機器人硬體成本年降 40%！電動車供應鏈帶動平價化，餐飲、醫療缺工加速商用化
輝達執行長黃仁勳在2026年1月CES主題演講上宣告，AI將正式跨越數位邊界，走進實體的各行各業。具備推論與工具執行力的「代理AI（Agentic AI）」正協助企業打造專屬AI員工；而隨著AI學習真實世界物理定律，機器人與自駕車的商用可能性也將大幅被推進。
當AI走進實體世界，各大產業如何端出新商模？專門研究AI與自駕車領域的台大資工系教授徐宏民認為，大語言模型帶來的「泛化能力」，將成為突破過去數十年技術瓶頸的解方。
從人機協作的進階輔助駕駛、以運算晶片算力為賣點的智慧座艙，到硬體成本年降40%、即將走入餐飲與醫療現場的服務型機器人。2026年起，AI不只被拿來做可愛頭像，更助力百工百業打造前所未見的超能企業。
全自駕還早，精進「人機合駕」默契
過去，全球產業對自駕車Level 4與Level 5完全自動駕駛寄予厚望。但現實是，受限於法規與長尾效應（例如特殊路況和辨識死角），目前自駕車的落地應用，多仍停留在Robotaxi（自動駕駛計程車）這類商用車接駁。
在長期投入AI與自駕車研究的過程中，發現一個關鍵痛點：在傳統的機器學習框架下，演算法只要遇到訓練資料庫裡沒有的特殊路況或罕見車輛，就會瞬間當機、無法辨識。這正是過去在乘用車自駕技術上，遲遲難以跨越的挑戰。
然而，現在AI大語言模型帶來的「泛化能力」，成為突破瓶頸的解方。當模型參數量破百億，AI開始具備處理未曾被標註情境的「通識」與「常識」判斷能力。
一旦將泛化能力導入車載系統，不只能大幅精進 Level 2+進階輔助駕駛的安全性，更讓自駕車做出貼近人的精準決策，預估到2030年L4在全球乘用車市占率僅約1％至3％，多用於物流車隊；而具備L2、L2+車輛市占率將突破61％。
智慧座艙是下個熱門戰場
當軟體與AI成為汽車核心競爭力，下一個爆發戰場正是「智慧座艙」。
過去，傳統汽車的價值取決於引擎與底盤；如今，電子系統與軟體的成本占比，已經從過去的10％逐年快速攀升40％，未來甚至將達到60％。未來的車載系統不再只是一塊螢幕，而是具備強大對話能力的貼身管家，汽車將成為我們專屬的「第三生活空間」。
這個趨勢在電動車競爭激烈的中國市場最為明顯。現在中國許多電動車主，中午選擇待在車上吹冷氣午休，因為純電驅動沒有廢氣中毒的疑慮。
當車子變成生活空間，裡面就會衍生出冰箱、大螢幕，甚至是各種娛樂與辦公需求。最讓人驚訝的是，現在中國車廠發表新車時，主打的賣點竟然是「搭載高通8295晶片」。當運算晶片與算力成為消費者購車的重要指標，這清楚代表著車輛的「智能性」，已經成為產品間最重要的差異化來源。
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服務型機器人平價化，不用嗎？
不可否認，中國電動車市場正經歷一場殘酷的「內卷」（過度競爭）。他們以不計成本的殺價競爭，以破壞性價格席捲全球，甚至嚴重威脅德國、日本等傳統汽車產業鏈。
然而，這場淘汰賽，卻為另一個新興產業「自主機器人」產業帶來意外紅利。原因很簡單，機器人與電動車、自駕車在硬體供應鏈上，有著極高的重疊。雖然它們的外型截然不同，但在生產電池、馬達、感測器及運算晶片等關鍵製程上，卻是非常相似的。
受益於中國電動車產能所帶來的規模經濟，相關硬體零組件的成本正急遽下降。可以發現機器人的硬體成本正以每年約40％的速度快速滑落，這意味著，過去動輒天價的服務型機器人，未來將快速走向平價化。我常跟業界的朋友說：如果未來你能租用一台在餐廳廚房連續工作10小時、不怕切到手，也不怕生傳染病的機器人，而且一年只要花費新台幣60萬元，你會不用嗎？在缺工極度嚴重的餐飲與醫療照護業，這種剛性需求勢必會迎來驚人的大爆發。
機器人的「舞台」較好落地
近年來，包含特斯拉在內的許多科技巨頭，紛紛將研發重心從自駕車延伸到雙足或人形機器人。有一說是：「自駕車就是一輛有四個輪子的機器人」，但兩者技術真能無縫接軌嗎？
其實，自駕車過去所累積的軟硬體與視覺感測經驗確實能轉移，但機器人所面臨的物理宇宙，仍具挑戰。其中最大的差異，就在於場域與動作的複雜度。自駕車只需要在道路上控制方向盤與煞車；但機器人卻要在廚房、醫院這類充滿變數的環境中活動，這需要仰賴機器人具備物理常識推理與長時序規畫能力。
舉一個簡單的例子，機器人必須要知道，拿一杯熱咖啡和拿一個塑膠空瓶的力道與方式是完全不同的。在實體世界裡，機器人一旦動作失誤，打翻了熱湯或是撞倒老人，造成的實體傷害是無法像在電腦上一樣按下「Ctrl＋Z」撤回的。
儘管挑戰如此艱鉅，但我對機器人的商業化落地速度，卻比對L4自駕車更為樂觀。因為機器人通常是在封閉或半封閉的室內場域工作，移動速度慢，即使發生失誤，導致致命性與造成的社會恐慌，也遠低於在高速公路上的自駕車。隨著大語言模型結合視覺與行動（VLA）技術在未來3到5年內逐漸成熟，機器人將能夠自主推演並拆解複雜的任務，真正走入我們的日常生活。
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徐宏民
台大資工系教授，專長研究AI、自駕車領域。曾任鴻海子公司富智捷技術長，致力將AI技術推向產業落地應用。
（本文轉載自《數位時代》）
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