人形機械人幾時迎來「ChatGPT時刻」？關鍵未必係硬件，而係「機械人大腦」

王興興：最快兩至三年，慢則五至十年

王興興就提出較闊的預測範圍。最樂觀情況下，具身智能可能在兩至三年內到達臨界點；但如果跨環境泛化和精細肢體控制的進展放慢，整個行業可能要五至十年才達到目標。

他提出的家務測試，亦比單純展示一項能力更加嚴格：機械人要在全新環境中運作，理解自然語言指令，並自主完成一系列不同任務。

點解「機械人大腦」先係最大樽頸？

機械硬件正快速進步，但軟件仍然難以由有限經驗，推廣到現實世界千變萬化的情況。兩位高層都將AI模型及訓練數據視為核心限制。

機械人需要的數據，不只是「人做某件事」的錄像，還要記錄它所見與所做之間的關係：物件摸落去是甚麼質感、應該施加多大力度、表面變得濕滑時要怎樣調整，以及動作失敗後如何補救。模擬訓練和示範可以提供幫助，但未必足以重現住宅、工廠、商店等實體環境的不可預測性。

這亦令機械人的數據問題有別於文字模型。機械人不能只靠閱讀一段動作描述來學習；它要掌握感知、移動、後果及修正之間的完整關係。

ACE Robotics如何建立數據管線？

ACE Robotics採取以人為本的做法，讓生產線工人佩戴輕巧感應器，記錄人類的動作及與環境互動的過程。公司表示，目標是為具身世界模型收集數以千萬計小時的訓練數據。

這個策略希望突破只靠機械人示範或電腦模擬產生數據的限制。人類操作員可以示範如何完成任務、如何因應環境變化調整動作，以及如何將多個步驟串連成較長的工作流程。

ACE於2025年7月成立，由商湯科技共同創辦人王小剛領導。螞蟻集團牽頭其天使輪融資，商湯相關資本及其他投資者亦有參與。

ACE的Kairos-4B有甚麼特別？

ACE表示，其開源Kairos-4B具身模型在公開具身AI基準測試中排名領先，並在會議所引用的比較中勝過Nvidia的Cosmos 3。不過，這些是公司相關的性能聲稱，應理解為基準測試結果，而不是證明通用人形機械人已經準備好進入住宅或工廠。

公司亦不只停留在實驗室示範。ACE表示，計劃將其AI模型部署到1,000間無人零售店。相比一般家庭，無人商店的工作流程較容易標準化，因此亦反映出業界普遍傾向先在受限制的商業環境試行，再逐步處理家居場景的複雜性。

中國機械人熱潮：資金和出貨量升溫，但仍要保持冷靜

上述預測出現之際，正值中國人形機械人市場氣氛高漲。宇樹在上海科創板上市，集資約9.04億美元，散戶認購超額逾8,000倍。股份收市較招股價高460%，公司市值約500億美元。

出貨數據亦顯示中國具備早期製造優勢。Smart Analytics Global估計，2026年上半年全球人形機械人出貨量約19,100部，當中中國製造商佔比超過97%。

不過，出貨量不能直接等同成熟的通用自動化能力。現有報道亦出現「中國上半年出貨超過40,000部」的說法，但這個數字與全球約19,100部的估算互相矛盾，在目前較有力的出貨數據中亦未獲支持，因此不應視為已確立的事實。

摩根士丹利另外將中國全年人形機械人出貨預測上調至50,000部，理由是由示範走向商業部署的速度比預期快。可是，出貨預測反映的是市場擴張速度，並不代表機械人已經能夠通過王興興提出的「完成八成家務」測試。

真正重點：能力可能早於可靠性出現

最值得留意的，並不是人形機械人一定會在2027年達到某個指定里程碑，而是行業正逐步進入另一個階段：決定機械人能否真正普及的，將不再只是馬達、電池或機械設計，而是軟件質素、訓練數據，以及在陌生環境中自行應變的能力。

ACE的預測是：技術突破可能在2027年底前出現，但商業化仍要再行四至五年。宇樹提出的時間範圍則更直接呈現不確定性——進展加快，兩至三年；最棘手的問題持續卡住，五至十年。

中國在融資、製造能力及早期出貨方面已經展現優勢。尚未解決的問題是：這種規模能否轉化成真正可靠的機械人，讓它們在從未見過的環境中仍然工作正常。

在數據和模型問題尚未解決之前，人形機械人的「ChatGPT時刻」仍然只是一項預測，而不是已經完成的產品。