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<p>人形機器人在工廠與人類協作的想法正面臨現實挑戰。儘管特斯拉和 Figure AI 等公司展示了他們的機器人並吸引了大量投資，但人形機器人在供應鏈中的廣泛應用可能需要比預期更長的時間。</p>
<p>Gartner 的一項新預測顯示，到 2028 年，全球將有不到 20 家公司在製造和供應鏈中大規模使用人形機器人。研究表明，儘管這項技術前景可期，但興奮感的發展速度快於機器人應對複雜物流工作的能力。</p>
<h3>試點困境</h3>
<p>供應鏈領導者一直希望通過機器人技術來解決勞動力短缺和工資上漲的問題。然而，Gartner 預計到 2028 年，只有不到 100 家公司能夠將其人形機器人項目推進到測試階段。</p>
<p>問題在於混淆了工廠的需求與當前技術的能力。Gartner 的高級首席分析師 Abdil Tunca 認為，這項技術仍然沒有準備好。他表示：“人形機器人的前景令人信服，但現實是這項技術仍然不成熟，遠未達到多功能性和成本效益的預期。” 他警告説，領導者可能會在尚未準備好的解決方案上花費過多。</p>
<p>障礙不僅僅與軟件有關，還涉及深層的物理問題。Simplexity 產品開發公司發現，大多數人形機器人在單次充電後只能運行 90 分鐘到 2 小時，遠低於工廠班次所需的 8 到 20 小時。</p>
<p>此外，使機器人具備與人類同樣靈活的能力是昂貴的。在某些型號中，僅手部的成本就約為 9500 美元，但它們在處理複雜物體時的成功率僅約為 30%。</p>
<h3>多功能機器人逐漸嶄露頭角</h3>
<p>面對媒體的關注，務實的製造商開始轉向 “多功能” 機器人。這些機器通常利用輪子來提高穩定性和速度，或在多個位置放置傳感器，優先考慮產出而非人形化。</p>
<p>Gartner 分析師表示，這些非人形機器人在某些工業工作中表現更好。Gartner 的高級董事分析師 Caleb Thomson 表示：“對於大多數需要優先考慮每美元投資產出最大化的公司，我們預計多功能機器人將是更優的解決方案。”</p>
<p>其他研究也支持這一觀點。Fraunhofer-Gesellschaft 研究所的一項研究發現，只有約 40% 的行業專業人士認為自動化需要腿部和類人手。大多數人更傾向於移動平台和模塊化抓手，這些設備比腿部機器人更穩定且能耗更低。</p>
<h3>工廠工人尚未準備好</h3>
<p>使用先進機器人也很困難，因為許多工人尚未做好準備。自動化需要熟練的人來確保機器平穩運行。</p>
<p>Gartner 預測，到 2028 年，60% 的供應鏈數字化採用努力將因對學習與發展投資不足而未能實現其承諾的價值。人工智能和機器人所承諾的生產力提升往往在團隊層面未能實現，因為工人缺乏有效利用這些工具所需的培訓。</p>
<p>Gartner 的副總裁分析師 Tom Enright 表示：“儘管技術承諾長期節省成本，但對學習與發展的投資不足危及這些計劃。” 這種技能差距意味着，即使是優秀的機器，如果公司不支持操作它們的人，也可能無用。</p>
<h3>安全和成本問題</h3>
<p>對於許多公司來説，人形機器人仍然太昂貴。特斯拉希望以低於 20,000 美元的價格出售其 Optimus 機器人，但像 Unitree 這樣的公司的入門級模型價格約為 6,000 美元，且不夠堅固，無法適應工廠環境。更先進的機器人價格遠高於特定任務的機器，並且可靠性不足。</p>
<p>安全仍然是法律和風險團隊的首要關注點。與被放置在籠子裏的工業臂不同，人形機器人是為了在靠近人類的地方工作。但由於它們需要消耗能量來保持站立，停電或軟件問題可能會導致它們立即跌倒。</p>
<p>Simplexity 的增長副總裁 Michael Tanguay 認為：“人形機器人面臨的安全要求與傳統工業機器人根本不同。它們的質量（50-190 磅）、主動穩定系統以及與人類的預期接近性結合在一起，造成了碰撞和跌倒的風險，這需要全新的安全框架。”</p>
<p>專家指出，人形機器人大多缺乏在不可預測環境中所需的 “常識”。麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室主任 Daniela Rus 最近表示，儘管演示令人印象深刻，但人形機器人在物理環境中 “基本上不智能”。</p>
<h3>更多測試和試點項目</h3>
<p>大多數分析師一致認為，人形機器人將在未來發揮作用，但它們不會像一些投資者所希望的那樣解決所有問題。目前，它們主要會在受控環境中使用，而不是在繁忙、快速移動的倉庫中。</p>
<p>Gartner 分析師建議供應鏈領導者開展試點項目。他們建議供應鏈領導者應進行試點項目，以測試人形機器人是否適合他們，但警告不要期待快速裁員。</p>
<p>此外，他們建議專注於解決特定問題的自動化，為每項工作使用最有效的機器人類型，同時更廣泛的製造行業則加倍專注於提供即時、可靠投資回報的專業化、多功能自動化。</p>
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<p>在工廠中使用類人機器人面臨重大挑戰，Gartner 預測到 2028 年，使用類人機器人規模化的公司將少於 20 家。儘管這些機器人的前景看好，但其技術仍不成熟，許多公司在高成本和安全問題上苦苦掙扎。因此，製造商轉向多功能機器人，這些機器人在工業任務中更為有效。此外，工人技能差距可能會阻礙先進機器人技術的成功整合。分析師建議在受控環境中進行試點項目，以測試類人機器人，而不是期待其立即廣泛應用</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>人形機器人在工廠與人類協作的想法正面臨現實挑戰。儘管特斯拉和 Figure AI 等公司展示了他們的機器人並吸引了大量投資，但人形機器人在供應鏈中的廣泛應用可能需要比預期更長的時間。</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 的一項新預測顯示，到 2028 年，全球將有不到 20 家公司在製造和供應鏈中大規模使用人形機器人。研究表明，儘管這項技術前景可期，但興奮感的發展速度快於機器人應對複雜物流工作的能力。</p>
</div><h3>Pilot purgatory</h3>
