1X Technology 的 NEO Gamma 是目前市場上「最溫暖、最像人」的人形機器人, 也可說明黃仁勳的「三台電腦架構」：
1. 第一台電腦：AI 工廠 (數據與大規模訓練)
1X 的核心策略是 「Imitation Learning」（模仿學習）。他們不只是在實驗室訓練，而是將數據收集延伸到了真實家庭。
具體實踐： 使用 NVIDIA DGX 超級電腦與 OpenAI 的大型基礎模型。
1X 的做法： Redwood AI 模型： 1X 開發了名為「Redwood」的通用 AI 模型。
人類專家示範： 他們僱用大量操作員透過 VR 遠端操控 NEO，在 1X 的辦公室甚至員工家中進行洗碗、摺衣服等動作。這些數據會被送回第一台電腦（AI 工廠），訓練出能夠處理「非結構化環境」（指雜亂、多變的家裡）的神經網路。
VLA 整合： 透過 NVIDIA 的 GR00T N1 模型，讓 NEO Gamma 具備將語音指令轉化為精細動作的能力。
2. 第二台電腦：Omniverse (數位孿生與物理安全測試)
對 NEO Gamma 來說，模擬器不只是練動作，更是為了**「極致安全」**。
具體實踐： 使用 NVIDIA Isaac Sim 與 Isaac Lab (基於 Omniverse)。
1X 的做法：
肌肉與韌帶模擬： 不同於 Tesla 的硬質齒輪，NEO 使用的是繩索驅動（Tendon Drive）。在模擬器中，1X 必須模擬這種像人類肌肉般的「順應性」（Compliance），確保機器人在碰到貓或小孩時，動作是柔軟且安全的。
合成數據： 在進入真實家庭測試前，NEO 會在虛擬家庭中「試錯」數百萬次，學習如何蹲下、坐下以及在不同材質的地毯上行走而不滑倒。
3. 第三台電腦：NEO Gamma 本體 (邊緣運算與感知)
這是 NEO Gamma 最引以為傲的地方，它將運算與感測完美融合進了那個「穿著運動服」的身軀裡。
具體實踐： 搭載 NVIDIA Jetson Thor (或 AGX Orin) 高性能邊緣 AI 晶片。
1X 的做法：
內建神經網路推論： NEO 的頭部內建了強大的 GPU，這讓它能以 100Hz 的頻率運行全身控制器。當長者對它說「幫我拿杯水」，本體電腦會立即進行視覺語義分割，鎖定水杯並規劃路徑。
低噪音與情緒互動： 為了不干擾居家生活，第三台電腦還優化了馬達控制算法，使噪音降低到 40dB（如同冰箱運行聲），並控制頭部的「情緒耳環」（Emotive Ear Rings）與人類進行非語言溝通。
NEO Gamma 實踐架構對照表
| 架構層次 | 1X Technology 的具體應用 | 關鍵特色 |
| 第一台電腦 (學腦) | 訓練 Redwood AI 通用模型 | 強調真實人類動作的模仿學習 (Imitation) |
| 第二台電腦 (練武) | Isaac Lab 模擬繩索驅動物理特性 | 專攻「順應性安全」與多樣化家庭場景 |
| 第三台電腦 (做事) | 內置 Jetson 晶片 實時處理視覺/語音 | 靜音運行與類人反應，適合長者居家陪伴 |
1X 是長者照護的首選案例
相較於 Figure AI 的工廠風格，1X 的 NEO Gamma 在「三台電腦架構」中特別強化了**「人機安全交互」**：
物理安全： 即使「第三台電腦」當機，其繩索驅動的物理結構也是柔軟的，不會像鋼鐵手臂那樣撞傷長者。
隱私訓練： 1X 採取了「隱私優先」的數據處理流程，在第一台電腦訓練時會過濾敏感家庭資訊。
