影片|輝達助攻人形機器人進展!機器人紅什麼?機器人概念股有哪些?
影片|輝達助攻人形機器人進展!機器人紅什麼?機器人概念股有哪些?

輝達(Nvidia)執行長黃仁勳在2025 GTC大會中宣布了一系列輝達助力人形機器人開發的技術,像是Isaac GR00T N1模型,他並說,「不到5年的時間,人形機器人就能在製造工廠中廣泛應用。」市場研究機構TrendForce指出,該模型可望大幅優化機器人AI訓練,預期推升全球人形機器人市場產值於2028年接近40億美元。

TrendForce觀察2025年科技趨勢,隨著AI與機械動力技術日趨成熟,加上輝達、特斯拉等大廠積極布局,機器人議題2025年將持續受市場關注。

就技術發展而言,軟體平台著眼機器學習訓練與數位孿生模擬,整機型態則聚焦協作機器人、移動式機械手臂與人型機器人,以適應各式環境與人機協作互動。

其中,人型機器人隨美、中廠商積極投入,2025年起將逐步實現量產,預估2024年至2027年全球人型機器人市場規模之年複合成長率將達154%、產值有望一舉突破20億美元。

整體應用場域,相較於工業型仍以手臂撿貨為主,服務型機器人藉由生成式AI可支援多模態交流互動、檢索資訊、摘要文本、擬定排程等場景,帶出機動性高、陪伴性強、功能面廣等效益,將成為來年機器人發展重心。

人形機器人話題火熱,各界討論卻有截然不同的兩派看法——兩大科技巨頭輝達執行長黃仁勳、特斯拉執行長馬斯克都看好,不遠的未來人形機器人將被廣為所用。但也有懷疑者如廣達董事長林百里,直言人形機器人效率不及人類,技術門檻及能耗高,缺乏商業價值 。

人形機器人並非新概念,10年前便曾紅極一時。2014年軟銀研發、鴻海代工的Pepper標榜為「第一台可讀懂人心的機器人」,吸引當時不少企業作為「吉祥物」拉近和消費者距離。然而,實用性不足是它的硬傷,2021年Pepper宣布停產,7年間僅售出約2.7萬台。

你可能好奇,各種型態的機器人早已廣泛被用於工廠、餐飲業,包括產線的機械手臂,不少餐廳也用機器人送餐,先撇開「將科幻電影化為現實」的浪漫理想不談,機器人真有必要是人形嗎?

機器人紅什麼?機器人概念股有哪些?

對於機器人是否需為人形的大哉問,DIGITIMES研究中心分析師白心瀞表示,近似人類的雙手、雙腳具有關鍵作用,靈巧的手指勝過傳統機器人的夾爪或吸嘴,從精密的加工組裝到泡咖啡都難不倒;雙腳比起輪子更能跨越及避開障礙物,可在狹窄非平坦的空間移動自如。

研發國產教育機器人、服務機器人的女媧創造營運長張智傑則說,人形機器人的含金量在於「身處為人打造的環境中,模擬人所做的事情」。意即不需大費周章改造使用場域,也能降低訓練成本、加速導入應用。由此可見,人形機器人雖然研發難度高且成本昂貴,倘若真能實現,可帶來的效益將相當龐大。

資本市場樂觀看待人形機器人的發展潛力。今年2月高盛預估,2035年人形機器人市場規模將達到380億美元(約新台幣1.2兆元),比起1年前的預估金額上修了6倍之多;麥肯錫3月的報告則以「機器人復興」為題,預期大缺工時代下人形機器人需求將大增,並指出目前人形機器人於整個機器人市場規模雖只占1.4%,但年成長率超過20%,是傳統工業機器人的3倍。

人形機器人被「踩一捧一」,未來發展仍可期

而在缺工之外,這波人形機器人熱潮的驅動因素主要有三:硬體技術成熟、晶片效能進步、AI技術突破。

首先關於硬體,DIGITIMES研究中心分析師林欣姿指出,不論是控制元件的減速器、齒輪,或是雙足步行的機構設計等,各項技術都日趨成熟、零組件成本較過去低,整體生產成本下降後,商業化不再遙不可及。

其次,晶片效能提升也是原因之一。工研院機械與機電系統研究所副所長楊秉祥解釋,人形機器人不只要維持動態平衡,而且要隨時感測周遭狀況即時反應,同時又得執行有意義的任務,需要很高的運算效能,「以往的CPU是沒有能力全部一起算。」但現在的晶片有辦法做到。

