連機器人先驅都示警：為何砸錢仍解不了人形機器人的關鍵難題？
<p>近期在矽谷山景城舉行的 Humanoids Summit，聚集超過 2,000 位來自迪士尼、Google 及多家新創公司的工程師與業界人士，集中展示人形機器人的最新技術突破，成為當前物理 AI 領域最受矚目的焦點之一。 在創投資金與科技巨頭持續加碼下，人形機器人看似正快速逼近日常應用場景，但產業內部對「距離真正上工還有多遠」的看法，卻尚未形成共識。Humanoids Summit 創辦人 Modar Alaoui 便直言，物理 AI 將成為常態，但真正的問題在於，這個轉變究竟需要多長時間才能發生。 在 Humanoids Summit 上，許多站在第一線的機器人「創造者」，本身也對前景保持高度警覺，試圖為過熱的市場降溫。事實上，來自製造商與工程師的討論皆顯示，產業對人形機器人的質疑，已逐漸聚焦在三個現實層面：展示能力與實際任務之間的落差、是否能長時間穩定運作並承擔錯誤成本，以及在雇用與管理層面，企業是否能清楚評估投資報酬率。 問題一：展示能力與實際任務之間的落差 儘管市場投資者在 2025 年已向人形機器人領域投入約 50 億美元，全球也有約 50 家公司各自籌集超過 1 億美元資金，但產業整體仍處於從「科學實驗」邁向「實際勞動力」的轉型陣痛期。 2025 年人形機器人在硬體方面展現出突破性的進展。例如 Figure AI 推出的新一代 Figure 03，具備更強的感知與觸覺控制，還可以展現與人類極其相似的跑步姿態。波士頓動力（Boston Dynamics）也在 CES 2025 公開新版 Atlas，進一步強化物理性能與移動力。 雖然多款人形機器人已能完成動態平衡，可以在不平整地面行走，甚至在狹窄空間操控物體，然而這些亮眼示範仍主要侷限於「受控環境」中，與真正的「通用」仍有距離，因為目前的技術仍難以讓人形機器人在多變、非結構化的場景下可靠地完成類人任務，尤其是在「處理脆弱物品或雜亂情境」時，這正涉及機器人最核心的缺陷：缺乏「物理直覺與適應力」。 正如麥肯錫管理顧問公司合夥人 Ani Kelkar 所說，現在許多大眾正根據影片進行「大舉推斷」，像是把摺衣服的示範過度聯想為全能管家。但現實是，即使是目前最先進的視覺語言動作系統（VLA），仍處於早期採用階段，且面臨「訓練數據不足」的瓶頸，導致機器人難以在混亂的現實環境中做出可靠決策。 問題二：是否能長時間穩定運作並承擔錯誤成本 「人形機器人領域仍有一座非常、非常大的高山需要攀登，還有大量的研究有待解決，」新創公司 Haptica Robotics 聯合創辦人 Cosima du Pasquier […]</p>
