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波士顿动力前高管创业,要打造一个“机器人版迪士尼” ...

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发表于 2026-9-14 00:45:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
过去几年,人形机器人创业公司的主要目标大多是工厂、仓库和家庭劳动。而近期正式走出隐身的一家初创公司,却把第一站选在了主题乐园。
这家公司叫做 Dynamic Creatures,由波士顿动力(Boston Dynamics)前首席战略官 Marc Theermann 与机器人研究人员 Farbod Farshidian 创立,目前也是波士顿动力在娱乐和酒店场景的官方合作伙伴。公司宣称希望利用成熟的机器人平台和人工智能系统,把电影、电视和游戏中的虚拟角色变成能够在现实世界中行走、表达并与人实时互动的实体机器人。
某种程度上说,Dynamic Creatures 想打造的是一套“机器人版迪士尼”的生产工具。客户提供角色和故事,它负责解决角色怎样站起来、走进人群,以及怎样维持自己的性格。
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图 | 公司创始人 Marc Theermann(左)和 Farbod Farshidian(右) (来源:Dynamic Creatures)
波士顿动力出来的人,开始研究机器人怎么“演戏”
Dynamic Creatures 的 CEO Marc Theermann 在波士顿动力工作了近六年,此前也曾在 Google 任职。在波士顿动力期间,他负责战略和商业化,经历了 Spot 等产品从实验室技术走向商业市场的过程。
机器人进入娱乐行业的想法,也部分来自那段经历。
波士顿动力的机器人已经是经常出镜的“老演员”了。Spot 跳过舞,Atlas 做过后空翻,它们还出现在演唱会、电视节目和体育活动里。Theermann 回忆,当时经常有人联系波士顿动力,希望机器人能参加现场活动、体育比赛或者中场表演。工业客户关注效率、负载和可靠性,这些娱乐客户首先在意的则是机器人能不能吸引观众。
dNB65Lr6519t152O.jpg 图|波士顿动力 Atlas、Spot 与 Handle 三款机器人跳舞。(来源:Boston Dynamics)
另一位创始人 Farbod Farshidian 的背景则偏向技术。他曾在 Robotics and AI Institute 领导研究团队,研究学习型控制、四足机器人高速运动以及人形机器人的敏捷行为,也参与过波士顿动力 Atlas 的相关研发。
目前,公司唯一公开展示的机器人叫 Danielle。它看起来是一只紫色贵宾犬,可以活动嘴巴、眼睑和四肢;扒开毛绒外壳,底层实际上是一台波士顿动力 Spot。
q1444MYlZLMixZll.jpg 图|Marc Theermann 和 Daniell(来源:Dynamic Creatures)
另一个原型 Hugo,则是一个来自阿尔卑斯山区设定的巨魔角色,外形有点像雪人。这两个角色暂时更接近技术样机,公司未来更主要的业务,是根据影视公司、主题乐园和品牌已有的 IP 制作角色。
这种产品面临的问题和普通服务机器人有所不同。对于仓储机器人来说,从 A 点稳定走到 B 点就足够了;角色机器人还要考虑“怎么走”。一个笨拙的怪物、胆小的动物和精力旺盛的卡通角色,即便执行同一个转身动作,也应该呈现出不同的节奏和姿态。
Dynamic Creatures 因此引入了动画制作和动作捕捉工具。动画师可以先设计角色运动,再利用强化学习把这些动作转化成机器人的控制策略。团队还聘请木偶师参与设计,研究眼神、停顿、姿态等细节。
AI 在这里解决的是一个过去更多由动画师和表演者处理的问题:怎样让机器的动作看起来符合一个角色。
公司整套系统都建立在一个底层平台 SnowJay 上,这个平台将运动控制、实时感知、行为程序和角色设计结合起来。除了在 Spot 等现有硬件上进行改造,Dynamic Creatures 也计划根据具体角色从机械结构开始定制机器人。前一种方法开发速度更快,公司称基于成熟平台的项目可以在数月内完成。
JaFFx4UufCF4f732.jpg (来源:Dynamic Creatures)
不过,这些机器人短期内不会完全依靠 AI 自己在人群中行动。早期项目仍会保留人工操作和监督。机器人可以承担一部分行走、动作和互动,复杂情况由后台人员介入,再随着实际部署积累数据,逐渐提高自主程度。
对于一个要在人群、儿童和复杂环境中运行的机器人来说,这种做法也更现实。实验室里的机器人摔倒一次可能只是测试失败,在主题乐园里撞到游客就是另一回事了。
已经有主题乐园在试,但名字还没公布
现阶段,Dynamic Creatures 给出的目标市场相当宽。主题公园、酒店、度假村、赌场、博物馆、邮轮和现场演出都在其中,未来他们还考虑进入豪华零售和汽车品牌体验中心。
