一台賽跑第一名的人形機器人,就能順利被企業買單嗎?答案可能是否定的。
機器人可以跑馬拉松、翻跟斗,背後考驗的是動態平衡、關節控制、散熱與電源效率,每一項都重要技術突破,但對於準備掏錢的企業而言,單一技術(如動態平衡)達到極致,並不等於可以解決商業場景中的需求。
「你可以把機器人單一技術做到極致,但它還沒有跨過商業化的門檻。」和椿科技董事長張以昇直言。1980年成立的和椿,以自動化零組件與設備代理起家,隨著缺工、企業導入機器人的需求升溫,2023年把機器人拉升為第二成長曲線,從原本的設備供應商,逐步跨進醫療、物流與服務業,重新定位為AI與機器人落地整合商。
張以昇觀察,企業不需要一項最亮眼規格的機器人,走進工廠、醫院或餐廳工作時,控制、視覺、AI學習等技術都只是基本配備,能不能整合起來、穩定把工作任務做完,才是決定機器人落地的關鍵。
這也反映在和椿財報數字上,2026年前8月營收已達24.61億元、年增59.76%,幾乎8個月就追上去年全年規模;8月單月營收4.07億元,更年增132.8%、創歷史新高。現階段最大成長來自半導體相關次系統與設備,機器人新事業則陸續在不同產業開花,今年上半年約占整體營收一成,但年增率已達192.5%。
只是,當全球機器人百花齊放,從協作型機械手臂一路到人形機器人,和椿既不生產機器人本體,也不掌握AI大語言模型,他們又如何卡位機器人競賽?
人形機器人走向成熟?張以昇:先看功能型機器人,從ROI算起
張以昇把現在的機器人產業,形容為產品生命週期的「成長期」。人形機器人在價格、規格、穩定度乃至商業模式皆還沒有完全定型,因此實驗室裡表現亮眼、成熟的機器人,一旦走入現場,可能會立刻碰壁。
張以昇觀察,「產品跟客戶實際應用場域中間,還是有一個gap(落差)。」過去的工業機械手臂四周圍著柵欄,是「人的環境配合機器」,協作型手臂、AMR(自主機器人)興起後,進入「人機協作」;再往後走才是機器人真正適應人類既有環境,通用型、人形機器人才有機會大量走入生活。
但現階段企業最容易接受的仍是可以清楚算出ROI(投資報酬率)的功能型機器人,像是搬運、送餐等功能,少用多少人、一天多搬多少貨、多久回本,都能直接快速換算。
例如食品加工廠,一袋麵粉動輒20至30公斤,之前需要人工反覆搬到棧板,再送往產線,現在可以交給搬運型機器人處理,同時,電子加工廠地面經常殘留加工產生的鐵屑與工業用油,也能交給清潔機器人負責。
醫院同樣如此,和椿已經將搬運機器人導入高雄榮總、林口長庚等醫療院所,處理檢體及院內物資搬運等工作。張以昇認為,機器人的價值除了取代人力,更是接手人不能做、不想做、不願意做的重複性工作,把人類的時間放到更有價值的位置。
因此,和椿選擇不從零開始打造一台機器人,而是尋找相對成熟、已有一定市場覆蓋率的產品,再利用過去累積的自動化與軟硬體的整合能力,補上最後一哩路。換句話說,比起打造一台跳得最高、跑得最快的機器人,和椿更想交付一套真的能用的機器人解決方案。
不一定要買機器人,「租賃」會成下一波商業模式?
當機器人走出半導體工廠、高科技產業,新的問題也跟著出現,並不是每個產業都習慣花幾百萬元買設備。
張以昇發現,不同產業對機器人的價格敏感度差異很大。半導體與大型電子製造業者習慣購買設備,有能力一次投入較高資本。不過,餐飲、零售或中小型服務業者,即便缺工問題嚴重,不一定願意花一大筆錢直接買下一台機器人。
這樣的轉變,也讓機器人的商業模式開始改變。對資源有限的中小企業而言,比起一次投入大筆資本購買設備,以租代買的機器人即服務(RaaS)模式更容易降低導入門檻。
因此,租賃開始出現在機器人市場。和椿規劃機器人整套租賃解決方案,這代表企業未來導入機器人,未必要先掏出一大筆資本支出,而可能像租車或訂閱軟體一樣,改以按月、按期方式取得使用權。
張以昇相信,AI帶動機器人技術迭代的速度只會比過去更快,人形機器人未來5年有機會逐步往成熟階段邁進。但在那之前,率先創造營收的會是那些沒有手、沒有腳,甚至不像人的功能型機器人。
責任編輯:李先泰
