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<p>人形机器人在工厂与人类协作的想法正面临现实挑战。尽管特斯拉和 Figure AI 等公司展示了他们的机器人并吸引了大量投资，但人形机器人在供应链中的广泛应用可能需要比预期更长的时间。</p>
<p>Gartner 的一项新预测显示，到 2028 年，全球将有不到 20 家公司在制造和供应链中大规模使用人形机器人。研究表明，尽管这项技术前景可期，但兴奋感的发展速度快于机器人应对复杂物流工作的能力。</p>
<h3>试点困境</h3>
<p>供应链领导者一直希望通过机器人技术来解决劳动力短缺和工资上涨的问题。然而，Gartner 预计到 2028 年，只有不到 100 家公司能够将其人形机器人项目推进到测试阶段。</p>
<p>问题在于混淆了工厂的需求与当前技术的能力。Gartner 的高级首席分析师 Abdil Tunca 认为，这项技术仍然没有准备好。他表示：“人形机器人的前景令人信服，但现实是这项技术仍然不成熟，远未达到多功能性和成本效益的预期。” 他警告说，领导者可能会在尚未准备好的解决方案上花费过多。</p>
<p>障碍不仅仅与软件有关，还涉及深层的物理问题。Simplexity 产品开发公司发现，大多数人形机器人在单次充电后只能运行 90 分钟到 2 小时，远低于工厂班次所需的 8 到 20 小时。</p>
<p>此外，使机器人具备与人类同样灵活的能力是昂贵的。在某些型号中，仅手部的成本就约为 9500 美元，但它们在处理复杂物体时的成功率仅约为 30%。</p>
<h3>多功能机器人逐渐崭露头角</h3>
<p>面对媒体的关注，务实的制造商开始转向 “多功能” 机器人。这些机器通常利用轮子来提高稳定性和速度，或在多个位置放置传感器，优先考虑产出而非人形化。</p>
<p>Gartner 分析师表示，这些非人形机器人在某些工业工作中表现更好。Gartner 的高级董事分析师 Caleb Thomson 表示：“对于大多数需要优先考虑每美元投资产出最大化的公司，我们预计多功能机器人将是更优的解决方案。”</p>
<p>其他研究也支持这一观点。Fraunhofer-Gesellschaft 研究所的一项研究发现，只有约 40% 的行业专业人士认为自动化需要腿部和类人手。大多数人更倾向于移动平台和模块化抓手，这些设备比腿部机器人更稳定且能耗更低。</p>
<h3>工厂工人尚未准备好</h3>
<p>使用先进机器人也很困难，因为许多工人尚未做好准备。自动化需要熟练的人来确保机器平稳运行。</p>
<p>Gartner 预测，到 2028 年，60% 的供应链数字化采用努力将因对学习与发展投资不足而未能实现其承诺的价值。人工智能和机器人所承诺的生产力提升往往在团队层面未能实现，因为工人缺乏有效利用这些工具所需的培训。</p>
<p>Gartner 的副总裁分析师 Tom Enright 表示：“尽管技术承诺长期节省成本，但对学习与发展的投资不足危及这些计划。” 这种技能差距意味着，即使是优秀的机器，如果公司不支持操作它们的人，也可能无用。</p>
<h3>安全和成本问题</h3>
<p>对于许多公司来说，人形机器人仍然太昂贵。特斯拉希望以低于 20,000 美元的价格出售其 Optimus 机器人，但像 Unitree 这样的公司的入门级模型价格约为 6,000 美元，且不够坚固，无法适应工厂环境。更先进的机器人价格远高于特定任务的机器，并且可靠性不足。</p>
<p>安全仍然是法律和风险团队的首要关注点。与被放置在笼子里的工业臂不同，人形机器人是为了在靠近人类的地方工作。但由于它们需要消耗能量来保持站立，停电或软件问题可能会导致它们立即跌倒。</p>
<p>Simplexity 的增长副总裁 Michael Tanguay 认为：“人形机器人面临的安全要求与传统工业机器人根本不同。它们的质量（50-190 磅）、主动稳定系统以及与人类的预期接近性结合在一起，造成了碰撞和跌倒的风险，这需要全新的安全框架。”</p>
<p>专家指出，人形机器人大多缺乏在不可预测环境中所需的 “常识”。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室主任 Daniela Rus 最近表示，尽管演示令人印象深刻，但人形机器人在物理环境中 “基本上不智能”。</p>
<h3>更多测试和试点项目</h3>
<p>大多数分析师一致认为，人形机器人将在未来发挥作用，但它们不会像一些投资者所希望的那样解决所有问题。目前，它们主要会在受控环境中使用，而不是在繁忙、快速移动的仓库中。</p>
<p>Gartner 分析师建议供应链领导者开展试点项目。他们建议供应链领导者应进行试点项目，以测试人形机器人是否适合他们，但警告不要期待快速裁员。</p>
<p>此外，他们建议专注于解决特定问题的自动化，为每项工作使用最有效的机器人类型，同时更广泛的制造行业则加倍专注于提供即时、可靠投资回报的专业化、多功能自动化。</p>
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<p>在工厂中使用类人机器人面临重大挑战，Gartner 预测到 2028 年，使用类人机器人规模化的公司将少于 20 家。尽管这些机器人的前景看好，但其技术仍不成熟，许多公司在高成本和安全问题上苦苦挣扎。因此，制造商转向多功能机器人，这些机器人在工业任务中更为有效。此外，工人技能差距可能会阻碍先进机器人技术的成功整合。分析师建议在受控环境中进行试点项目，以测试类人机器人，而不是期待其立即广泛应用</p>

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</div><p>The idea of humanoid robots working alongside people in factories is running into real-world challenges. Even though companies like Tesla and Figure AI have shown off their robots and attracted lots of investment, widespread use of humanoid robots in supply chains could take much longer than expected.</p>