此外,近年快速進化的AI影響尤為深遠。研究人形機器人逾10年的台灣大學機械系教授郭重顯表示,AI不單能提升影像辨識、動作預測及決策能力,由機器人學習人類動作的「模仿學習」(Imitation Learning)、 「示範學習」(Learning from Demonstration,LfD)等技術成熟後,更可提升機器人自主性及縮短訓練時間。

機器人概念股

感測模組

  • 所羅門(2359):專注於 AI 視覺技術的開發與應用
  • 三聯(5493):主要生產各類感測器產品

控制模組

  • 凌華(6166):專門製造控制器相關產品
  • 創博:專注於控制器的研發與生產

驅動模組

  • 東元(1504):生產馬達及關節模組
  • 盟立(2464):專精於關節模組的製造
  • 上銀(2049):提供各類機器人零組件

軟體系統整合

  • 百達(2236):開發服務機器人控制軟體
  • 凌群(2453):專注於服務機器人控制軟體的研發

整機

  • 樺漢(6414):生產自走機器人
  • 廣運(6125):專門製造機械手臂
  • 台達電(2308):開發協作型機器人
  • 達明(4585):生產協作型機器人
  • 新漢(8234):製造協作型機器人
  • 中光電(5371):開發自走機器人

機器人戰局|美中競賽新戰場,互尬靈活度、CP值

美國、中國是目前發展人形機器人的2大主要國家,林欣姿分析,美國於技術研發領先,中國則擁有國家政策支持及龐大的內需市場。

說到美國代表性的人形機器人,不得不提到「人形機器人始祖」波士頓動力自2013年推出的Atlas人形機器人,其於今年4月由原先的液壓系統轉為電動版,更加提升操作靈活度。特斯拉的第2代Optimus機器人預計明年將生產千台,馬斯克曾發豪語,到2040年世界上預計將有10億台人形機器人,龐大的需求,未來有望讓特斯拉市值衝上25兆美元(約新台幣810兆元),是目前全球市值前3大的蘋果的8倍以上。

另外還有輝達、微軟、亞馬遜都投資的Figure AI,該公司打造的Figure01機器人內建ChatGPT,著重於與人互動的能力,能聽懂人類指令給予正確物品;Agility Robotics的Digit機器人則採相對單純的機構設計,現已量產並試驗於倉庫搬運貨物。

中國近年更興起一波人形機器人的創業融資潮。去年底於香港交易所上市的「人形機器人第一股」優必選科技,其機器人現於蔚來、東風柳汽等車廠進行實地訓練;宇樹科技的機器人會跑、還會跳「科目三」,已經可用人民幣9.9萬元(約新台幣44.4萬元)的價格在京東商城買到;離開華為創業的「天才少年」稚暉君也加入戰局,所創立的智元機器人獲得比亞迪及一眾創投投資。

美、中角力新戰場!最頂人形機器人一次看

機器人已進廠「打工」,升格店員再等等

各企業研發中的人形機器人,部分已開始進到車廠、物流倉庫從事重複性高且單純的勞力工作,作為商轉的第一站。然而,若要走入商家及家庭轉職為「服務型機器人」,並非易事。

一方面,服務業場域甚為複雜,人形機器人離自動模仿學會人類行為還很遙遠。郭重顯說,目前是由眾多人力去開發一台人形機器人,「但(人與機器人的)角色上要對調過來,人形機器人才真的能為人服務。」以業者接受度來說,張智傑提到,輪型機器人仍有成本、移動速度及載重等優勢,人形機器人初期較高的售價及後續維護保養費用,都是客戶尚在評估的面向。

安全性也是一大課題。白心瀞表示,工業機器人和人共事時,必須受到許多規範避免誤傷到人,不過目前尚無針對人形機器人的安全規範。

最後,商用變現能力至關重要。楊秉祥指出,人形機器人部分為企業用以宣示技術進展,「但要不要用人形來呈現AI導入、演算能力提升後的效果,倒非必然。」他並說,重點是解決了哪些剛需,與人們的心理接受度。

要說人形機器人將迅速普及,言之尚早,黃仁勳與馬斯克的肯定有其道理、林百里的論述也值得重新咀嚼,不論誰對誰錯,接下來3到5年內,人形機器人的發展仍值得好好觀察。

責任編輯:謝宗穎

關鍵字: #智慧機器人
往下滑看下一篇文章
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