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
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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