為什麼機器人要做成「人形」？揭開機器人踏入日常生活的 550 億商機
當機器人被注入生成式 AI，和人類一起生活的場景不再科幻，解鎖新技能的速度也飛快進展。
獲得 OpenAI、NVIDIA 等巨頭投資的新創 Figure AI，今年頻頻展示火力──1 月大秀自家人形機器人會煮膠囊咖啡、2 月會搬東西、3 月可讓人類下語音指令和對話、7 月跑到 BMW 工廠組裝汽車底盤。
8/6，Figure AI 緊接著發表第 2 款人形機器人 Figure 02，有更靈活的手指、關節，也強調組裝汽車時，知道零件有沒有放歪，放歪了還會自己用手撥一下修正。
同樣備受關注的挪威新創 1X，1 月展示自家機器人會開門，6 月場景切換到辦公室──人類一聲令下，4 個機器人開始清理空間，它們忙進忙出，擦乾桌上翻倒的飲料、把椅子靠好、拿飲料去會議室。1X 也正幫機器人加上雙腳，研發「雙足」機器人 NEO。
機器人在製造業工廠運作已經有幾十年，大多身處固定的空間環境、執行單一且重複的任務。然而上述情境突顯，機器人的用途更加廣泛，不只能待工廠、還能走入一般消費者生活，而這背後有 4 大因素驅動。
4 大關鍵驅力，機器人將迎來 ChatGPT 時刻
第一個關鍵驅動力，全球缺工。大摩分析師指出，缺工議題增加各行各業採用機器人的可能性。
第二，硬體與 AI 技術革新。馬達技術進步、電池儲電能力提升也變得更輕。此外，過去機器人該怎麼動，工程師需要針對每一個不同的系統或環境來訓練和撰寫程式，但 AI 深度學習模型能讓機器能更好地適應、回應實體世界中突發的物理性挑戰，並自我學習；生成式 AI 除了提升前述能力，還能讓不會寫程式的人「用說的」，就能控制機器人。
第三是商機。Figure AI 創辦人 Brett Adcock 觀察，單一用途機器人的商業市場已經飽和，但多功能的通用型機器人潛力還沒完全被開發。《CNBC》指出，人形機器人目前多只部署在物流倉庫中，有機會被進一步用在家庭、辦公室等環境。
第四是市場態度產生變化。管理顧問公司 Slalom 向《金融時報》分享，消費者近年採用 AI 工具產生了連鎖效應──讓企業能夠考慮在接觸消費者的環境中使用機器人。
機器人從工廠走入消費者生活，商機有多大？
根據國際機器人聯盟（IFR）定義，機器人依用途分為：工業機器人、服務機器人，兩者最大差別在是否應用於「製造業」。「服務機器人」是一種不生產任何東西的機器人，應用涵蓋物流運輸、家用、旅館、社交與教育、醫療等生活場域，市場可期。
調查機構 Statista 統計顯示，服務機器人市場 2024 年營收將達 335 億美元，到了 2028 年市場規模預估成長至 551.8 億美元，營收年增率為 13.29%；工業機器人市場 2024 年的營收預估則為 93.1 億美元，到 2028 年成長達 104.1 億美元。
要讓機器人更萬用，它的外形應該長什麼樣子？
當機器人有了又新又聰明的大腦，它需要什麼樣的外形，才能靈活適應各種場景、幫人類執行不同的工作任務？答案很可能是「長得像人」。
特斯拉執行長馬斯克、NVIDIA 執行長黃仁勳，都對「人形機器人」前景表示樂觀。馬斯克甚至大膽預測，未來人類可能會被人形機器人追得到處跑，而黃仁勳則認為，AI 下一波浪潮是機器人，其中又以人形機器人最受期待；未來還會跟車子一樣普及。
打造成「人形」有何好處？支持的論點大多提到，人形機器人可以在專為人類設計的環境中，學習執行不同任務，不用打造多個單一用途的專用機器人，也無須改造原本的使用場域和工作流程。
《TechCrunch》舉例，如果機器人沒有兩隻腳，在樓梯場景就會遇到阻礙。Figure AI 創辦人 Adcock 也認為，目前的世界是圍繞人類活動、生理條件所打造，所以機器人做成人形是理想狀態；如果研發特殊用途的機器人，需要不同團隊研發、操作，要投入的資金反而更多。
此外，Adcock 表示，人形機器人的設計，除了讓人更願意與之互動，也會回頭影響 AGI （通用人工智慧）發展，更容易成為通用型工具，甚至成為全球標準，「我們需要人形機器人才能到達 AGI。」
高盛預測，未來 20 年人形機器人市場規模將成長至 380 億美元，而這些機器人將成為和智慧型手機、電動車一樣的生活必備裝置。無論最終深入人類生活的機器人長什麼樣子，可以肯定的是新一波機器人進展，正在重新打開人類的想像力，持續引領著技術創新。
加州大學聖地牙哥分校的電腦科學與工程系教授 Henrik Christensen 告訴《CNBC》：「機器人是 AI 與現實相遇的地方。」而「這產生一些非常有趣的新組合，我認為即使在 5 年前，我們也無法想像。」
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：Figure AI 1、Figure AI 2、1X、IFR、Statista、NVIDIA 、《TVBS》、《CNBC》1、《金融時報》、No Priors、《Forbes》、《CNBC》2、《TechCrunch》。首圖來源：Brett Adcock。
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