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人形機器人將迎來關鍵拐點
根據國際機器人聯盟（IFR）的分類，機器人大致可分為三大類，工業型機器人、服務型機器人與人形機器人。工業型機器人以機械手臂為代表，應用於汽車、電子、金屬加工等製造業，特點是高精度、高穩定性，適合重複性工作。服務型機器人則廣泛應用於醫療、物流、農業與家庭生活，例如手術機器人、物流搬運設備或掃地機器人，強調人機互動與便利性。而人形機器人則模仿人類外型與動作，結合人工智慧與機電技術，最大優勢是能夠在非結構化的環境中運作，例如協助工廠裝配、倉儲搬運、醫療照護，甚至家庭陪伴。
在這三大類別中，人形機器人近年受到的關注度最高。原因在於它被視為從「專用」邁向「通用」的重要橋樑，不再只是一台針對單一場景設計的機器，而是具備跨場域工作的潛力。研究機構推估，到 2030 年全球服務型機器人市場將突破 1,500 億美元，醫療、物流與家庭服務是主要驅動力。更值得注意的是，人形機器人的商業化也正快速推進，預估 2035 年出貨量可達 137.8 萬台，2025~2035 年年複合成長率（CAGR）高達 52.7%。這樣的成長爆發力，使人形機器人被視為下一個有機會顛覆社會與產業的關鍵科技。
政策、資本與應用需求齊發，推動人形機器人加速落地
人形機器人的產業化浪潮能在短時間內升溫，主要來自政策支持、資本投入與應用需求三方面的共同推動。政策上，中國最積極將人形機器人視為戰略性新興產業，地方政府已訂下量產與應用目標，其他主要經濟體也陸續跟進。資本市場方面，創投與科技巨頭持續大規模投資，為新創提供快速擴張的動能。需求面則以製造、物流與醫療照護為核心，符合產業與人口結構變遷帶來的迫切需求。三股力量交織，正加速人形機器人從研發走向落地。
各國推動人形機器人成為戰略新興產業
政策是推動人形機器人快速成長的核心力量之一。中國最積極將人形機器人納入戰略產業，從 2023 年工信部發布《人形機器人創新發展指導意見》開始，至 2025 年已由地方政府接力落實。北京提出 2027 年要達到 年產 1 萬台人形機器人的能力，並規劃零售、醫療、物流等應用場景收集數據，建立 PB 級資料庫（1PB = 1024 TB），用於訓練 AI 模型。上海則提出要在 2027 年以前，打造至少 100 家核心企業、100 個創新應用場景，並推出專屬產業基金支持產業鏈。
這種政策支持的強度幾乎與中國大力發展電動車時期相同，代表政府已經把人形機器人當作下一個工業升級突破口。除了中國以外，美國與歐洲雖然動作較慢，但也逐漸透過製造業補貼與醫療自動化專案推動人形機器人導入。例如美國國防部與波士頓動力（Boston Dynamics）合作，將部分人形機器人納入訓練與物資搬運試點；歐洲則以德國、日本跨國汽車廠為主，開始在產線測試機器人輔助工人們組裝。政策面的支持，正是確保產業能夠快速跨越成本與技術瓶頸的重要因素。
科技巨頭與創投資金湧入，產業熱度高漲
除了政策扶植，資本市場的積極投入同樣是人形機器人加速成長的重要動能。2025 年僅在中國，單月就有 28 筆人形機器人相關投融資，其中 12 筆金額超過 1 億人民幣，規模遠超前幾年的單筆融資，代表投資人對產業潛力信心大幅提升。深圳新創公司眾擎機器人（EngineAI）獲得 1 億美元的 A 輪融資，用於研發具備高自由度的人形機器人，並計劃在未來三年擴大產能五倍。另一家中國新創星海圖（Galaxea）也完成 1 億美元融資，專注於開發機器人靈巧的手部與感測模組。
