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从俄勒冈州立大学走出的美国双足人形公司，用 Digit 在真实仓库与工厂积累 6.5 万小时运营数据，2026 年以 25 亿美元 pre-money 估值借 SPAC 冲刺纳斯达克。[确认]
2015 年由 Jonathan Hurst、Damion Shelton、Mikhail Jones 在俄勒冈州立大学 Dynamic Robotics Laboratory 基础上创立，技术谱系为 ATRIAS→Cassie→Digit（2019 年发布）。[确认] Hurst 任联合创始人兼首席机器人官，仍兼任 OSU 教授；CEO Peggy Johnson 为前 Magic Leap CEO、微软全球业务发展执行副总裁。[确认] 总部俄勒冈州 Salem，2026 年 6 月底员工 393 人；2026 年 7 月在加州 Fremont 新设软件与 Physical AI 中心。[确认]
2020 年累计融资 2,900 万美元；2022 年 4 月完成 1.5 亿美元 B 轮，DCVC 与 Playground Global 领投，亚马逊产业创新基金入股；2025 年完成 4 亿美元 C 轮，估值约 21.2 亿美元。[确认] 投资方包括 DCVC、Playground、Amazon、NVIDIA、SoftBank Vision Fund 2、Sony Innovation Fund、TDK Ventures、Schaeffler、Foxconn、Abico。[确认] 2026 年 6 月 24 日宣布与 Churchill Capital Corp XI（NASDAQ: CCXI）合并：pre-money 25 亿美元，预计总募资逾 6.2 亿美元（信托 4.2 亿 + Foxconn 领投的 2 亿美元 PIPE，每股 10 美元），上市后代码 AGLT；S-4 于 10 月 13 日生效，股东会定于 11 月 2 日表决。[确认] 历史累计融资口径不一，公开报道约 5.5–6.4 亿美元。[推测]
Digit 4 已在 Schaeffler、GXO、Toyota Motor Manufacturing Canada、Mercado Libre 等 9 个客户场地运行，累计超过 65,000 小时；截至 2026 年 6 月握有逾 3 亿美元多年期 Digit 5 订单。[确认] Digit 5 于 2026 年 9 月 15 日发布：载重 23kg、臂展 2.2m、运行/充电比 10:1、24 小时可工作 20 小时，核心卖点是"协作安全"——人体检测、声光意图提示、独立安全控制器，目标是不靠围栏与人共处；与 NVIDIA IGX Thor／Halos 合作，Nyobolt 提供超快充，2027 年进入欧盟与英国。[确认] 配套 Agility Arc 云端车队管理平台，可对接 AMR、WMS、WES、MES。[确认]
Agility 的技术栈由双足本体、安全系统、云端车队平台与现场数据四层组成。本体沿用 ATRIAS 到 Cassie 的腿部构型，Digit 5 于 2026 年 9 月发布，载重 23 公斤、臂展 2.2 米、运行与充电比 10:1，24 小时内可工作 20 小时。[确认]
安全系统是 Digit 5 的核心卖点。人体检测、声光意图提示与独立安全控制器构成三层防护，目标是在不设围栏的条件下与人共处；公司与 NVIDIA IGX Thor、Halos 合作，把安全计算与机器人控制分离。[确认] 这套设计把工业安全的分层原则沿用到人形机器人。[推测]
云端由 Agility Arc 承担。任务编排、车队监控、遥测与软件升级在云侧完成，接口对接 AMR、WMS、WES 与 MES，把双足机器人纳入现有仓储自动化体系。[确认] 现场数据回传后用于节拍分析、故障诊断与能力评估。
现场运营数据构成第四层的实体内容。Digit 4 已在 Schaeffler、GXO、Toyota Motor Manufacturing Canada、Mercado Libre 等九个客户场地运行，累计超过 65,000 小时。[确认] 这些小时数包含真实的料箱搬运、输送线对接与异常处理，构成训练与验证的基础。
