就在差不多一年前，Figure AI的首席執行官Colby Adcock針對競爭對手手機機器人公司Agility在社交媒體上的一些溫和嘲諷回應說：「你們會在12個月內破產。」

結果卻是，Agility正通過反向併購上市，成為一家公開交易的公司，並從散戶投資者和一筆私募融資中募集了4.65億美元的新資本。此次交易將通過特殊目的收購公司，也就是SPAC來完成。

「你不太可能經常看到 Agility 那種跳舞機器人或後空翻機器人，」 Agility 的執行長 Peggy Johnson 在公司登陸市場前接受 TechCrunch 的採訪時說，「我們堅持了自己的策略，也就是那些需要手工、非常重複、很難找到人來做的工作。」

Agility早於近期的實體AI投資熱潮。該公司由一群研究人員於2015年從俄勒岡州立大學分離出來，他們在讓機器人安全地雙足行走方面取得了進展。此後，該公司一直專注於在工業場景中部署少量的Digit機器人，客戶包括Schaeffler、GXO、豐田汽車製造加拿大公司以及Mercado Libre等9家客戶。Digit通常用於搬運重型周转箱，在一個GXO物流設施中搬運的數量超過10萬個。

與 Figure、特斯拉、1X 或波士頓動力打造的仿人機器人相比，Agility 的 Digit 看起來動作可能較慢，但這款機器人確實在從事實際的工作，也在賺錢——雖然在 2026 年的前六個月收入只有 17.4 萬美元，而且大部分來自關聯方。該公司在同期虧損 3.62 億美元，這意味著它必須盡快成功運用這筆新資本。

好消息是，Agility 针对新一代机器人 Digit 5 已經獲得來自30家客戶的總計3億美元的計劃合同。這款新型號可以在有人環境中安全運行，而不像上一代產品那樣只能在中隔離的工作單元中運行，事實上大多數人形机器人也是這樣。Johnson 表示，這筆交易是公司決定上市的「驅動因素之一」，但她暫時不能透露客戶是誰，也不能說明他們是否也是投資者。

為了確定這些交易，Johnson 表示，Digit 必須在多個指標上達到未公開的目標，包括吞吐量、正常運行時間以及放置精度。公司尚未展示 Digit 的原型，但 Johnson 表示，它們將在 CES 2027 年亮相，并將在該年年底廣泛供應。

該公司的賣點在於，在「機器人即服務」（Robot as a Service）的模式下，機器人每年可為企業節省10萬美元；如果客戶直接購買機器人，節省的金額將會更多。最終這種單位經濟性是否成立，將取決於 Digit 的能力，包括任務的準確性，以及它在不需要充電或維護停頓的情況下能連續工作多長時間。

Johnson 提供了一個例子：單人搬起一個50磅重的物體——有些工作場所會使用這個非正式的閾值來避免受傷。「Digit 可以一次又一次地做這件事，」她說，「你不會想把這項工作交給人類。你會想把它交給機器人。」

Agility 面臨兩個關鍵問題：它能多快為 Digit 找到新客戶，以及它能多快提升機器人的能力。潛在客戶需要先花50萬美元，讓 Agility 進行現場概念驗證，然後才能全面擴大部署；截至2026年5月，已有4家客戶簽約。儘管 Agility 可以搬運重物並以98%的準確率放置，但它仍然——和當今大多數機器人一樣——缺乏執行複雜操作任務的能力。

目前仍不清楚生成式 AI 技術會多快解鎖出那種靈巧性，讓機器人能夠處理各種各樣的物品。基於視頻和遠端操作數據訓練的系統並未帶來可靠的通用自主能力，不過，物理 AI 研究人員認為，將 Transformer 架構適配到不同模態似乎很有前景。

「沒有機器人運動的物理數據互聯網，所以你會看到很多人試用各種方法來模擬數據，我們也使用了所有這些技術，」Johnson說，「它們各有優缺點，但我們還有……來自真正客戶、真正設施的6.5萬小時真正運營數據……這有助於我們加速Digit的訓練。」

Johnson 表示，SPAC 交易所筹集的资金將滿足公司當前的需求，但她不會預測這是否足以讓公司實現自我維持。她沒有透露 Digit 5的產量目標，但公司曾表示，其生產設施每年可生產1萬臺機器人。

「未來你們會看到我們繼續聆聽客戶的聲音，了解他們在這些設施裏需要什麼，」她說，「我們會以他們為指引，因為我們正在打造一門生意。」

儘管仍有許多未解之謎，Agility 僅憑著將產品真正投入現場這一點，就已經比大多數人形機器人製造商領先一步了。

「先從箱子和周转箱開始，然後進行挑選和配對，」聯合創始人兼首席技術官 Johnathan Hurst 今年夏天在公司的弗裏蒙特研發中心開業時對 TechCrunch 說，「接著我們再開始處理紙箱，這真的很有挑戰性，還有裝卸拖車之類的工作。好吧，現在我們已經製造了1億臺機器人了，你知道嗎？這已經是一家萬億美元的公司了。」