美國方面，加州新創公司 Field AI 今年完成了 4 億美元的募資，投資方包括亞馬遜(AMZN)創辦人貝佐斯的家族辦公室、輝達(NVDA)、英特爾(INTC)等科技巨頭的投資部門等，最新一輪融資對 Field AI 的估值為 20 億美元。歐洲方面則有像 NEURA Robotics 這類專注於研發人形機器人的新創公司持續獲得資金與關注。
製造、物流與醫療照護成主要應用場景
以需求面來看，目前產業共識認為製造、物流、醫療照護將成為人形機器人最先落地的三大場景。製造業方面，汽車產線是最適合導入的環境。因為其工序結構化程度高，標準化流程明確，能讓人形機器人發揮穩定的搬運與組裝功能。根據預估，2035 年製造業人形機器人市場規模將達到 1,071 億美元，年複合成長率（CAGR）超過 70%。物流領域則由亞馬遜(AMZN)領頭，測試 Agility Robotics 的第三代人形機器人 Digit 協助倉儲搬運，未來可能擴展到揀貨與配送。醫療與高齡照護則是長期潛力最大的應用，隨著全球 65 歲以上人口將在 2050 年突破 16 億人，人形機器人有望扮演陪伴、復健與護理助手的角色。
產業價值鏈分工明確，共同驅動人形機器人發展
人形機器人的快速進展，來自於完整價值鏈的協同發展，主要可分為大腦（ Brain）、身體（Body）與整合商（Integrator）三大環節。大腦代表感知與決策核心，包括 AI 模型與運算晶片，是智慧化的關鍵。身體則涵蓋感測器、電機、減速器等零組件，決定機器人的穩定性與成本結構。整合商則是將軟硬體整合，推出能實際落地應用的人形機器人，如美國的特斯拉(TSLA)、與 Agility Robotics 還有受到世界矚目的中國新創公司宇樹科技（ Unitree）。這三者形成自上而下的分工，缺一不可，共同推動人形機器人產業邁向商業化。
大腦：AI 與晶片成為人形機器人的大腦核心
人形機器人最具突破性的部分，在於它並非只是一具機械外殼，而是需要具備有「思考」能力的大腦來支撐。這個大腦主要由 AI 模型與高效能 GPU 構成。AI 模型賦予機器人環境感知、語意理解與自主決策的能力，而 GPU 則提供足夠的算力，確保模型能在即時情境下執行。近年來，生成式 AI 與大型行為模型（Large Behavior Models, LBMs）的出現，讓機器人能夠從過去依賴人工編碼，進化到透過模擬數據與實際操作自我學習。谷歌(GOOGL)旗下 Google DeepMind 的 Genie 3 世界模型、Skild AI 的 Skild Brain，正是希望打造通用機器人大腦的代表案例。另一方面，輝達(NVDA)也持續推出針對機器人的專屬運算平台，例如最新的 Jetson Thor，算力比前一代提升 7.5 倍，能支援複雜的運動控制與多模態感知。這些技術突破不僅提升機器人智慧化水平，也讓開發者社群更容易在平台上構建應用，加速軟體與硬體的迭代。
身體：零組件進步決定人形機器人的實用性與成本
人形機器人的身體涵蓋了感測器、電機、減速機、電池與材料等核心零組件。以特斯拉(TSLA) Optimus Gen2 的成本結構為例，感測器佔比高達 37%，其次是電機與螺桿，各佔約 20%，顯示精準感知與運動控制是決定成本的核心。目前各家廠商持續提升零組件的 高性能化、一體化與輕量化，以便讓機器人能執行更複雜的動作。例如多模態感測技術結合了機器視覺與光達，能彌補單一感測在距離或天氣上的限制，成為下一階段的主流。台灣在這一環節具備完整的供應鏈優勢，台達電(2308)、東元(1504)在電機與電源領域深耕多年，上銀(2049)與和大(1536)則分別在精密傳動與減速機領域佔有一席之地。這些零組件商雖然不像整機商般受到媒體矚目，但其實是產業能否真正規模化的基礎。隨著量產進程加速，零組件的標準化與成本下降，將是推動人形機器人大規模商業化的關鍵因素。
整合商：整合商是把技術帶進現實場景的推手
