企業對AI投資逐漸從雲端延伸至邊緣運算，人形機器人產業迎來重要轉捩點，從AI半導體、大腦感測晶片、關鍵零組件到整機組裝等四個次族群，掀起了翻天覆地的革命！

文●周佳蓉

代表生成式ＡＩ的ChtGPT橫空出世之際，這兩年全世界都看到了ＡＩ產值的爆發威力，而以四大雲端ＣＳＰ廠為首的GenAI基礎設施建置不停歇之下，不斷調高ＡＩ資本支出，從核心算力著手，並完成各大平台語言模型（ＬＬＭ）的訓練，也逐步為企業導入GenAI推論技術、發展邊緣ＡＩ打下了基礎。

研調機構ＩＤＣ預估，二二至二七年間，邊緣ＡＩ軟硬體支出的五年複合成長率將分別達五四．八％及四一．六％，位居ＡＩ投資類別成長前二名，ＩＤＣ觀察，二五年起企業為了推動GenAI發展，將顯著增加對邊緣ＩＴ基礎設施的投入，半導體龍頭台積電（2330）高層近期也指出，ＡＩ從雲端延伸至邊緣運算，將帶動晶片市場快速擴張。

以美國為例，Walmart、Amazon等零售業從數年前即開始積極的導入機器人，背後原因是急速萎縮的勞動力，自一六年起，美國收緊移民政策加上新冠疫情影響，使工廠和零售領域的自動化需求大增，近年在輝達（Nvidia）、特斯拉（Tesla）等和新創公司FigureAI相繼投入之下，人形機器人產業正式邁入嶄新的商業化階段，未來五～十年迎來爆發性成長。

人形機器人爆發元年

機器人產業，初步可區分為工業用、協作型和服務型機器人。傳統的工業用機器人與機械手臂，多使用於工廠製造產線等需要重複性的工作，在上下料、取放等技術已發展得相當成熟，以瑞士的ABB、庫卡（Kuka）、日本的發那科（Fanuc）和安川電機（Yaskawa），並列為四大家族。協作型則加入了人機合作的概念，在可自動生成路徑下，兼具安全與彈性設定優勢，人機在同一空間工作下合作流暢度得以大幅提高，並可切入到更細分的精細、客製化操作，方便加裝各式ＡＩ視覺辨識鏡頭、感測器等，近年來協作型機器人成本持續下滑，已從醫療機械、物流應用再導入至汽車、電子與半導體市場；包括手臂與零組件供應商達明（4585）、直得（1597），動力系統的台達電（2308）、專注於驅動器、控制元件大銀微系統（4576）；影像感測的原相（3227）、ＭＣＵ的新唐（4919）、盛群（6202）、ＡＩ機器視覺的所羅門（2359）等廠商，在關鍵材料方面，拓凱（4536）為重要的複合材料供應商。

服務型機器人則泛指非工業用，依用途分為消費用和專業用，自主移動式機器人（ＡＭＲ）亦是一種，能自主移動、感知周圍環境並執行任務，開始常態化應用於物流、倉儲、醫療、餐飲等服務領域。

隨著自然語言處理與ＡＩ技術持續進步下，人形機器人相繼有輝達、OpenAI、特斯拉等巨頭加入，使市場競爭格局日益擴大，當中除了必備的ＡＩ晶片、演算法、作業系統等，還須並配備各種感測元件、感測晶片、鏡頭、關節模組等。在這領域領導企業主要來自美、中二國，波士頓動力以一三年研發出首代可在戶外行走、後空翻的Altas聞名，不斷改進其技術後，再度推出第二代Altas 2；新創公司Figure AI開發出Figure 01和Figure 02，提供通用機器人解決方案，通過ＢＭＷ工廠測試後，應用於底盤製造流程中，而中國代表優必選科技則有Walker X，已開始應用於汽車產線視訊等用途。

特斯拉的Optimus已經從第一代進化到第二代，Optimus開始在其生產廠區執行電池相關的自動化工作，而第三代光是手部就多達二二個自由度，能夠抓取球體等更細膩的動作，馬斯克計畫在二五年下半年小規模生產一千台供公司內部使用，二六年大規模對外銷售，經過不斷調整進步，最新技術顯示Optimus已能從工廠走向戶外，不靠視覺輸入、依賴嵌入式神經網絡處理的感測器數據，展現在複雜地形自主行走的能力。

Jetson Thor是殺手級產品

二四年三月的ＧＴＣ大會上，輝達就展示了在下一代機器人技術的投入，包括九款由輝達晶片驅動的人形機器人，以Thor SoC為基礎的JetsonThor電腦與Isaac機器人平台的最新版本。

Isaac平台強調模擬、感知及ＡＩ整合，其中Isaac Lab是基於Omniverse的開源學習框架，已有多家機器人公司用於訓練旗下機器人，Issac Robotic則運用ＡＩ視覺讓原本工業機器人可以進化成更具自主性的機器人，而GR00T為通用模型，專注於具備社交能力的人形機器人，可加速機器人理解自然語言、觀察人類行為來模仿動作，至今發展出六種深度學習工作流程。

硬體技術方面，輝達Jetson Thor電腦支援人形機器人的複雜化設計，與車載平台Drive Thor採用相同的SoC、Blackwell架構的GPU，並結合Transformer推論引擎的ＡＩ運算效能，具備執行Project GR00T AI模型的能力，市場分析師預測，若產品能在二○二五年順利量產，極可能成為人形機器人領域的殺手級應用。

在普及化策略上，輝達推出的Jetson Nano系列，作為ＡＩ邊緣運算的入門級平台，執行長黃仁勳於二四年底發表的Jetson Orin Nano Super，擁有近七○TOPS的運算能力，售價僅二四九美元，此舉不僅大幅降低開發門檻，更為人形機器人的技術創新打開新的可能性，據業界消息指出，輝達已在台灣尋找機器人供應鏈的組裝，顯示商業化進程加速，後續可留意在接下來的ＣＥＳ展等公開場合有無更多新談話。

成本下降仍具挑戰

不只一次看好人形機器人的成長潛力，黃仁勳指出，未來人形機器人的製造成本可能會低於人們預期，甚至可以低到一萬美元，用汽車的價格就可輕鬆購得，而馬斯克則大膽預言，二○四○年全球將有一百億台機器人，並超過全球人口總數，言下之意，未來人形機器人將融入日常生活，成為不可或缺的一部分。

不過從現狀來看，製造成本仍相當高昂，外資大摩曾出具報告拆解Optimus Gen2成本結構，從零組件來看，感測器占比三七％最高，整合如鏡頭、雷達、力矩感測器、位置感測器及位置編碼器等關鍵元件，電機、減速器、螺桿占比也有十～二○％不等，當中尤其關節精密度的提升，手部的單價最高，約達九五○○美元，使當前製造成本達五至六萬美元（不含軟體成本）。若能進一步擴大經濟規模、提升研發效率和中國零組件的供應，成本可望逐步下降，加速產業持續發展。

在人形機器人步入商業化階段，關鍵技術的精密減速機長期被Nabtesco、Harmonic Drive等國際大廠壟斷，但台廠近年來展現強勁實力：台灣精銳（4583）、宇隆（2233）在行星減速機逐漸展現實績，上銀（2049）、盟立（2464）與子公司盟英科技、鈞興ＫＹ（4571）則在諧波減速機技術上力求有所突破，更值得關注的是，擁有深厚機電整合經驗的大廠，如廣運（6125）、陽程（3498）、宸曜（6922）等，憑藉優異的系統整合能力，法人認為，有機會從中脫穎而出，占據產業鏈的重要地位。 閱讀完整內容