美国当地时间10月7日，罗希特·普拉萨德（Rohit Prasad）正式出任波士顿动力CEO。这是这家成立三十余年的机器人公司首次由外部正式聘任的CEO掌舵，也意味着公司治理思路的一次明显转向。

波士顿动力过去的掌门人都来自内部体系。创始人马克·雷伯特（Marc Raibert）长期研究腿式机器人，1992年从MIT腿部实验室分拆创办公司；接替他的罗伯特·普莱特（Robert Playter）在公司工作三十多年，曾任首席运营官，既参与研发也推动商业化。而普拉萨德的履历来自另一套体系：他在亚马逊工作12年，参与打造Alexa，后来领导Nova基础模型系列的研发，积累的是AI研究与把技术做成大规模用户产品的经验。

董事会看中的正是这一点。现代汽车集团副会长、波士顿动力董事长张在勋在任命声明中特别强调了普拉萨德将AI转化为全球规模产品的经验。公司任命公告反复提到物理AI，希望把已有的机器人技术与更先进的AI能力结合，推进商业化。不过，这套经验能否适用于工业机器人仍需检验：Alexa听错一句话，用户可以再说一遍；机器人抓错一个零件，却可能打断生产甚至造成损失。

普拉萨德还要应对近期的人员变动。普莱特2026年2月卸任后，由首席财务官阿曼达·麦克马斯特（Amanda McMaster）临时主持公司，其间多名高管和资深工程师离开。据Semafor报道，部分离职员工提到大规模工厂部署带来的压力。因此他面对的不只是AI技术问题，还要与留下来的团队把研发、产品和交付衔接起来。

普拉萨德要把机器人做成什么样的产品，现代汽车的工厂已经给出具体任务。2021年，现代汽车集团取得波士顿动力控股权；今年7月，现代又宣布推进收购软银持有的剩余股份。今年9月，波士顿动力在现代美国佐治亚州工厂启用了机器人元工厂应用中心（RMAC），Atlas正在这里学习处理汽车零部件：按装配顺序备料，再把零件放到指定位置。按照计划，2028年开始部署，2030年再扩展到零部件装配。

这些工作看似不如跑酷和后空翻精彩，却直接关系到生产线能否顺畅运转。零件摆放稍有偏差，机器人就需要调整抓取动作；任务变化，它也得学会新操作，并在一次成功后重复完成、跟上工厂节奏。这种需求已体现在Atlas新一代机械手上：10月公布的四指设计着重考虑抓取零件、使用工具等实际需求，也便于先仿真训练、再到真实环境验证。

机械设计之外，Atlas还需提高识别环境、理解任务和自主操作的能力。Google DeepMind参与机器人基础模型研发，英伟达提供计算和仿真支持，现代则利用自身制造体系提供生产数据、零部件和供应链支持。在此基础上，现代提出更大目标：未来几年在现代和起亚的全球工厂部署2.5万台Atlas，并在美国建设年产能3万台机器人的生产设施。前者是部署计划，后者是产能目标，都需逐步落实。先在自家工厂证明Atlas能用，再推广到其他工业客户，是现代这套布局的基本思路。波士顿动力已计划在2027年探索汽车制造以外的应用，但能走多快仍取决于Atlas在第一批工序中的表现。

三十多年来，波士顿动力让许多人第一次看见机器人的另一种可能：BigDog在崎岖地面保持平衡，Atlas完成后空翻和跑酷，这些画面通过网络传播，让一家原本离大众很远的机器人公司有了知名度。后来Spot承担工业巡检，Stretch进入物流仓库搬运箱子，公司逐渐有了购买和使用它们的客户。这些经历为Atlas的商业化提供了基础，但工厂愿意试用一台机器人，与愿意长期采购仍有距离。Spot和Stretch用途相对明确，客户可根据巡检效果、搬运效率判断是否值得购买；Atlas要适应更多工序、处理不同零件，还要与工人及其他设备配合，每增加一项任务都需重新验证操作能力和可靠性。

最终这些表现都要计入成本。一台机器人每天能完成多少工作、维护花多少钱、故障后多久恢复，决定了它能为客户节省多少时间和费用。只有实际收益足以覆盖投入，试用才可能变成持续采购。这也是人形机器人企业共同面临的考验：演示可以选择任务和环境，客户现场却有具体生产要求，机器人交付后还需安装调试、人员培训和维修支持。现代汽车为波士顿动力提供了难得条件——既有首批需求，也有工厂和制造体系，但自家工厂能用并不意味着其他客户也能直接使用。面对不同设备、工序和预算，Atlas仍要证明自己的适应能力和使用价值。普拉萨德的AI产品经验能否帮助公司把这些工作做好，还需时间验证；机器人本体、AI能力和交付服务，任何一环跟不上，都可能影响客户继续采购。