<div class="lb-trans"><p>人形机器人在工厂与人类协作的想法正面临现实挑战。尽管特斯拉和 Figure AI 等公司展示了他们的机器人并吸引了大量投资，但人形机器人在供应链中的广泛应用可能需要比预期更长的时间。</p>
</div><p>A new forecast from Gartner says that by 2028, fewer than 20 companies worldwide will use humanoid robots at scale in manufacturing and supply chains. The research shows that while the technology is promising, excitement is moving faster than the robots’ ability to handle tough logistics work.</p>
<div class="lb-trans"><p>Gartner 的一项新预测显示，到 2028 年，全球将有不到 20 家公司在制造和供应链中大规模使用人形机器人。研究表明，尽管这项技术前景可期，但兴奋感的发展速度快于机器人应对复杂物流工作的能力。</p>
</div><h3>Pilot purgatory</h3>
<div class="lb-trans"><h3>试点困境</h3>
</div><p>Supply chain leaders have been looking to robotics to address labor shortages and higher wages. Still, Gartner expects that by 2028, fewer than 100 companies will move their humanoid robot projects past the testing stage.</p>
<div class="lb-trans"><p>供应链领导者一直希望通过机器人技术来解决劳动力短缺和工资上涨的问题。然而，Gartner 预计到 2028 年，只有不到 100 家公司能够将其人形机器人项目推进到测试阶段。</p>
</div><p>The problem comes from confusing what factories need with what current technology can do. Abdil Tunca, a senior principal analyst at Gartner, argued that the technology is still not ready. “The promise of humanoid robots is compelling, but the reality is that the technology remains immature and far from meeting expectations for versatility and cost-effectiveness,” Tunca said. He warned that leaders might spend too much on solutions that are not ready to deliver.</p>
<div class="lb-trans"><p>问题在于混淆了工厂的需求与当前技术的能力。Gartner 的高级首席分析师 Abdil Tunca 认为，这项技术仍然没有准备好。他表示：“人形机器人的前景令人信服，但现实是这项技术仍然不成熟，远未达到多功能性和成本效益的预期。” 他警告说，领导者可能会在尚未准备好的解决方案上花费过多。</p>
</div><p>The hurdles are not merely software-related but deeply physical. Simplexity Product Development found that most humanoid robots can run for only 90 minutes to two hours on a single charge, far short of the eight to 20 hours needed for factory shifts.</p>
<div class="lb-trans"><p>障碍不仅仅与软件有关，还涉及深层的物理问题。Simplexity 产品开发公司发现，大多数人形机器人在单次充电后只能运行 90 分钟到 2 小时，远低于工厂班次所需的 8 到 20 小时。</p>
</div><p>Also, making robots as dexterous as humans is expensive. In some models, the hands alone cost about $9,500, but they still only succeed at handling complex objects about 30% of the time.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，使机器人具备与人类同样灵活的能力是昂贵的。在某些型号中，仅手部的成本就约为 9500 美元，但它们在处理复杂物体时的成功率仅约为 30%。</p>
</div><h3>Polyfunctional robots gain ground</h3>
<div class="lb-trans"><h3>多功能机器人逐渐崭露头角</h3>
</div><p>In the face of media attention, pragmatic manufacturers are turning to “polyfunctional” robots. These machines often utilize wheels for stability and speed, or place sensors in several locations, prioritizing output over anthropomorphism.</p>
