特斯拉Optimus將量產!人型機器人高成本、高故障率下為什麼巨頭仍要砸錢投入?
特斯拉Optimus將量產!人型機器人高成本、高故障率下為什麼巨頭仍要砸錢投入?

越來越多科技巨頭投入製作人型機器人的行列。繼小米、波士頓動力(Boston Dynamics)、NASA等之後,特斯拉(Tesla)執行長馬斯克(Elon Musk)近日也表示將在9月30日「人工智慧日」(AI Day)當天亮相雙足機器人Optimus,並預計於明年開始量產。

雖然機器人專家和分析師目前普遍不看好Optimus的前景,打造人型機器人從來不像人們想像的那麼容易,但科技公司還是紛紛投入資金,要打造出雙手雙腳、有頭有臉的機器人。

又貴又複雜,雙足機器人的開發有其必要?

說到機器人,世界上最受歡迎的就非掃地機器人iRobot莫屬,截至2020年全球銷量超過3000萬台。iRobot現在的形狀就是一塊有厚度的圓盤,方便在地上移動,表示(經過幾代的改進後)現在的型態是最適合用來執行清掃任務,除了方便移動到房子中的各角落,也能減少碰撞造成的傷害。

但同時,iRobot已經很難以低於1,000美元的價格來販售,若以其他形狀來製作,恐怕還會增加不少成本,運行效能也不一定會更好。讓現在的掃地機器人再多出一雙手臂不只不務實,也增加更多潛在的故障點。

這都說明了,只要能最有效率的執行任務,機器人不一定需要擁有人的形貌,而且機器人擁有越多關節,移動方式將會更複雜,也增加可能的故障機會。不是沒有人想製造過人型機器人,只是要克服的困難太多。

外媒TechCrunch就點出了一個問題:為什麼還是有這麼多公司願意砸錢,投入人型機器人的計畫?

從科幻到現實,「我們」與「它們」的距離

原因其實不難。第一,符合大眾影視媒體自科幻作品興起以來,人型機器人就存在我們對未來的想像當中。再者,比起只有基本方體、圓形的機器人,類人型體更能帶來親切感。

從科幻小說家艾西莫夫(Isaac Asimov)到電影星際大戰、再到魔鬼終結者,無一不在潛移默化中塑造了大眾對機器人的期待──人形。在許多大眾媒體的表現當中,機器人一直被視為「我們」人類的機械版本;它們與我們相差無幾,只是大腦由電腦複雜的運算代替,關節肌肉由不同的電線和機械結構組成。

既然機器版本的「我們」和人類相差無幾,我們就更容易將自己投射到機器人身上。我們更容易被和我們相近的形體吸引,因為人類天生就能夠辨別看起來像人類的東西,即使是卡通圖案,我們也會自動認出,那應該是個人類角色、那不是人類角色。這也是為什麼雙足機器人在科幻小說中佔有重要地位,「它們」幾乎就是「我們」,「它們」可以做到「我們」可以做到的事、甚至做得更好。

馬斯克在發表Optimus計畫就表示,希望Optimus可以幫人類處理一些必要但具有危險性、重複性、或是必須但是人們懶得做的工作,如搬運工作、家務打掃和老齡照護等等。

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圖/ tesla YouTube

這就不免提到,尤其是在服務和照護方面,人形的機器人也可能更容易受到青睞和歡迎。它可能有手有腳,搬重物、攙扶、行走樓梯大概不會是問題;它如果有臉有眼睛,雖然它可能面部表情很僵硬,但你在說話時,可以看著它的眼睛。

如果人們在未來要需要與更多機器人互動,那它們使人們感到親切就有其必要。外媒Forbes一篇由Ben Goertzel寫的專欄也這麼說:「除了讓我們的日常生活,比在不露面的機器主導的世界中更加豐富,類人型機器人還能在未來為人類、機器人和其他人工智慧以互相同理和協調的方式互動。」

此外,人型機器人在互動的實際應用中也有所成效。例如Nao、Bandit、Kaspar和RoboKind Zeno等人形機器人的研究證明,自閉症兒童對類人機器人、治療和社會培訓等反應良好。南加州大學教授Maja Matarić自2014年以來一直使用機器人,幫助自閉症兒童模仿社交輔助機器人的動作,並在2015年幫助中風康復患者進行上肢鍛煉。當受到機器人的鼓舞和激勵時,患者更有動力鍛煉。

2017年NASA推出火星探索機器人Valkryie並對製作人型機器人提出了看法:在太空站等由人類設計的環境中時,操作雙足的類人機器人並無不合理。「開發像我們的機器人是因為,我們的環境(指太空站等)是為了我們(人類)而設計的。」Valkryie機器人的研究員Murphy Wonsick這樣告訴外媒TechCrunch,「我們在完善的環境中工作,那為什麼像我們一樣的機器人不能在這個環境良好運作呢?」

雖然我們可能很少意識到這件事情,但我們周遭的一切都是為了人類形體所設計的,例如樓梯可以上樓,門把可以旋轉打開;機器人的類人形型態就是為了這些需要靈活性而設計的。能夠在不同環境中做多種事情的多功能機器人,尤其在房子裡移動,機器人就很可能需要是人形的,就像有腿和手臂一樣。也許是帶有可展開輪子的腿,或多個可換的手臂等等。

亞馬遜投資的Agility,也正在研發人型機器人Digit在倉庫負責搬運工作,被視為是特斯拉接下來的競爭對手。CTO兼創辦人Jonathan Hurst就表示,(人型)機器人有更高靈活度,讓人類專心做需要創造力和判斷力的工作;和之前只能完成單項任務機器人相比,有更高通用性。

Agility Robotics 雙足機器人 Digit
圖/ Agility Robotics

至於為什麼會想要機器人的眼睛只在頭的前面?為什麼不在脖子上,擁有更多的自由度?這又要考量人類與機器人互動的舒適度。NASA的另一個太空任務機器人Robonaut的腿令人毛骨悚然,一個無頭的機器人敲門的時候大概也是如此。

這當然不是說所有的機器人都應該要具有人的形貌,像是iRobot,有個明確、單一的任務,就不需要過於複雜的形體。Robonaut擁有非人類的腿,也是因為人類的腿在太空中基本上沒有用處。

當然,人型機器人為我們做事、甚至到聊天,大概很長一段的時間要走,畢竟人類全身上下擁有兩百多個關節,除了故障率,更別說與肌肉的協調度還有許多要克服的難關。但存在於科幻世界的想像,隨著科技慢慢發展,能夠兌現的應該還會越來越多吧。

資料來源:TechCrunchForbesEuroNews

責任編輯:侯品如

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
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方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
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為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
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創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
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「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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