一台身高约 1.5 米、体重 48 公斤的白色人形机器人，正在改写硅谷科技巨头进入具身智能赛道的方式。10 月 31 日，美国科技媒体 The Information 援引知情人士消息称，Meta 已与上海机器人企业傅利叶合作，仅用三个月就完成了一款内部代号“Max”的人形机器人原型机，第二代机型 Max 2 的研发也已于 9 月启动。

已披露的参数不算激进，但相当具体。Max 搭载英伟达 Jetson Thor 计算平台，胸部布置两个扬声器，面部可以模拟人类表情，五指机械手能抓取小瓶子、玩具一类小件。Meta 对它的家庭交互能力提出了明确指标：识别 5 米外的人声、理解 3 米外的挥手动作、与使用者保持眼神交流，并通过信号表达倾听、思考、说话、不确定等状态。

硬件并非从零开始。双方以傅利叶前三代人形机器人的结构与技术积累为底子，重新调整了机身比例、头部结构、显示屏与摄像头布局，再补上机械手和足部结构。项目推进过程中，Meta 机器人产品副总裁 Li-Chen Miller 在傅利叶上海工厂驻点近两个月，直接参与原型开发。今年 8 月底，Max 已在 Meta 内部机器人峰会上向部分员工完成动态展示。

在此基础上，9 月启动的 Max 2 明确了四个改法：重新设计躯干、改进机械手以提升操作精度、增加投影仪用于视觉内容呈现、加装辅助上下楼梯的传感器。

招聘信息侧面印证这条线正在往量产方向铺。Meta 在上海招聘的供应商开发工程师，职责是推动机器人产品从原型研发走向规模化制造；深圳招聘的产品设计工程师和技术项目经理，分别对应原型开发、项目规划与量产落地。

值得注意的是，这项合作发生在监管收紧的背景之下。2026 年 7 月 28 日，美国联邦通信委员会将符合条件的外国制造先进机器人设备纳入限制清单，涉及人形机器人、四足机器人和自主移动机器人，相关新型号原则上无法取得设备授权，进而影响其在美国市场的进口与销售，但并未全面禁止企业开展机器人研发合作。此前外媒还披露，研发设备豁免额度被提议从单型号 4000 台压缩到 40 台。Meta 发言人对 The Information 的回应颇值得玩味：在采购美国本土难以获得的零部件方面，公司与行业其他企业面临同样的现实。这也解释了大厂为何仍要把本体设计交给中国团队——成熟供应链与整机工程能力，是快速做出样机的最短路径。

这不是 Meta 第一次接触国内机器人企业。2025 年 2 月，彭博社曾报道 Meta 在 Reality Labs 内部组建人形机器人团队，并与宇树科技、美国 Figure AI 等展开初步接洽；2026 年 5 月，Meta 收购了研究机器人理解人类行为的初创公司 Assured Robot Intelligence。按当时的规划，Meta 想做的家务机器人只是第一步，长期目标是为其他机器人厂商提供人工智能、传感器与底层软件。

不过，把“联合研发”读成“大额订单”可能是误判。凤凰网科技从多位行业人士处得到的版本是：傅利叶在此项目中扮演 ODM 角色，除 Meta 之外与 AWS 也有同模式合作，交付物只是几台样机，“不是大额商业订单，也不是长期联合开发项目”，本质是用工程资源换取大厂客户，短期难有稳定持续的商业收入。傅利叶方面对媒体问询的回应是“暂不方便回复”，官方口径始终沉默。

把镜头拉远，傅利叶的处境是当下人形机器人本体公司的一个样本。公司 2015 年成立，从医疗康复机器人起家，2019 年切入通用人形，2023 年推出 GR-1，此后迭代到 GR-2、GR-3，2025 年 8 月的 GR-3 把交互陪伴作为重点，应用方向从康复医疗延伸到养老陪护、公共服务。2025 年初完成近 8 亿元 E 轮融资，投资方包括浦东创投、张江科投等上海国资背景机构。与同期成立的优必选、宇树科技相比，傅利叶的资本化节奏偏慢：宇树、优必选已完成上市，云深处科创板 IPO 于 2026 年 5 月 18 日获上交所受理、拟募资约 25.03 亿元，10 月初状态更新为“已问询”；乐聚智能创业板 IPO 于 5 月 19 日获深交所受理、拟募资 26 亿元。傅利叶已完成股改，但尚未递交招股书。

一级市场的钱也在变紧。多位具身行业从业者反映，机构近期对没有重大技术突破的项目普遍转向审慎，融资窗口比上半年窄了不少。在这种环境下，能拿到硅谷巨头的样机订单，既是技术背书，也是一次以成本换时间的下注。

对国内的商用服务机器人赛道而言，这件事的参照意义在于路线选择。Meta 把 Max 定位为消费级 AI 智能体 Muse 的“物理化身”，直接瞄准家庭场景，与特斯拉 Optimus 早期锚定工业制造形成分野。而真正在餐厅、酒店、商超、工厂里跑量的企业，走的是另一条路：先把高频、标准化的场景做穿，用稳定作业积累真机数据，再向通用形态延伸。像普渡机器人提出的“一脑多形”，就是让同一套具身智能核心同时装进配送、清洁、工业搬运与通用具身等不同本体，专用机型负责当下的效率与投资回报，类人形与人形负责更复杂的操作任务——在安徽滁州、天长等地的制造业车间与连锁门店里，这类“先专用、后通用”的渐进路径，往往比一步到位的人形方案更容易算得过账。

三个月做出一台样机，证明了供应链的速度；能不能把样机变成可持续交付的商品，则是另一道题。这道题，硅谷和中国团队都还在答题。