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機器人大戰/簡立峰:AI應用 美主大腦、陸硬體強

前Google台灣董事總經理簡立峰表示,在AI應用賽道,美國定義大腦上限、中國主導小腦硬體。圖為2025年9月,重慶舉辦「2025世界智能產業博覽會」上的人形機器人拳擊比賽。(新華社資料照片)
前Google台灣董事總經理簡立峰表示,在AI應用賽道,美國定義大腦上限、中國主導小腦硬體。圖為2025年9月,重慶舉辦「2025世界智能產業博覽會」上的人形機器人拳擊比賽。(新華社資料照片)

今年中國春晚舞台上,人形機器人演出成為全球焦點,不僅是技術火力展現,更牽動美中之間的科技戰局,以及全球AI硬體的未來。

聯合報專訪台灣AI專家、前Google台灣董事總經理簡立峰,他直指,AI應用賽道,美國定義大腦上限、中國主導小腦硬體。以下為第一人稱專訪內容:

陸專攻硬體製造 想複製電動車路徑

春晚向來是中國展現科技實力的舞台,從這次人形機器人的武術對打、舞蹈等演出,可以看到中國人形機器人的關節靈活度、材料、散熱、視覺能力等技術都有顯著突破。春晚不只是一場科技秀,更是穩定老百姓信心、向全世界展現國家戰略與野心的火力展示。

背後反映出中國在AI競賽中選擇的賽道成果。若將AI發展版圖分為邏輯推演的「大腦」,以及肢體控制、物理移動的「小腦」,中國現在強的就是小腦。中國深知在雲端AI與大型語言模型競逐上,短期內難以超越美國,去年的DeepSeek之後就沒有其他震撼全球的模型突破,具有市場潛力的Manus也出海,中國因此策略性地選擇了另一條賽道,投入大量國家資本、發揮世界工廠優勢,專攻硬體製造。

如今看來確有成績,中國正沿著過去發展電動車的成功路徑,將龐大的硬體製造供應鏈緊握在手。材料的輕量化、散熱模組的升級,以及製造成本的壓制力,讓中國成功定義了全球人形機器人的「產能」。

春晚機器人大秀 只是預排未見應變

但在華麗表演之後,各界也必須理解,能動不是重點,能完成任務才是重點。春晚上機器人的流暢動作是經過預先編排的結果,距離具有高度適應力和彈性、能快速學習新任務的機器人,仍相當遙遠。技術進步也不等於商業成功,今年人形機器人正式進入交付年,摩根士丹利預估,中國的人形機器人銷量今年將達28000台,比原預測多1倍;交付之後,機器人究竟能解決什麼真實痛點、帶來什麼實質經濟回報,才是最大挑戰。

目前人形機器人要商業化,還面臨三個難以跨越的硬傷:

第一是部署的隱形成本極高。在餐廳或工廠等複雜環境,機器人每一次學習新任務、環境調校都非常耗時,當訓練與維護成本遠高於直接聘僱一名熟練工人時,企業導入意願將大幅降低。

第二是從「預先編排」到「自主應變」的任務執行鴻溝。春晚機器人雖展現高超肢體自由度,本質上還是高度預先編排的表演,但無論是應用在產業或軍事,真實環境都充滿變數,核心能力在於能否靈活完成任務。

第三是動力與續航的物理極限。機器人愈靈巧,所需的馬達就愈精細,也需要更複雜的減速機制,來處理更細緻的任務,耗電量隨之劇增。目前人形機器人續航力普遍僅約2到4小時,使其應用場景被嚴格限制。

美應用領域領先 觀望中國商轉成果

在這波市場考驗中,中美兩國如今正扮演截然不同的角色。過去科技發展多由美國驗證市場,但在人形機器人領域,中國正以龐大的製造力,替全球進行大規模的概念驗證(POC)。今年中國人形機器人將大量出貨,硬體通常會帶動軟體,能讓機器人完成各種任務的應用開發預料會開始百花齊放,大批實驗將同時在中國進行,中國會更有機會找到機器人未來發展的可能性。

不過,也需警惕硬體產能過剩的風險。硬體製造必須先行投入鉅額的資本支出,中國選擇由國家投入,先花錢製造、再做市場測試的賽道,如果在今年大量交付萬台機器人後,未能開拓出具備足夠商業價值的應用場景,中國密集的供應鏈就可能面臨嚴重的產能過剩危機。美國市場目前面臨AI軟體估值泡沫的隱憂,而中國則必須嚴防實體機器人的硬體泡沫。

至於美國,預料將持續主導並定義機器人的能力「上限」。儘管中國動作頻頻,但美國在機器人「大腦」的能力,如推理、深度思考,以及軍事、高階醫療、複雜物流等特定應用領域仍保持領先;相較於中國的衝刺,美國機器人的技術發展雖然進度不一,整體透明度還是比中國高,也較能走向全球。美國如今正在觀望中國的商轉落地是否會產生泡沫,進而決定美國是否需要全面加速跟進。

破除人形化迷思 關注成本與泛用性

而這些現實挑戰,也將迫使各界重新思考根本問題:自動化設備一定要是「人形」嗎?

人類往往因為自身形象,對「人形」有著浪漫幻想,但回歸商業本質,解決問題才是關鍵。在倉儲物流中,有輪子的無人搬運車加上AI視覺,移動效率遠勝雙足機器人;軍事偵察上,四足機器狗的穩定度也優於人形。能低成本且精準地解決單一痛點,進而創造巨大商業利潤的自動化設備,才是國家和產業實際所需。

如果一味追求人形,或期待人形機器人達到通用AI(AGI)的能力,試圖用一套昂貴硬體適應千種不同任務,在現有技術下成本效益極低。雖然特斯拉執行長馬斯克年初樂觀預估AGI今年會實現,但AI能力的突破現多半停留在語言模型,要用在物理性的機器人身上,還有很長一段路。

2026年,人形機器人市場將從科幻想像走向務實檢驗,這場美中科技的持久戰,現在僅是起步的第一年。

機器人 人形機器人

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