<div class="lb-trans"><p>面对媒体的关注，务实的制造商开始转向 “多功能” 机器人。这些机器通常利用轮子来提高稳定性和速度，或在多个位置放置传感器，优先考虑产出而非人形化。</p>
</div><p>Gartner analysts say these non-humanoid robots work better for certain industrial jobs. “For the majority of companies that will need to prioritize robots that maximize throughput-per-dollar invested, we expect polyfunctional robots to be the superior solution,” said Caleb Thomson, senior director analyst at Gartner.</p>
<div class="lb-trans"><p>Gartner 分析师表示，这些非人形机器人在某些工业工作中表现更好。Gartner 的高级董事分析师 Caleb Thomson 表示：“对于大多数需要优先考虑每美元投资产出最大化的公司，我们预计多功能机器人将是更优的解决方案。”</p>
</div><p>Other research supports this view. A Fraunhofer-Gesellschaft Institute study found that only about 40% of industry professionals think legs and human-like hands are needed for automation. Most prefer mobile platforms and modular grippers, which are more stable and use less energy than legged robots.</p>
<div class="lb-trans"><p>其他研究也支持这一观点。Fraunhofer-Gesellschaft 研究所的一项研究发现，只有约 40% 的行业专业人士认为自动化需要腿部和类人手。大多数人更倾向于移动平台和模块化抓手，这些设备比腿部机器人更稳定且能耗更低。</p>
</div><h3>Factory workers not ready</h3>
<div class="lb-trans"><h3>工厂工人尚未准备好</h3>
</div><p>It is also hard to use advanced robots because many workers are not ready for them. Automation requires skilled people to keep the machines running smoothly.</p>
<div class="lb-trans"><p>使用先进机器人也很困难，因为许多工人尚未做好准备。自动化需要熟练的人来确保机器平稳运行。</p>
</div><p>Gartner predicts that by 2028, 60% of supply chain digital adoption efforts will fail to deliver their promised value due to insufficient investment in L&amp;D. The productivity gains promised by AI and robotics often fail to materialize at the team level because workers lack the necessary training to leverage these tools effectively.</p>
<div class="lb-trans"><p>Gartner 预测，到 2028 年，60% 的供应链数字化采用努力将因对学习与发展投资不足而未能实现其承诺的价值。人工智能和机器人所承诺的生产力提升往往在团队层面未能实现，因为工人缺乏有效利用这些工具所需的培训。</p>
</div><p>“While technology promises long-term cost savings, the lack of investment in L&amp;D jeopardizes these initiatives,” said Tom Enright, VP analyst at Gartner. This skills gap means that even good machines might not be useful if companies do not support the people who run them.</p>
<div class="lb-trans"><p>Gartner 的副总裁分析师 Tom Enright 表示：“尽管技术承诺长期节省成本，但对学习与发展的投资不足危及这些计划。” 这种技能差距意味着，即使是优秀的机器，如果公司不支持操作它们的人，也可能无用。</p>
</div><h3>Issues with safety and cost</h3>
<div class="lb-trans"><h3>安全和成本问题</h3>
</div><p>For many companies, humanoid robots are still too expensive. Tesla wants to sell its Optimus robot for under $20,000, but entry-level models from companies like Unitree cost about $6,000 and are not tough enough for factories. More advanced robots cost much more than task-specific machines and do not work as reliably.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于许多公司来说，人形机器人仍然太昂贵。特斯拉希望以低于 20,000 美元的价格出售其 Optimus 机器人，但像 Unitree 这样的公司的入门级模型价格约为 6,000 美元，且不够坚固，无法适应工厂环境。更先进的机器人价格远高于特定任务的机器，并且可靠性不足。</p>