最後是整合商，也就是整機整合與商業落地的角色。整合商的任務，是把 Brain 與 Body 的技術成果整合起來，設計成能在真實場景中運作的人形機器人。目前市場上已有多個具代表性的玩家。特斯拉的 Optimus 以汽車製造線為首波應用，強調透過 AI 訓練實現「感知 — 決策 — 執行」的完整能力，並設定量產目標為每年 100 萬台、售價 2 萬美元。美國新創公司 Agility Robotics 的 Digit 則鎖定物流倉儲，亞馬遜已經在倉庫進行測試，協助搬運物品。中國的宇樹科技則採取低價策略，新款人形機器人 R1 售價僅 5,900 美元，大幅降低入門門檻，並透過大量銷售入門機器人，收集消費者使用數據訓練模型。這些不同路線代表著人形機器人仍處於百花齊放的早期階段，各家公司依據自身優勢選擇場景切入。
人形機器人市場主要產品之比較
特斯拉(TSLA) - Optimus
設計目標：以汽車製造產線為首波應用，強調成本控制與擴大產量達到規模經濟效益。
技術規格：第二代機器人採用一體化關節模組與 FSD 晶片，結合端到端 AI 學習能力。
核心能力：馬斯克設定目標為年產 100 萬台、單價 2 萬美元，鎖定大規模商用。
波士頓動力 - Atlas
設計目標：最初源自軍方資助，用於展示先進機械性能。
技術規格：採用液壓驅動與 3D 列印零件，動作敏捷度極高。
核心能力：機械性能最強，但成本過高、商業化進程緩慢。
宇樹科技（Unitree）- R1
設計目標：平價量產，鎖定教育、研發與輕度應用市場。
技術規格：高度約 1.2 公尺，24–40 自由度，可升級 NVIDIA Jetson Orin。
核心能力：售價僅 5,900 美元，是市面上最便宜的人形機器人，利於大規模鋪貨與數據收集。
Agility Robotics - Digit
設計目標：專注物流與倉儲應用，與亞馬遜(AMZN)合作測試。
技術規格：採雙足設計、可搬運 20 公斤物品，售價約 25 萬美元。
核心能力：能協助倉庫員工進行搬運與分揀，預計 2025 年全面上市。
Apptronik - Apollo
設計目標：定位為「通用型」人形機器人，兼顧工業與服務場景。
技術規格：身高 173 公分、重量 73 公斤，可負載 25 公斤。
核心能力：採用模組化設計，便於快速維護與升級，強調靈活性。
人形機器人面臨技術與成本挑戰，商業化落地仍需時間醞釀
雖然人形機器人的發展潛力巨大，但要真正進入大規模商業化，仍有數個不可忽視的挑戰。首先是技術瓶頸。現階段的人形機器人在動作速度、穩定性與靈巧度上仍與人類存在差距。以比賽或展演場合常見的場景為例，許多機器人仍需要較長的時間處理簡單指令，甚至出現摔倒或卡住的情況。尤其在非結構化環境中，例如工廠臨時調整流程、倉儲不規則堆放物品，機器人往往無法像人類一樣即時應對，這限制了其可用性。
其次是成本問題。目前市面上能商業化的人形機器人售價大多落在 2 萬至 25 萬美元之間，差異雖大，但對大部分企業來說仍屬高昂支出。特斯拉(TSLA) Optimus 設定的目標售價為 2 萬美元，前提是要達到年產 100 萬台的經濟規模，但在短期內，整機廠商能否突破量產門檻仍是疑問。另一方面，像 Unitree R1 雖然售價僅 5,900 美元，但其負載能力與靈巧度有限，難以勝任工業級任務。
最後是市場接受度與倫理挑戰。調查顯示，美國消費者對人形機器人的正面看法淨值僅有 5%，遠低於中國的 61%。這代表在人形機器人逐步進入社會場景的同時，必須面對人們對隱私、安全甚至失業風險的疑慮。未來能否成功落地，不只取決於技術與成本，更關乎消費者與政策制定者能否接受它融入日常生活。
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