หุ่นยนต์จีนเลิกโชว์ลีลา เดินหน้าพิสูจน์ตัวเองในโรงงาน

ภายในงานยังแบ่งการประยุกต์ใช้ไปถึงภาคการผลิต อาหารและค้าปลีก การแพทย์และการดูแลผู้สูงอายุ ตลอดจนการกู้ภัยฉุกเฉิน ในระยะใกล้ โอกาสทางธุรกิจน่าจะกระจุกตัวอยู่ในสภาพแวดล้อมที่มีโครงสร้างชัดเจน เช่น โรงงาน คลังสินค้า และเส้นทางตรวจสอบ เพราะสามารถกำหนดลักษณะงาน ขอบเขตความปลอดภัย และเงื่อนไขการทำงานได้ชัดเจนกว่า

โรงงานและคลังสินค้า: สนามพิสูจน์ด่านแรก

บริษัทรถยนต์จีนอาจเป็นกลุ่มลูกค้ารายสำคัญที่สุดของเทคโนโลยีนี้ Reuters รายงานว่า ผู้ผลิตรถยนต์รายใหญ่เกือบ 10 ราย ซึ่งรวมถึง BYD และ SAIC กำลังทดสอบระบบ “ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ” หรือ embodied intelligence สำหรับการเคลื่อนย้ายวัสดุและป้อนชิ้นส่วนเข้าสายการผลิต ขณะที่ Unitree ระบุว่าหุ่นยนต์ของบริษัทกำลังถูกทดสอบในสายประกอบรถยนต์และโรงงานของตนเอง

การใช้งานลักษณะนี้มีความสำคัญ เพราะเป็นบททดสอบเชิงพาณิชย์ที่ชัดเจนกว่าการสาธิตเพียงครั้งเดียว หุ่นยนต์ในโรงงานต้องทำงานเดิมซ้ำเป็นเวลานาน รับมือกับข้อผิดพลาด ทำงานร่วมกับอุปกรณ์เดิม และสร้างผลตอบแทนที่คุ้มกับราคาซื้อหรือค่าใช้จ่ายดำเนินงาน ส่วนหุ่นยนต์ในคลังสินค้าก็ต้องรู้จำวัตถุได้แม่นยำ เคลื่อนที่อย่างปลอดภัย และเชื่อมต่อกับระบบคำสั่งซื้อและสินค้าคงคลัง

องค์ประกอบของผู้จัดแสดงใน WRC สะท้อนความท้าทายด้าน “ระบบ” เช่นกัน ภายในงานมีทั้งผู้พัฒนาอัลกอริทึม ผู้จัดหาเทคโนโลยีการมองเห็นแบบ 3 มิติและแบตเตอรี่ ผู้ผลิตหุ่นยนต์ และผู้ใช้งานภาคอุตสาหกรรมมาอยู่ในตลาดเดียวกัน เป้าหมายคือทำให้เส้นทางจากชิ้นส่วนและข้อมูลฝึกสอน ไปสู่ระบบที่พร้อมใช้งานกับลูกค้าสั้นลง

จีนกำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐานเพื่อฝึกหุ่นยนต์กับงานจริง

หุ่นยนต์กายภาพต้องการมากกว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่และต้นแบบที่ดูดี มันต้องอาศัยข้อมูลจากกล้อง เซนเซอร์แรง และการสาธิตโดยมนุษย์ รวมถึงการฝึกซ้ำในสภาพแวดล้อมที่ใกล้เคียงกับสถานที่ทำงานจริง

จีนมีฐานฝึก embodied intelligence มากกว่า 70 แห่ง และมีรายงานว่ากำลังอยู่ระหว่างการก่อสร้างหรือวางแผนเพิ่มเติมอีก 46 แห่ง สถานที่เหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อเก็บข้อมูลจากการควบคุมระยะไกลและเซนเซอร์ พร้อมให้หุ่นยนต์ฝึกงานที่ใช้จริงซ้ำแล้วซ้ำเล่า ตัวอย่างเช่น ฐานนำร่องระดับชาติในเมืองหางโจวมีรายงานว่ากำลังฝึกหุ่นยนต์มากกว่า 140 ตัวในกว่า 40 สถานการณ์ที่อิงกับลักษณะงาน เช่น ครัวอัจฉริยะ คลังสินค้า ฟาร์ม และอุโมงค์เหมืองจำลอง

