Atlas拚一年量產3萬台!估2028進駐現代車廠:首波合作Google DeepMind,人形機器人大軍要來了?
Atlas拚一年量產3萬台!估2028進駐現代車廠:首波合作Google DeepMind,人形機器人大軍要來了?

重點一波士頓動力(Boston Dynamics)推出量產版 Atlas,2026 年先部署至現代汽車(Hyundai)旗下機器人工廠應用中心(Robotics Metaplant Application Center,RMAC)與 Google DeepMind。

重點二 :現代汽車預計 2028 年在美國車廠導入 Atlas,2030 年擴及更複雜裝配,並以年產 3 萬台為目標。

重點三 :在規格方面,Atlas 採全電設計、具 56 自由度(可獨立控制的運動軸共 56 個)、可舉 50 公斤、耐受 -20 至 40°C,並深度整合 Google DeepMind 的 AI 基礎模型以強化認知能力與任務學習速度。

波士頓動力於 CES 亮相量產版 Atlas 人形機器人,宣布在波士頓總部立即投產,2026 年首批將部署至現代汽車的機器人工廠應用中心(RMAC)與 Google DeepMind。

現代汽車同步釋出較長期的工廠導入時間表:2028 年起在美國等汽車工廠導入 Atlas 處理重複作業,2030 年擴大至更複雜的裝配流程,並以年產 3 萬台為目標,反映 AI 與機器人加速進入製造一線的趨勢。

合作 Google DeepMind:賦予 Atlas 認知能力

在現代汽車的 CES 發布中,Atlas 定位為車廠現場的「先鋒工」,初期負責高度重複且有助勞安的標準動作,例如依裝配順序排列零件,之後再導入更複雜、要求更高的裝配工藝。

Boston Dynamics 同步宣布與 Google DeepMind 建立合作,將其 AI 基礎模型整合進 Atlas,使其更快學習新任務、適應動態環境;並強調單機學到的技能可迅速「複製」到整個機器人艦隊。硬體供應方面,現代摩比斯(Hyundai Mobis)提供致動器,雙方共同打造高可靠性的供應鏈,協助從原型/小量試產「爬坡」到穩定量產。

市場層面,現代汽車股價曾在去年 12 月衝上歷史高點,顯示投資人對「實體 AI」布局的期待;同業動態方面,中國小鵬(Xpeng)展示 Iron 人形機器人,Tesla 推進 Optimus,Toyota 亦在 2024 年與 Hyundai 宣示加速人形機器人 AI 研發,汽車業整體朝向更精密自動化已成共識。

Atlas 具「56 自由度」:旋轉、抓握、步態切換樣樣來

Atlas 採全電設計,具 56 自由度與全旋轉關節,手部為「人尺度」並具觸覺感測;可舉重至 50 公斤、耐水,能在 -20 至 40°C 的環境運作。

在機器人學中,「自由度(Degrees of Freedom, DOF)」是可獨立驅動的旋轉或平移軸的數量。數字越高,表示可協調的關節軸越多,姿態與手部操作的精細度越強。

Atlas 的 56 自由度指全身(含頭、軀幹、雙臂、手部〈含手指〉、雙腿、腳踝等)各關節合計有 56 個可控軸;每個軸都能獨立出力與定位,使其能在狹窄空間調整姿勢、雙手協作、精細抓握並切換步態。

在生態面,Atlas 可透過波士頓動力的 Orbit 軟體對接 MES(製造執行系統)、WMS(倉儲管理系統)等工控系統,並支援條碼與 RFID 導入既有流程;安全配備包含人員偵測與「無柵欄防護」設計。

在操作上,Atlas 支援三種模式:

  • 自動模式:自律執行指定任務,能在動態環境中適應並持續工作,並可透過 Orbit 連接 MES/WMS 等工業系統。
  • 遙操作:由人員遠端直接控制,適合需要人工判斷或示範教學的情境。
  • 平板引導:透過平板介面進行方向/動作的即時引導與簡易操控,便於快速上手與現場調度。

Atlas 量產目標:年產 3 萬台

作為大股東的現代汽車,正準備在自家工廠大規模部署機器人,並宣布在美國投資 260 億美元(約新台幣 8,195 億元)新建機器人產線,年產能目標 3 萬台;同時規劃未來五年在南韓投入 125 兆韓元(約新台幣 2.711 兆元)發展 AI、機器人與新技術。

至於人形機器人市場前景,投行看法分歧:高盛(Goldman Sachs)估 2035 年可達 380 億美元(約新台幣 1.198 兆元),摩根士丹利(Morgan Stanley)則看 2050 年上看 5 兆美元(約新台幣 157.6 兆元)。

延伸閱讀:2026年改變你的10個科技:機器人真的走進客廳了!誰的金飯碗會被AI搶走?
機器人沒AI就是爛鐵!所羅門靠「點睛全餐」掃千萬大單:光靠賣軟體金額不大

資料來源:波士頓動力彭博社

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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