Digit 的感知配置以头部深度相机、躯干 IMU、关节编码器与足端力传感为主。双足行走的核心状态估计依靠本体感知，关节角度、力矩与足端接触力构成状态向量，视觉用于目标识别与地形预判。[推测] Hurst 团队的公开论文以弹簧负载倒立摆模型与本体感知控制为核心，这条路线降低了对高精度外部定位的依赖。[确认]
环境理解围绕料箱与输送线展开。视觉检测料箱位置、开口方向与堆叠状态，规划抓取姿态；行走时评估地面平整度、坡度和障碍物高度。[推测] 仓储环境的结构化程度高于家庭，地面平整、光照稳定、任务重复，感知难度可控。
失败模式集中在反光与透明物体。缠绕膜、透明周转箱与金属货架让深度测量失真；地面油污与托盘边缘导致足端打滑；人群穿行要求机器人实时预测行人轨迹。[推测] 替代方案是给料箱贴标记、限制运行区域或加装外部视觉，代价是柔性下降。
公开数据的口径需要区分演示与运营。运行总时长不能说明任务构成，任务成功率、干预频率与单班有效工时未公开 [未获取]；安全评估由 OSHA 框架下的独立现场评估完成，评估范围与结论未公开全文 [未获取]。
双足控制是 Agility 的技术根基。步态规划基于降阶模型生成落脚点与重心轨迹，全身控制跟踪关节目标并分配接触力，上身与下肢的协调通过统一的任务空间优化完成。[推测] 据 Hurst 团队的公开论文，这条路线在 Cassie 上验证了盲走与抗扰能力，Digit 在此基础上增加上肢操作。[确认]
操作能力面向料箱搬运。23 公斤载重与 2.2 米臂展覆盖货架中层与输送线高度，双臂协作完成抓取、抬升与放置；末端执行器以夹爪为主，适应标准周转箱。[确认] 与五指手相比，夹爪在工业场景的可靠性更高，操作对象受限。
安全控制改变了规划约束。人体进入工作区时机器人降速或停止，声光提示提前表达运动意图，独立安全控制器监控速度、力矩与区域并执行停止类别要求。[确认] 这套逻辑要求规划器在任意时刻可被安全层接管，轨迹需要保留减速余量。
失败模式包括绊倒、负载偏心与急停后的恢复。地面线缆、托盘缺口与斜坡会让足端失去支撑；单侧负载导致重心偏移，控制器需要限制搬运姿态；急停后机器人可能停在尴尬姿态，恢复需要人工介入。[推测] 替代方案是轮式底盘加机械臂，稳定性更好、成本更低，双足的优势在跨越门槛与占用通道窄。
Agility 未公开自研的视觉语言动作模型。公开信息显示公司与 NVIDIA 在计算平台与安全框架上合作。[确认] 模型训练是否使用 Isaac 或自建管线未披露 [未获取]。Digit 的操作策略更可能由任务级规划与视觉伺服组成，端到端学习的成分有限 [推测]。
数据资产是现场运营日志。运行记录覆盖多个客户场地，包含任务类型、节拍、失败原因与人工干预；这些数据支撑工况分布分析与可靠性统计，可用于销售与工程改进。[推测] 训练数据的规模与标注方式未公开，无法判断是否足以训练通用策略。
仿真能力是另一项基础设施。Digit 5 的发布提到与 NVIDIA 合作，Isaac 生态提供仿真与合成数据；Agility 是否建立高保真的接触仿真与执行器模型未披露 [未获取]。[推测] 双足机器人的仿真与现实差距主要在接触与执行器摩擦，这部分需要实测数据校准。
数据规模相对有限。九个场地、393 名员工、2025 年净销售额 178 万美元 [确认]，公开可比的运营小时数为 65,000 小时。场景集中带来单位数据价值高的优势，也限制了任务多样性。
RoboFab 是 Agility 的制造基地。2023 年在 Salem 启用，面积七万平方英尺，年产能一万台，公司称其为全球首座人形机器人专用工厂。[确认] 产能数字对应市场需求预测，实际产出取决于订单交付节奏与供应链。[推测]
关键部件由外部供应商提供。计算平台来自 NVIDIA IGX Thor，快充电池来自 Nyobolt，传动与轴承可能来自 Schaeffler；富士康作为投资方具备代工能力，是否参与整机制造未披露 [未获取]。[推测] 自研范围包括腿部结构、执行器集成、安全控制器与整机装配。
成本结构未公开。大载重、长臂展与 20 小时工作制对应较大的电池与散热需求；协作安全需要额外的传感与安全控制器，物料成本高于同负载的工业机械臂。[推测] Digit 5 的售价与毛利率未披露 [未获取]，订单金额与盈利能力难以对应。
