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標題: 狂砸資金，人形機器人真的離實用更近了嗎？ [列印本頁]

作者: landrover1211 時間: 昨天 16:17 標題: 狂砸資金，人形機器人真的離實用更近了嗎？

近兩年，大家都在談人形機器人。資金狂灌、估值狂飆，從新創 Figure 到特斯拉的 Optimus，許多公司都高調宣示「下一個大平台」要來了。研調機構 TrendForce 預估，到 2027 年全球人型機器人市場有望破 20 億美元，使得人型機器人將會是市場新亮點。問題是：長得像人，真的就比較有用嗎？

機器人真的不容易做，看手就知道
麻省理工機器人學者、iRobot 共同創辦人 Rodney Brooks 不買這一套。他說，難點不在「做出像人的外形」，而是人類身體的協調。光是一隻手，就有超過 25 個關節，還有大約 17,000 個觸覺受器，指尖密度更高。人類的神經系統會同時處理壓力、振動等各種訊號，並且即時整合。

要把這套本事搬到機器上，絕不只是把馬達、減速機、關節堆滿就好。還得有一整套很強的軟體，把「看、感覺、判斷、出手」串起來，還要能在動態環境裡即時修正。用大量影片教機器人模仿人類操作，短期的確能進步，但觸覺資料太少、標註很難、模擬和真實世界差很多。再加上電力續航、手部靈巧、整機成本，這幾個現實問題都還沒有漂亮的答案。Brooks 的結論很直白：光砸錢訓練現在這一代人形機器人，很難換來真正的「手指神功」，更別說要讓它們同時擁有像人類一樣的眼睛，真正靈活地應對現實世界。

從 iRobot 的歷史，看人形機器人的現實
這不是學者的紙上談兵。回頭看 iRobot 的掃地機：看起來只是「會轉來轉去」，實際上花了好多年才把各種「爛場景」搞定。不同材質的地毯會纏毛，地上電線、窗簾會勾住，家具縫隙會卡住，最麻煩的是──一定要認得出、也要避開「狗狗的便便」。每個細節都是一次次測、一次次更新，從感測器選型、資料收集、模型訓練，到韌體與演算法調整，跨了好幾代機器才穩下來。既然輪子＋吸塵這麼單純的任務都要磨這麼久，更別說把兩隻「靈巧的手」丟進千變萬化的家庭環境，要樣樣都會、還得樣樣可靠，難度只會翻倍。

未來人型機器人，不一定非得長得像人
不過，隨著 AI 現在日漸成熟，更加快機器人學新技能。多模態、模仿學習、強化學習、模型式控制，一路把學習門檻往下壓。再加上少子化、高齡化、勞力短缺，還有很多危險又重複的工作需要替手。但一定要做的跟人幾乎一模一樣嗎？又沒有可能挑脫這個想法結果也可以達到，成本反而更低呢？

因次現在先看到的是「準人形」：用輪子換穩定與續航，配上 1～2 隻高自由度機械臂；或是比例不像人，但能在狹窄空間高效率工作的「四不像」。手部也不一定永遠要五指手，任務來了就換末端夾具，在靈巧與成本之間找到甜蜜點。

至於真正會「像人，也能像人那樣做事」的家庭萬能助手，還需要在續航、靈巧度、成本，尤其是觸覺與協同軟體上，出現一兩次「質變級」的突破，才有機會走出示範、真的進家門。

錄自：科技新報

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