โครงสร้างพื้นฐานนี้ช่วยสร้างวงจรป้อนกลับ หุ่นยนต์ทดลองทำงาน ผู้ควบคุมแก้ไขข้อผิดพลาด ข้อมูลใหม่ช่วยปรับปรุงโมเดล แล้วนำระบบที่อัปเดตกลับมาทดสอบอีกครั้ง กระบวนการดังกล่าวไม่ได้รับประกันว่าหุ่นยนต์จะมีความเป็นอิสระแบบอเนกประสงค์ แต่ช่วยแก้คอขวดสำคัญของ AI เชิงกายภาพ นั่นคือการขาดแคลนข้อมูลจากโลกจริงที่มีคุณภาพและเชื่อมโยงกับผลลัพธ์ของงานที่วัดได้

นโยบายและเงินทุนผลักอุตสาหกรรมให้มุ่งสู่การใช้งาน

รัฐบาลจีนยกระดับ embodied intelligence จากหัวข้อวิจัยเฉพาะทางให้กลายเป็นวาระอุตสาหกรรมระดับชาติ รัฐบาลบรรจุคำว่า “embodied intelligence” ไว้ในรายงานการทำงานปี 2025 ขณะที่แผนพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติฉบับที่ 15 สำหรับช่วงปี 2026–2030 เรียกร้องให้พัฒนา AI เชิงกายภาพเชิงรุก รวมถึงสร้างกลไกจัดหาเงินทุนและแบ่งปันความเสี่ยงสำหรับอุตสาหกรรมเกิดใหม่

แผนปฏิบัติการระดับชาติด้านหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์และการฝึก AI เชิงกายภาพในสถานการณ์จริง ตั้งเป้าระบุกรณีใช้งานมูลค่าสูงมากกว่า 100 รูปแบบ รายงานที่เกี่ยวข้องระบุว่า จุดเน้นอยู่ที่ภาคการผลิต บริการสาธารณะ และงานเฉพาะทาง เช่น การผลิต การตรวจสอบ และการบำรุงรักษา

ตลาดเติบโตควบคู่กับแรงสนับสนุนด้านนโยบาย โดยมีรายงานว่ารายได้ของอุตสาหกรรมหุ่นยนต์จีนทะลุ 300,000 ล้านหยวนในปี 2025 หลังขยายตัวเฉลี่ยมากกว่า 20% ต่อปีในช่วง 5 ปีก่อนหน้า ส่วนรายได้ในช่วงครึ่งแรกของปี 2026 อยู่ที่ 165,500 ล้านหยวน เพิ่มขึ้น 24.5% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน ตัวเลขเหล่านี้เป็นรายได้ของภาคอุตสาหกรรมหุ่นยนต์โดยรวม ไม่ใช่หลักฐานว่าหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์มีกำไรในระดับการผลิตจำนวนมากแล้ว

ความคึกคักของเงินลงทุนเห็นได้ชัดจากการเข้าจดทะเบียนของ Unitree ในตลาด STAR Market ของเซี่ยงไฮ้เมื่อเดือนสิงหาคม 2026 บริษัทกลายเป็นผู้ผลิตหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์รายแรกในตลาดหุ้น A-share ของจีน ราคาหุ้นเปิดสูงกว่าราคาเสนอขายครั้งแรก 629.44% ก่อนปิดตลาดที่ระดับสูงขึ้น 460.34% การเปิดตัวดังกล่าวแสดงให้เห็นความสนใจของนักลงทุน แต่ราคาหุ้นที่พุ่งแรงไม่ได้เท่ากับหลักฐานว่าบริษัทมีความต้องการจากลูกค้าอย่างต่อเนื่องหรือมีต้นทุนดำเนินงานที่พิสูจน์แล้ว