供应链风险集中在产能与认证。2027 年进入欧盟与英国市场需要通过机械指令与 CE 认证，安全标准的符合性评估需要时间；NVIDIA 计算平台的供应受产能周期影响；快充电池的循环寿命在仓储高频使用下需要验证。[推测]
Agility Arc 是面向车队的云平台。任务编排、机器人调度、状态监控、遥测分析与 OTA 升级在云侧完成，接口对接 AMR、WMS、WES 与 MES，把 Digit 作为一类执行设备接入仓库管理系统。[确认] 客户已有的任务体系可以继续使用，集成工作量集中在接口映射与现场验证。[推测]
接口的开放程度有限。Arc 是否提供公开 API、SDK 或第三方应用框架未披露 [未获取]；客户集成主要通过项目制完成，由 Agility 工程师与系统集成商共同实施。[推测] 与工业机器人厂商的开放接口相比，人形机器人的软件生态仍处早期。
迁移成本来自任务编排的绑定。一旦 Arc 承担任务分配与节拍优化，替换机器人品牌需要重建任务映射、重新验证安全区域与重新培训操作人员。[推测] 单个场地的部署规模通常在数台到数十台，切换成本以项目周期计。
生态伙伴集中在产业资本。Schaeffler、Foxconn、NVIDIA、TDK 等投资方同时是潜在供应商或客户，这种关系可以加速场景进入，也让公司的独立性受合作伙伴战略影响。[确认]
第一条可证伪条件关于单位经济。若到 2027 年底，Digit 5 交付后的单台年运行小时低于设计值的半数，或客户未披露任何利用率数据，客户的投资回收期会拉长，三亿美元多年期订单将转为试用或延期。[推测] 可观察指标是单台利用率、任务成功率与毛利率是否被披露。
第二条关于安全认证的可迁移性。OSHA 框架下的现场评估针对特定场地与任务，若欧盟 CE 认证与 ISO 25785-1 的符合性评估在 2027 年未能通过，海外扩张会推迟，规模经济的形成时点后移。[推测] 需要跟踪的是认证公告与首批欧洲客户。
第三条关于资本结构。SPAC 合并以 25 亿美元 pre-money 估值进行，预计总募资逾 6.2 亿美元，股东会定于 11 月 2 日表决。[确认] 若表决未通过，或赎回后到账资金低于公司披露的最低现金需求，RoboFab 的产能扩张与 Digit 5 交付会同时受压，审计口径提示的持续经营疑虑会显性化。[推测]
第四条关于竞争替代。若到 2028 年底，轮式底盘加机械臂的方案在料箱搬运场景达到相近节拍与更低成本，双足的必要性会被限制在少数特殊工况，Agility 的可服务市场缩小。[推测] 这一判断可以通过客户站点的设备组合变化来验证。
以企业直销和现场部署为主，流程为评估—现场验证—运营三阶段；先攻北美制造、仓储与物流，2027 年扩至欧洲。[确认] 财务上仍是早期：2025 年净销售额仅 178 万美元，运营亏损约 1.4 亿美元，经营现金消耗约 1 亿美元，运营支出 1.11 亿美元（2024 年 7,100 万），审计口径提示持续经营存在重大疑虑。[确认] 收入随订单交付与验收里程碑确认。[推测]
主要对手为 Tesla Optimus、Figure、Apptronik、Boston Dynamics Atlas、1X，以及 Unitree、优必选等中国厂商。[确认] Agility 是少数有多年商业部署与可审计订单的人形公司，但体量、融资能力与叙事均弱于 Tesla／Figure，价格与毛利未公开。[推测]
收入基数极小（178 万美元）对应 25 亿美元估值，倍数极高；亏损与现金消耗大，上市募资是继续经营的前提；3 亿美元订单附合同里程碑，客户集中于少数制造业与物流巨头。[确认] Digit 5 尚未量产，安全标准与责任划分仍在演进。[推测] 结论：Agility 是最像"工业设备公司"的人形玩家，短期估值靠订单与上市支撑，长期取决于 Digit 5 的交付毛利、单机利用率与海外扩张；若 SPAC 受阻，现金流风险会迅速显性化。[推测]
Philosophy sword
融合主轴尚未定义。这里将放：一句话定性、三线状态、三项判定与反证条件。
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