橫跨2024年初從NVIDIA執行長黃仁勳頻繁登台、年底由台積電董座魏哲家發言，以及2025年CES首度發表Cosmos模型以來，這波人形機器人熱潮方興未艾。台灣除了追逐供應鏈商機，也不能忽略多功應用與工業5.0「以人為本」的關聯性。

沿著2024年底由黃仁勳、魏哲家陸續點亮「多功機器人」明燈的指引，直到2025年初美國消費電子展（CES）期間，AI機器人應用展示更是無所不在。最終在NVIDIA執行長黃仁勳的開幕演講，發表全球首個世界基礎模型Cosmos達到高潮，能讓使用者藉此以合成資料建立高度擬真的場景，解決機器人訓練需大量學習數據的難題，讓機器人具有空間智慧，實現新一代多功協作機器人的演進。

集邦科技（TrendForce）分析師曾柏楷也指出，雖然現今已可利用AI實現訓練、部署、模擬等開發功能，但相較於AI PC或AI手機，無論是工業型/服務型機器人、透過NVIDIA進行的數位人機互動，皆有明確定位。

經由AI賦能實體機器人與虛擬助理的效益不僅更為明顯，透過生成式AI所帶來之效率提升與體驗改善也更易估算與衡量。在一定程度上能克服目前AI產業正在尋找重要應用的困境，未來若機器人協作再進化，將是更重要的AI載台，可與人機協作完成更多任務。

圖一 : 2025年初美國消費電子展（CES）期間，最終在NVIDIA執行長黃仁勳的開幕演講，發表全球首個世界基礎模型Cosmos達到高潮，（source：blogs.nvidia.com）

工業5.0關注「局部數位化」 問技術能為員工做什麼？

且就實務角度而言，工業5.0更關注有目標的「局部數位化」，諸如用於提升工安的AI技術、員工數位技能再培訓等，由傳統專家主導的鑑別式AI邁向民眾聊天通用的生成式AI，並落實導入於百工百業。

有別於工業4.0以CPS虛實整合為核心，卻可能忽略了人的重要性，現場無法完全由智慧自動化取代。如Ericsson更強調此基於「技術民主化」，以人為本的產業會把人的需求和利益放在生產過程的中心，「不問員工能用新技術做什麼，而是在工業5.0的架構下，問技術能為員工做什麼？」

生成式AI也可望成為實現「以人為本」的工業5.0願景的途徑之一，經過落實人員與智慧機械之間的協同合作，使後者能理解協同作業人員的意圖，並採取適當反應。讓人員價值應體現在對於需求的思考分析，而AI系統與協作機器人，則可用於處理勞動密集型工作，緩解人力不足問題，維持並提高生產力。

圖二 : Ericsson更強調「不問員工能用新技術做什麼，而是在工業5.0的架構下，問技術能為員工做什麼？」（source：ericsson.com）

人形機器人跨足 可望打破服務/工業型機器人邊界

工研院機械所智慧機器人技術組組長黃甦表示，若從功能特點上看來，工業機器人與服務型機器人的本質區別，在於前者的工作情境都屬已知，主要用於單調、重覆或危險的工作場合；後者則絕大多數未知，應用場景複雜多變，具體細分的種類更多，過去20年來看似擁有無窮潛力，卻未真正浮現。

其中「人形機器人」在機器人學的發展上是一項極為象徵性的產品，在結構和功能上盡可能接近人類，具備手、足、眼等人形外表特徵逐步從教育科研、娛樂表演，開始跨足工業相關測試場景，未來還有機會改寫服務型機器人的歷史，成為橫跨多樣專業領域的通用型機器人，甚至打破服務/工業型機器人的應用邊界。

預估2025年人形機器人發展將不斷有更多突破，可望實現複製人類靈活與聰敏的特性，使應用場域可從廠內工業製造出走，擴及醫療、服務、公務、防/救災應用，等複雜場景，實現技能化、智慧化、擬人化、普遍化，提高總體生產力。

圖三 : 2025年人形機器人的發展將不斷有更多突破，使應用場域可從廠內工業製造出走，實現技能化、智慧化、擬人化、普遍化，提高總體生產力。

多樣結構整合起步 足型+具身智慧分進合擊

黃甦進一步指出，目前人形機器人市場和研發正處於快速變化和發展階段，尚未形成統一且明確的分類標準，只能先分別依其移動方式，包含：足式、輪式、（足＋輪）混合移動；依外觀分類：擬人型、非完全擬人型。另有大模型＋機器人的「具身智慧（Embodied AI）」趨勢，吸引美國網路科技大廠透過LLM大語言模型整合布局，不僅具備高度複雜的物理動作能力，還能透過自然語言處理和深度學習，進行智慧決策與人機互動。

