指手和能够显示面部表情的屏幕。Meta与傅利叶约用三个月完成原型，之后继续推进下一版本。
合作中，Meta的机器人产品副总裁Li-Chen Miller曾在傅利叶上海工厂停留近两个月，参与原型开发。到今年8月底，Meta已在内部机器人活动中向部分员工展示Max，第二版研发随后继续推进。
近两个月的驻厂协作，说明原型开发需要双方工程团队密切配合。模型能理解“把杯子拿过来”，不等于机器就能完成动作。摄像头装在哪里，手指能张开多大，关节运动是否准确，都会影响任务结果。这些环节需要放在一起调整。
这也是傅利叶的经历与Meta需求产生交集的地方。
傅利叶于2015年在上海张江成立，早期聚焦康复机器人，陆续推出下肢外骨骼、上肢康复机器人等产品，2023年发布通用人形机器人GR-1。
傅利叶通用人形机器人GR-1
在进入人形机器人之前，它已经长期处理与人体运动有关的工程问题：机器怎样运动，如何控制力量，怎样在人身边工作。
Meta尚未公开选择傅利叶的完整考量。但从双方一起开发原型、再继续修改的过程看，Meta需要有人和它一起把机器做出来，并在测试中不断改进。
对一家AI公司而言，这可以缩短建立实验平台的过程。它不必等到机械、电子和装配能力全部从头补齐，才开始测试模型如何在实体机器上工作。
不过，原型只是第一步。
家庭里的物品摆放随时变化，机器人既要会做动作，也要应对动作没做成、环境突然变化的情况。机器能否连续工作、减少人工干预，才决定它能给用户带来多少帮助。
Meta与傅利叶接下来要面对的，是把一台能演示的机器，变成一台值得长期使用的机器。
Meta寻找机器人伙伴的同时，国内的大模型公司，也在通过投资和合作进入具身智能。
DeepSeek是其中最引人关注的名字。
今年8月，DeepSeek参与宇树科技的战略配售。双方签署的合作备忘录还涉及AI大模型与具身智能的合作研发、产品开发。这让两家的关系，从同属“杭州六小龙”，推进到了股权和业务层面的连接。
两个月后，DeepSeek又被曝计划投资机器人AI初创公司Winverse AI。这家公司由前腾讯混元多模态大模型负责人胡瀚创办，主要方向是机器人AI模型。（延伸阅读→梁文锋出手，要投一位姚顺雨的前同事）
从已经入股的整机企业，到计划投资的机器人模型团队，DeepSeek正在探索不同的参与方式。
智谱也在通过基金投资进行布局。2025年6月，专注人形机器人通用模型的智在无界宣布完成数千万元融资，智谱Z基金参与跟投。
另一家模型公司生数科技，也在通过合作进入机器人领域。今年4月，这家因视频生成产品Vidu受到关注的公司，与星尘智能宣布合作，涉及模型协同、真实交互数据及应用场景探索。
海外大模型公司也曾尝试以投资和联合研发的方式切入机器人领域。
2024年2月，OpenAI Startup Fund参与Figure融资，OpenAI同时与其达成合作，计划共同开发用于人形机器人的AI模型。不过，Figure于2025年2月宣布退出这项合作，转向自研模型。
Figure和OpenAI此前推出的Figure 01
Google对美国人形机器人公司Apptronik的布局，是“投资+联合研发”同步推进的典型。2025年2月Google参与其3.5亿美元A轮融资，2026年又继续参投。双方同时建立战略合作，共同开发由Gemini Robotics驱动的新一代人形机器人。
这些投资与合作，让模型公司和机器人企业之间的边界发生变化。
商汤国香资本合伙人余俊曾向创业邦分享他的观察，一些最初从机器人大脑切入的企业，开始向硬件延伸；一些以本体起家的企业，也在补充模型能力。企业要把机器人放进具体场景，就需要同时理解模型、数据、硬件和产品之间的关系。
“早期可以从某一个模块先切入，但随着发展，可能软硬都会去做。”余俊表示。
吉晟资本总经理宋运东也分享过类似的观点：“如果只看软件或者数据的某一个方面，就很难形成完整的系统能力。”
回到Meta，如果Muse未来接上机器人身体，用户的指令就可能从“帮我安排”，变成“帮我拿来”“帮我收好”。每增加一个动作，模型都要接受机械、环境和安全条件的检验。
傅利叶帮助Meta更快搭起了验证这些能力的平台。下一步，就看Meta如何让这台机器成为用户愿意依赖的帮手。
人们愿意为机器人买单的理由很简单：它忙起来，自己才能闲下来。
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