13 月 2026 日，MIT News 發表了一篇關於 Robust AI 公司的報導，該公司由 MIT 校友安東尼·朱爾斯與榮休教授羅德尼·布魯克斯創立。公司推出了移動機器人 Carter——一輛帶輪子的推車，專為在倉庫與工廠這類動態環境中與人無縫互動而設計。
Carter 配備了力感手柄、基於 AI 的電腦視覺系統，以及能讓它瞬間朝任意方向移動的全向輪。人可以單手接管控制、推拉機器人，或透過觸控螢幕給出手勢或指令。這與傳統工業機器人有本質區別——後者要麼在圍欄內作業，要麼在有人出現時必須完全停機。
該公司的方法建立在這樣一個前提上：成功並非取決於機器人本身的自主性，而是取決於「機器人—人—後端」這一系統的協同生產力。在實際部署中，Carter 協助揀貨、搬運貨物並為員工導航，平均每天減少數以萬計的步行步數。機器人可以帶人前往所需貨位，或在裝載時跟隨其後。
Robust AI 的方法論強調 human-in-the-loop（人在迴路中）：機器人不追求完全自主，而是為人保留高度的能動性。這降低了在佈局多變、任務需要靈活應變的不可預測環境中的風險。與追求最大自主性的做法（例如用深度強化學習來管理機器人交通的系統）不同，這裡的首要考量是可預測性與人介入的便利性。
在機器人技術的版圖中，這與那些要麼完全自主並需要專用區域、要麼是置於防護圍欄內的重型機械臂的解決方案形成對比。Carter 佔據的是「協作式移動」這一利基，其硬體設計（力回饋、全向運動）與軟體（視覺與簡潔介面）都專門針對無需額外基礎設施的協同作業而打造。
對業界而言，這意味著導入的加速：此類機器人可在既有場地部署，無需昂貴的空間重新配置。這降低了中型企業的進入門檻，也改變了自動化的經濟邏輯——焦點從取代人力轉向提升人的效率。
長期可擴展性仍是未解之問：當機器人數量急劇增加、情境日益複雜時，機器人的行為能否穩定維持。獨立研究應揭示，在真實條件下人員與機器人密集混流的環境中，安全與生產力水準是否依然保持。
這項研發帶來的最大啟示是：在複雜的物理環境中，勝出的並非最自主的機器人，而是最能融入既有人類系統的那一個。