<div class="lb-trans"><h3>試點困境</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>供應鏈領導者一直希望通過機器人技術來解決勞動力短缺和工資上漲的問題。然而，Gartner 預計到 2028 年，只有不到 100 家公司能夠將其人形機器人項目推進到測試階段。</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>問題在於混淆了工廠的需求與當前技術的能力。Gartner 的高級首席分析師 Abdil Tunca 認為，這項技術仍然沒有準備好。他表示：“人形機器人的前景令人信服，但現實是這項技術仍然不成熟，遠未達到多功能性和成本效益的預期。” 他警告説，領導者可能會在尚未準備好的解決方案上花費過多。</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>障礙不僅僅與軟件有關，還涉及深層的物理問題。Simplexity 產品開發公司發現，大多數人形機器人在單次充電後只能運行 90 分鐘到 2 小時，遠低於工廠班次所需的 8 到 20 小時。</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，使機器人具備與人類同樣靈活的能力是昂貴的。在某些型號中，僅手部的成本就約為 9500 美元，但它們在處理複雜物體時的成功率僅約為 30%。</p>
</div><h3>Polyfunctional robots gain ground</h3>
<div class="lb-trans"><h3>多功能機器人逐漸嶄露頭角</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>面對媒體的關注，務實的製造商開始轉向 “多功能” 機器人。這些機器通常利用輪子來提高穩定性和速度，或在多個位置放置傳感器，優先考慮產出而非人形化。</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 分析師表示，這些非人形機器人在某些工業工作中表現更好。Gartner 的高級董事分析師 Caleb Thomson 表示：“對於大多數需要優先考慮每美元投資產出最大化的公司，我們預計多功能機器人將是更優的解決方案。”</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>其他研究也支持這一觀點。Fraunhofer-Gesellschaft 研究所的一項研究發現，只有約 40% 的行業專業人士認為自動化需要腿部和類人手。大多數人更傾向於移動平台和模塊化抓手，這些設備比腿部機器人更穩定且能耗更低。</p>
</div><h3>Factory workers not ready</h3>
<div class="lb-trans"><h3>工廠工人尚未準備好</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>使用先進機器人也很困難，因為許多工人尚未做好準備。自動化需要熟練的人來確保機器平穩運行。</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 預測，到 2028 年，60% 的供應鏈數字化採用努力將因對學習與發展投資不足而未能實現其承諾的價值。人工智能和機器人所承諾的生產力提升往往在團隊層面未能實現，因為工人缺乏有效利用這些工具所需的培訓。</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 的副總裁分析師 Tom Enright 表示：“儘管技術承諾長期節省成本，但對學習與發展的投資不足危及這些計劃。” 這種技能差距意味着，即使是優秀的機器，如果公司不支持操作它們的人，也可能無用。</p>
</div><h3>Issues with safety and cost</h3>
<div class="lb-trans"><h3>安全和成本問題</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>對於許多公司來説，人形機器人仍然太昂貴。特斯拉希望以低於 20,000 美元的價格出售其 Optimus 機器人，但像 Unitree 這樣的公司的入門級模型價格約為 6,000 美元，且不夠堅固，無法適應工廠環境。更先進的機器人價格遠高於特定任務的機器，並且可靠性不足。</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>安全仍然是法律和風險團隊的首要關注點。與被放置在籠子裏的工業臂不同，人形機器人是為了在靠近人類的地方工作。但由於它們需要消耗能量來保持站立，停電或軟件問題可能會導致它們立即跌倒。</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 的增長副總裁 Michael Tanguay 認為：“人形機器人面臨的安全要求與傳統工業機器人根本不同。它們的質量（50-190 磅）、主動穩定系統以及與人類的預期接近性結合在一起，造成了碰撞和跌倒的風險，這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>專家指出，人形機器人大多缺乏在不可預測環境中所需的 “常識”。麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室主任 Daniela Rus 最近表示，儘管演示令人印象深刻，但人形機器人在物理環境中 “基本上不智能”。</p>
</div><h3>More testing and pilot programs</h3>
<div class="lb-trans"><h3>更多測試和試點項目</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>大多數分析師一致認為，人形機器人將在未來發揮作用，但它們不會像一些投資者所希望的那樣解決所有問題。目前，它們主要會在受控環境中使用，而不是在繁忙、快速移動的倉庫中。</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 分析師建議供應鏈領導者開展試點項目。他們建議供應鏈領導者應進行試點項目，以測試人形機器人是否適合他們，但警告不要期待快速裁員。</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，他們建議專注於解決特定問題的自動化，為每項工作使用最有效的機器人類型，同時更廣泛的製造行業則加倍專注於提供即時、可靠投資回報的專業化、多功能自動化。</p>
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工廠人形機器人：如何區分事實與虛構