工廠人型機器人：釐清事實與虛構

人們曾設想的人型機器人在工廠中與人類並肩工作的美好場景，如今正遭遇現實挑戰。儘管特斯拉(Tesla)、Figure AI等公司已展示了原型產品並吸引了大量投資，但要實現人型機器人在供應鏈中的廣泛應用，所需時間可能遠超預期。

‌Gartner的最新預測‌指出，到2028年，全球能夠在製造業和供應鏈中大規模使用人型機器人的公司將少於20家。研究分析認為，儘管這項技術前景廣闊，但市場熱情的成長速度，已超過了機器人應對複雜、高強度物流工作的實際能力提升速度。

‌難以突破的「試點煉獄」‌

供應鏈的管理者們一直寄託希望在機器人技術來應對勞動力短缺和工資上漲的問題。然而，Gartner預計，到2028年，能使其人型機器人項目真正走出測試階段並進入實質性部署的公司，‌不會超過100家‌。

問題的根源在於，人們普遍將「工廠生產所需」與「當前技術所能提供」混為一談。Gartner資深首席分析師Abdil Tunca直言，相關技術仍遠未成熟。他表示：「人型機器人描繪的前景固然吸引人，但現實是，其技術目前仍不成熟，在多用途性和成本效益方面遠遠未能達到預期水準。」他並警告，企業決策者可能會在那些還遠未做好商業化準備的技術方案上投入過高的成本和期待。

Tesla Optimus機器人。

(來源：Tesla)

挑戰不僅僅是軟體層面的，還深深根植於‌物理限制‌。Simplexity Product Development發現，目前大多數人型機器人在單次充電後只能工作‌90分鐘至2小時‌，遠遠達不到工廠標準一個班次所需的最低‌8~20小時‌的工作時長要求。

此外，賦予機器人以媲美人類的靈巧性成本極為高昂。部分機型僅一隻「機械手」的成本就高達‌約9,500美元‌，而其成功抓取和操作複雜物體的成功率仍‌僅有30%左右‌。

異軍突起的「多功能機器人」

在媒體對人型機器人大幅報導的背景下，許多務實的製造商正在將目光投向‌「多功能機器人」(polyfunctional robot)‌。這類機器人並不執著於模仿人的形態，它們通常採用輪子底盤以保持穩定並提升移動速度，或將感測器佈置在身體多處，核心設計目標是‌追求高產出效率和實用價值‌，而非單純的擬人化。

「Stretch」倉儲機器人。

(來源：Boston Dynamics)

Gartner的分析師表示，這些非仿人形態的機器人在執行特定的工業任務時，反而‌表現更好‌。「對於絕大多數需要優先考慮『單位投資所能實現的最大產出效率』的公司而言，我們預計多功能機器人將是更為優越的解決方案。」Gartner高級總監分析師Caleb Thomson分析道。

其他機構的研究也支持這一觀點。弗勞恩霍夫研究所(Fraunhofer-Gesellschaft Institute)的一項調查顯示，僅有約‌40%‌的產業專業人士認為，實現工廠自動化‌必須具備類似人類的腿部‌和靈活的雙手。大多數人‌更青睞移動底盤和模組化的夾持工具‌，因為相較於雙足行走機器人，它們通常更穩定、更節能。

工廠工人技術缺口

有效運用這些先進的機器人技術，還有一個深層障礙——‌操作它們的人還未準備好‌。高效的自動化依賴具備相應技能的員工來維護和操作，確保其平穩、持續運作。

Gartner預測，由於對員工‌學習與發展(L&D)‌的投入普遍不足，到2028年，約‌60%的供應鏈數位化轉型專案‌將無法兌現其承諾的商業價值。在團隊層面，人工智慧(AI)和機器人技術所承諾的生產率提升難以真正實現，往往是因為一線工人缺乏必要的培訓，無法有效利用這些先進工具。

「儘管技術在長期內可望降低成本，但L&D投入的不足正在直接威脅這些項目的成功，」Gartner副總裁分析師Tom Enright表示。這種‌日益擴大的技能缺口‌意味著，即使企業配備了最先進的機器，如果缺乏能熟練操作和維護的人員，投資回報也將大打折扣。

成本、安全與智慧的核心瓶頸

對於大多數企業而言，人型機器人目前‌過於昂貴‌。特斯拉希望將其Optimus機器人的售價控制在‌2萬美元‌以下，但像中國宇樹科技(Unitree)等公司推出的入門級人型機器人雖價格約為‌6,000美元‌，其可靠性和耐用性尚無法滿足嚴苛的工廠生產環境要求。而更為先進的機型，成本則遠超專為特定任務設計的工業機器人，且‌可靠性仍待驗證‌。

‌安全問題‌始終是法律和風險團隊的首要關切。與大多數被安全圍欄隔離的傳統工業機械手臂不同，人型機器人被設計為在人類身邊近距離工作。由於其需要持續消耗能量來維持自身動態平衡，一旦遭遇斷電或軟體故障，它們‌可能瞬間失去平衡並傾倒‌。

「人型機器人面臨的安全要求與傳統工業機器人有根本性的不同，」Simplexity成長副總裁Michael Tanguay指出，「它們普遍體積龐大(約50~190磅)，依賴主動穩定系統運行，且工作場景靠近人類，這種組合帶來了新的‌碰撞與傾倒風險‌，因此需要全新的安全框架來應對。」

更深層次的問題是，專家指出，人型機器人在應對不可預測的環境時，普遍缺乏一種‌人類的「常識」。麻省理工學院(MIT)電腦科學與人工智慧實驗室主任Daniela Rus近期直言，儘管一些演示令人驚歎，但在物理世界中，現有人型機器人的‌自主判斷能力(通常意義上的「智慧」)仍然非常有限‌。

更多測試與試點規劃

業內多數分析師相信，人型機器人將在製造業的未來佔有一席之地，但它們無法如部分投資者所期望的那樣「解決一切問題」。在可預見的未來，其應用將主要局限於‌受控的內部環境‌，而非快節奏、高複雜性的動態倉儲或裝配流水線。

Gartner的分析師為供應鏈管理者們提出了更現實的建議：推進並管理好試點計畫。企業應開展精心設計的試點計畫，以驗證人型機器人能否適應其特定業務場景，但不應期望它能立刻帶來大規模的人員縮減。

‌聚焦「解決具體問題」。從業務痛點出發，優先為特定任務尋找最適合、最有效的自動化解決方案，無論其形態是否為仿人。追求即時可靠的投資回報‌。對於更廣泛的製造領域，建議加大對專用化、多功能自動化的投入，這些方案通常能帶來更直接、更確定的投資回報，是現階段更穩健的選擇。

(參考原文：Factory Humanoid Robots: Discerning Fact from Fiction，by Pablo Valerio，國際電子商情Clover.li編譯)

本文原刊登於國際電子商情網站

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