但其中最值得关注的仍然是主题乐园。官方披露显示,目前已经有一家“大型主题乐园”与 Dynamic Creatures 合作开发面向游客的角色体验,但双方没有公布名称。因此,现在还不能把迪士尼、环球影城等具体乐园写成它的客户。
事实上,迪士尼自己也在做非常接近的事情。
近几年,Walt Disney Imagineering 持续开发能够自由行走的机器人角色。最早出现的是《星球大战》中的 BDX Droids,它们可以在园区中移动并和游客互动。2026 年,迪士尼又把《冰雪奇缘》中的 Olaf 做成了能够自主行走的实体机器人,并让它进入巴黎迪士尼的 World of Frozen。
E4cw4rrm548iMYHG.jpg 图|BDX Droids(来源:The Walt Disney Company)
Olaf 的技术路线和 Dynamic Creatures 有一些相似之处。动画师先提供希望角色表现出的动作,机器人随后在物理仿真环境中通过强化学习掌握如何保持平衡,并尽量还原动画角色的步态。它可以活动眼睛、嘴巴、胡萝卜鼻子和手臂,也能说话和参与互动。
这给 Dynamic Creatures 提供了一些借鉴。迪士尼拥有自己的 Imagineering 部门,也有几十年的 Animatronics 技术积累,可以自己研发机器人角色;大部分影视公司、主题乐园、酒店和品牌没有这样的研发体系。如果移动机器人继续成熟,把虚拟角色搬进现实世界就可能逐渐成为一项可以采购的技术服务。
Ft3NWbVyP3RWZ52W.jpg 图|迪士尼经典角色 Olaf 机器人(来源:Walt Disney Company)
Dynamic Creatures 想占据的,大致就是这个位置。它不会自己拥有米老鼠、Olaf 或《星球大战》这样的超级 IP,而是更接近一家技术供应商:拥有 IP 的公司提出角色需求,它把机械结构、机器人平台、动画、AI 和现场运营组合起来。
这家公司选择娱乐行业,还有一个更现实的商业原因。当前高级机器人普遍价格不低。如果把一台几十万美元的机器人放进工厂,客户很容易提出一个问题:它到底能替代几个工人,多长时间能够回本?
主题乐园对机器人的价值计算方式就不一样了。一个角色不会因为比真人演员效率高三倍,就自动成为更好的产品。游客愿不愿意停下来和它互动、拍照和分享,角色能否提供过去的固定动画机械无法完成的体验,都会进入这笔账。
因此,娱乐行业可能容忍机器人在成本还比较高、能力还没有完全成熟的时候率先进入商业场景。投资 Dynamic Creatures 的 Heliad 将主题乐园、酒店大堂和娱乐场所视为消费级机器人进入家庭之前的一种测试环境:运营方承担设备、安全和维护责任,大量游客则不断产生真实的人机互动。
这个判断有一定吸引力,但距离商业验证也还有不少问题。
首先是安全。工业机器人通常可以与人隔离运行,角色机器人却需要主动靠近游客,甚至被触摸和拥抱。在儿童密集的主题乐园里,游客的行为又很难预测。感知系统能不能及时发现突然冲过来的孩子,机器人摔倒时如何避免伤人,毛绒外壳是否会影响散热和传感器工作,都可能直接影响部署。
其次是可靠性。主题乐园需要设备每天长时间工作,户外还有高温、雨水和高湿环境。如果一只机器人每隔几个小时就需要工程师维护,再吸引人的角色也很难规模化。
还有一个更难量化的问题:新鲜感能维持多久。如果是游客第一次遇到一只会说话、会走路的机器人,他们很容易停下来拍照;但半年以后,同一个角色还能不能提供更丰富有趣的互动,才是让人感兴趣的重点。
Dynamic Creatures 目前给出的答案是增加感知、记忆和行为变化,让角色随着游客和环境调整反应。这套方法能否让机器人长期保持吸引力,还需要等第一批项目进入真实乐园之后观察。
参考链接:
1.https://www.dynamiccreatures.com/news
2.https://www.dynamiccreatures.com/
3.https://bostondynamics.com/news/dynamic-creatures-launches-mobile-interactive-character-robots-for-hospitality-and-entertainment/
4.https://www.fortune.com/2026/09/08/boston-dynamics-spinout-building-robots-youll-actually-want-to-hug/
5.https://kindredventures.com/announcement/dynamic-creatures-character-robots/
6.https://in.marketscreener.com/news/heliad-why-we-invested-in-dynamic-creatures-ce785bd9da8ff727
运营/排版:何晨龙
注:封面由 AI 辅助生成
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