台廠優勢在於具備IC製造的完整生態系與AI先進晶片的製程技術、完善的機器人零件供應鏈、PC/IPC等資通訊產品等豐富的系統整合實績，具備打造人型機器人軀體技術的能力；可在應用上將軟、硬體整合，提供高附加功能的整合性方案，並以關鍵模組技術的產品，切入歐美大廠的人形機器人供應鏈體系，可承接大廠不願做或小廠做不來的訂單。

強調市場驅動多功應用 加速達成上市價格甜蜜點

然而，面臨中國大陸已是目前全球人型機器人企業數量最多地區（超過60家，占比37%），市場同樣陷入過度內捲階段。台廠還應積極加入開發軟硬體整合方案，如AI演算法、多模態感知融合等先進技術，從企業剛性需求到個人柔性互動、先進硬體設備到智慧軟體平台，於AI機器人發展朝向全面多元且務實展開。

企業未來若想要藉人形機器人來提升生產效率，還是會優先考量到浪費耗能與成本議題，即除了市場規模還要有商業模式推廣落地。「必須要像人類一樣聰明、具備多功能性，而非如目前只能從事單一任務、重複性動作的工業機器人。」所以NVIDIA除了串連硬體、平台，讓生成式AI得以運作，還須針對客戶需求打造生成式AI訓練模型，以加速達到目前認知約2萬美元的上市價格（值）甜蜜點。

除了前述來自科技進步的驅動，將隨著AI、深度學習與機器視覺等軟硬體技術的推陳出新，讓人形機器人可以通用於為人設計的社會與環境；另有來自市場需求的驅動，基於服務產業的需求，可藉其人性化的互動方式和多功能性，成為重要工具。

用於因應各國正面臨勞動力短缺與老齡化問題，人形機器人能在護理、陪伴、助理等方面發揮重要作用；工業自動化的演進，人形機器人可在製造業如人類一樣執行任務，具有可動性、適應性、靈活彈性、自動認知、協作性，以提高生產效率和安全。

根據內政部最新發布2024（龍）年台灣人口統計出爐，累計全年出生數僅約13.4萬人，續創歷史新低，同期全年死亡數為20.2萬人，已連續5年「生不如死」。其中幼年人口（0~14歲）占比續降至11.72%、15~64歲的工作年齡人口不及7成（69.1%）、65歲以上老年人口占比續攀至19.18%，預計2025年就會邁入老年人口占比逾20%的「超高齡社會」。

圖四 : 根據內政部最新發布2024年台灣人口統計，已連續5年「生不如死」，預計2025年就會邁入老年人口占比逾20%的「超高齡社會」。（攝影：陳念舜）

AI新創Appier與iKala董事簡立峰認為，老一代人因為在已有專業知識下更有優勢，不比年輕人過度依賴AI給予答案，可能把大腦「外包」了，反而會利用AI創造出更好的工作效率。簡立峰也期許大家能變成一個「π」型人才，因為π有兩條腿顯示做事情的上下游，利用AI工具銜接後可以站得更穩、看得更遠。

工業5.0主要技術類別 內涵

Human –MachineInteraction 包括協作工作、多語言語音、手勢識別、人類意圖預測、互動目的AR、增強人類身體和認知能力…等概念

Bio-inspiredand smartMaterials 重點關注具有自我修復、可回收和具有內在可追溯性的嵌入式感測器技術等特性之材料

Digital TwinsandSimulation 透過感測器資訊與真實環境連結，可支援複雜的流程，如工廠中的自主資源重新配置、替換或移動，從而提高資源的靈活性

Datasharing andProcessing 該領域主要聚焦於安全資料管理，鑑於人工智慧對資料探勘有大幅需求，資安技術之重要性已顯著提高

ArtificialIntelligence 自動化和分類任務，包括基於因果關係的AI、無需人工干預即可實現適應性的AutoML、以人為中心的AI、透過專家系統改進的AI組件等

Technologies for energy

efficiency, renewable,

storage, and autonomy 這些技術開發並實施了為了實現碳中和之技術方法，最主要的是再生能源、氫能應用、低功耗營運和數據分析，以及產業其他與潔淨能源和相關技術之創新

Reconfigurability 用以快速適應動態的市場需求，涉及物理、資訊和組織元素的動態管理，以實現生產過程的靈活性和敏捷性，如支援動態客製化與快速原型設計等