“ช่วงเวลาแบบ ChatGPT” ยังเป็นเพียงคำ прогноз

เป้าหมายระยะยาวของอุตสาหกรรมไม่ใช่เพียงการสร้างหุ่นยนต์ที่ทำงานหนึ่งอย่างได้ดี แต่คือเครื่องจักรที่สามารถเข้าไปในสภาพแวดล้อมที่ไม่คุ้นเคย เข้าใจคำสั่งภาษาธรรมชาติ และทำงานส่วนใหญ่ให้เสร็จได้โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมเฉพาะสำหรับแต่ละงานจำนวนมาก

หวัง ซิงซิง ผู้ก่อตั้ง Unitree อธิบายความสามารถดังกล่าวว่าเป็น “ช่วงเวลาแบบ ChatGPT” ของวงการหุ่นยนต์ เขาคาดการณ์อย่างมองโลกในแง่ดีว่าอาจเกิดขึ้นภายใน 2–3 ปี หรืออย่างช้าที่สุดในช่วง 5–10 ปี ขณะที่ความเห็นจากอุตสาหกรรมอื่นประเมินจุดเปลี่ยนในช่วงปลายปี 2028 แต่ทั้งหมดเป็นการคาดการณ์ของผู้บริหารและบุคคลในแวดวง ไม่ใช่ฉันทามติที่ยืนยันแล้ว

หลักฐานจาก WRC สนับสนุนข้อสรุปที่แคบกว่านั้น จีนกำลังเคลื่อนตัวอย่างรวดเร็วจากการสาธิตเทคโนโลยีไปสู่โครงการนำร่องและการใช้งานตามสถานการณ์จริง แต่ยังไม่มีหลักฐานว่าหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์อเนกประสงค์สามารถทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือและคุ้มทุนในงานเปิดกว้างหลากหลายรูปแบบตามที่ผู้คนคาดหวัง

สิ่งที่ควรจับตาต่อจากนี้

ระยะถัดไปของอุตสาหกรรมควรประเมินจากหลักฐานการทำงานจริง มากกว่าท่วงท่าบนเวที คำถามสำคัญมีดังนี้

1. หุ่นยนต์ทำงานซ้ำได้หรือไม่ ควรดูข้อมูลระยะเวลาการทำงาน อัตราความสำเร็จ และประสิทธิภาพเมื่อใช้งานต่อเนื่อง
2. ต้องพึ่งมนุษย์มากเพียงใด หุ่นยนต์ที่ต้องมีคนควบคุมระยะไกลตลอดเวลาไม่ใช่สิ่งเดียวกับแรงงานอัตโนมัติ
3. เมื่อเกิดข้อผิดพลาด มันแก้สถานการณ์ได้หรือไม่ สถานที่ทำงานจริงมีทั้งวัตถุวางผิดที่ ผังพื้นที่ที่เปลี่ยนไป และสิ่งกีดขวางที่คาดไม่ถึง
4. เศรษฐศาสตร์ของระบบสมเหตุสมผลหรือไม่ ราคาซื้อ การบำรุงรักษา การใช้พลังงาน การฝึกสอน และการกำกับดูแล ล้วนมีผลต่อความคุ้มค่า
5. มีลูกค้าที่จ่ายเงินจริงหรือไม่ การสาธิต โครงการนำร่อง และคำสั่งซื้อเชิงพาณิชย์ซ้ำ เป็นคนละระดับของการยอมรับเทคโนโลยี

ดังนั้น การเปลี่ยนผ่านของอุตสาหกรรมหุ่นยนต์จีนเป็นเรื่องจริง แต่ยังไม่เสร็จสมบูรณ์ WRC 2026 แสดงให้เห็นภาคอุตสาหกรรมที่กำลังสร้างความร่วมมือทางธุรกิจ โครงสร้างพื้นฐานด้านการฝึก และกลไกเชิงนโยบายที่จำเป็นต่อการขยายขนาด บททดสอบ निर्णायकจะเกิดขึ้นเมื่อหุ่นยนต์ต้องสร้างผลงานที่เชื่อถือได้อยู่นอกฮอลล์จัดแสดง และยังทำเช่นนั้นต่อไปได้แม้ความตื่นเต้นจากเทคโนโลยีใหม่จะจางลง