6小时前 美国人形机器人公司，比哈佛还难进

作者：沙克    出品：人形机器人洞察研究

近年来，美国人形机器人赛道如火如荼，特斯拉Optimus与Figure AI等公司正加速从原型走向量产。

Tesla Optimus团队负责人Konstantinos Laskaris发布招聘帖，并分享团队合影，以F1赛车空气动力学下压力提升加速度为喻，强调公司正全力冲刺Optimus高量产，公开招聘热爱驱动系统、电子、传感器、动态线束、相机、机身或手部结构设计的工程师，号召大家共同攻克微米级公差挑战，加速人形机器人制造的可扩展性。

特斯拉此次公开招揽人才正值行业格局剧烈重组之际。该公司目前面临着激烈的竞争，并目睹了大量专业人才流向竞争对手的机器人初创公司。近期一些关键人物的离职，例如前Optimus负责人米兰·科瓦奇(Milan Kovac)跳槽至波士顿动力公司(Boston Dynamics)，更凸显了拉斯卡里斯(Laskaris)此番言论的紧迫性。

与此同时，Figure AI创始人兼CEO Brett Adcock透露，公司过去三年收到17.6万份求职申请，却仅招聘约425人。这意味着，该公司在过去三年中的整体录用率仅为约 0.24%。阿德科克还评论称，大多数投递的简历“质量堪忧”（slop）。根据《美国新闻与世界报道》（U.S. News & World Report）的排名，加州理工学院（Caltech）的录取率最低，为3%。

Adcock在WTF Online播客中揭示其招人理念：“传统智慧是去挖有经验的大公司高管，但这完全是垃圾……我只看重真正‘关心’（care）问题的人。”美国人形机器人企业的招聘现实：申请者趋之若鹜，录取却极度严苛，远超顶尖大学门槛，人才已成为竞争的绝对核心

Figure AI CEO的招人理念：

拒绝“拼凑明星”，只招“真正关心”的人

Brett Adcock作为Figure AI创始人，其招聘哲学在业内独树一帜。他直言不讳地批判传统招聘路径：“常规智慧是出去挖一个真正有经验的人，从大背景、成功公司挖人，让你感觉很好。但我发现这个剧本完全是垃圾，直接扔掉。”即使如今Figure已成气候，仍有大批“大牛”从大公司主动敲门，他却认为这并非正确路径。

Adcock指出，历史上每一代伟大公司都不是靠“拼凑VP”建成的。他以Meta当前的超级智能实验室为例：“把15个Tom Brady（超级巨星四分卫）凑在一起，马上就会崩溃。”这种“明星拼盘”模式在高度不确定的前沿领域尤其致命。人形机器人研发涉及AI、机械、控制、制造等多学科交叉，充满未知，靠资历堆砌的团队难以快速迭代。

他的核心公理只有一条：“你只需要找到真正关心（care）的人。这就是我寻找人才的核心公理。”在Adcock看来，“care”不是空洞的热情，而是对问题的深度执着——即使无人监督、薪酬暂不匹配，也会主动钻研、夜以继日地推动突破。

这种特质能让人在模糊边界中保持高执行力与创造力，远胜于简历上的光鲜履历。Figure正是靠这种“关心驱动”的小而精团队，在短短几年内从零起步，估值飙升至数百亿美元，并已与BMW等巨头展开商业合作。

这一理念也体现在实际操作中：面对海量申请，Adcock团队坚持“一个一个手动审阅”，拒绝依赖ATS（申请人跟踪系统）简单过滤，因为“即使是垃圾申请，也需要至少20秒点击”。这种近乎“手工匠人”的严苛筛选，正是为了确保每一位入职者都真正“care”人形机器人改变世界的使命，而非 merely 追逐热门赛道。

人才争夺战白热化：

为何人形机器人人才“比哈佛还难进”

Adcock披露的17.6万申请、仅425人入职的数据（录取率约0.24%），已成行业标志性事件，远低于哈佛大学约3%的本科录取率。多家媒体报道指出，这一数字并非孤例，而是整个美国人形机器人领域的缩影。

Tesla Optimus团队同样在2026年进入“最艰难一年”，公开招聘超100个岗位，涵盖AI操纵、制造工程、机械集成等，团队规模从两年前的零起步快速扩张至数百人。Agility Robotics、Apptronik、Boston Dynamics等公司也在同一池子里抢人，导致招聘成本飙升、挖角战频发。

人才为何如此稀缺？核心在于人形机器人技术的极端跨学科性与前沿性。它要求工程师同时掌握：全身控制（whole-body control）与实时动态规划；仿真到现实（sim-to-real）迁移技术；灵巧操作（dexterous manipulation）与传感器融合；规模化制造中的微米级公差、供应链与安全合规。

传统机器人或AI人才难以直接对口，高校与大厂输出的“标准化”专家数量有限，而人形机器人赛道2022年以来融资总额已超百亿美元，需求呈爆炸式增长。中国企业也在全球挖角，进一步加剧供给短。结果是即使申请者众多，“slop”（无效或低质简历）占比极高，真正具备实战经验、能快速上手的“关心型”人才凤毛麟角。

人才已成为竞争的关键要素。与软件AI不同，人形机器人是“物理世界AI”，成败高度依赖执行速度与迭代能力。资金充足的公司比比皆是，但能把原型机转化为百万量产产品的团队，却依赖高密度“关心”人才的集体智慧。Adcock多次强调， generational company 靠的是使命驱动的小团队，而非大公司“空降兵”。

Tesla同样在2026年将Optimus量产列为战略核心，Elluswamy等高管公开称这是“一生中最艰难的一年”，足见人才瓶颈已成赛道胜负手。谁能率先锁定并留住这些稀缺人才，谁就能在从工厂到家庭的万亿市场中率先突围。