</div><p>Safety is still the top concern for legal and risk teams. Unlike industrial arms that are kept in cages, humanoid robots are meant to work near people. But because they use energy just to stay standing, a power outage or software problem can make them fall over right away.</p>
<div class="lb-trans"><p>安全仍然是法律和风险团队的首要关注点。与被放置在笼子里的工业臂不同，人形机器人是为了在靠近人类的地方工作。但由于它们需要消耗能量来保持站立，停电或软件问题可能会导致它们立即跌倒。</p>
</div><p>“Humanoid robots face fundamentally different safety requirements than traditional industrial robots,” argued Michael Tanguay, VP of growth at Simplexity. “Their combination of substantial mass (50-190 pounds), active stability systems, and intended proximity to humans creates collision and fall risks that demand entirely new safety frameworks.”</p>
<div class="lb-trans"><p>Simplexity 的增长副总裁 Michael Tanguay 认为：“人形机器人面临的安全要求与传统工业机器人根本不同。它们的质量（50-190 磅）、主动稳定系统以及与人类的预期接近性结合在一起，造成了碰撞和跌倒的风险，这需要全新的安全框架。”</p>
</div><p>Experts point out that humanoid robots mostly lack the “common sense” needed for unpredictable settings. Daniela Rus, director of MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, recently said that, despite impressive demos, humanoids “are mostly not intelligent” in physical contexts.</p>
<div class="lb-trans"><p>专家指出，人形机器人大多缺乏在不可预测环境中所需的 “常识”。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室主任 Daniela Rus 最近表示，尽管演示令人印象深刻，但人形机器人在物理环境中 “基本上不智能”。</p>
</div><h3>More testing and pilot programs</h3>
<div class="lb-trans"><h3>更多测试和试点项目</h3>
</div><p>Most analysts agree that humanoid robots will have a role in the future, but they will not solve every problem as some investors hope. For now, they will mostly be in controlled settings, not in busy, fast-moving warehouses.</p>
<div class="lb-trans"><p>大多数分析师一致认为，人形机器人将在未来发挥作用，但它们不会像一些投资者所希望的那样解决所有问题。目前，它们主要会在受控环境中使用，而不是在繁忙、快速移动的仓库中。</p>
</div><p>Gartner analysts advise supply chain leaders to pursue pilot programs. They suggest that supply chain leaders should run pilot programs to test if humanoid robots work for them, but warn not to expect quick staff cuts.</p>
<div class="lb-trans"><p>Gartner 分析师建议供应链领导者开展试点项目。他们建议供应链领导者应进行试点项目，以测试人形机器人是否适合他们，但警告不要期待快速裁员。</p>
</div><p>Furthermore, they recommend focusing on automation that solves specific problems, using the most effective type of robot for each job, while the broader manufacturing sector doubles down on specialized, polyfunctional automation that delivers immediate, reliable returns on investment.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，他们建议专注于解决特定问题的自动化，为每项工作使用最有效的机器人类型，同时更广泛的制造行业则加倍专注于提供即时、可靠投资回报的专业化、多功能自动化。</p>
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工厂人形机器人：如何区分事实与虚构