中國人形機械人贏在量產，但北京機械人大会揭示自主能力仍有缺口

2026年世界機械人大会在北京舉行，場內有跳舞、武術動作、網球，以及分揀包裹、包裝手機和家務等示範。表面看來，中國似乎已經在「人形機械人競賽」拋離對手；但如果將鏡頭由展覽場地拉近至真實工廠、倉庫和家庭，答案就沒有那麼簡單。

最穩妥的結論是：中國已在硬件製造、出貨規模和資本集結方面取得早期優勢，但大会未能證明中國同樣領先於可靠、可大規模商用的自主能力。下一階段的勝負，不會只看邊部機械人翻筋斗最精彩，而是看它能否在環境不斷變化之下，少靠人手監督，重複完成有價值的工作。

北京大会：由「表演」轉向「做嘢」

大会於8月19日在北京亦莊的北京亦創國際會展中心開幕，並舉行至8月23日。超過300間公司參展，展示逾2,000件展品，並有逾150款產品在場內首次亮相。

展品反映行業正嘗試改變宣傳方向。據路透社報道，現場示範包括包裹分揀、手機包裝和家務工作，不再只靠跳舞、功夫或運動型表演吸睛。

中聯重科展位展示了跳舞的人形機械人；Galbot則展出以輪子行走的G1，在貨架旁進行工作。按公司介紹，G1的用途包括補貨、取藥，以及在倉庫搬運貨物。

Galbot亦藉大会展示由輪式平台轉向雙足人形設計的方向。該公司的ET1是首款雙足人形機械人，並以打網球作為目標能力。網球示範當然可以反映平衡和全身協調能力，但單憑一段精心安排的示範，仍不足以證明機械人可以在凌亂的工廠、倉庫或住宅內長時間無人看管地工作。

出貨量領先是真的，但「4萬部」數字要小心睇

多份報道指，中國製造商在2026年上半年佔全球人形機械人出貨量逾97%。彭博引述Smart Analytics Global的行業數據估算，全球上半年出貨約19,100部，較去年同期約5,100部大幅增加。 另一批採用同一估算的報道指，AgiBot出貨約8,400部，Unitree約5,900部，兩者分列主要供應商前列。

但北京大会公布的另一份報告則表示，中國單在今年上半年已出貨逾40,000部人形機械人，同樣佔全球出貨量97%。 如果兩組數字採用相同定義，中國一地的出貨量就會高過全球總量，明顯無法同時成立。

因此，「中國佔全球逾97%」這個方向，在多份報告中相當一致；至於「逾4萬部」則應暫時保留，直至統計方法交代清楚，例如是否計入更廣泛的機械人類別、企業內部交付，或採用另一種出貨定義。

這個分別十分重要。出貨量可以反映製造速度、研究機構採購和試點項目增加，但不代表機械人已經持續投入生產線，或者家庭用戶已經普遍採用。即使採用較保守的全球19,100部估算，市場增長仍然很快，但距離足以改變整體經濟的機械數量，仍有很大距離。

最大難題：機械人識郁，未代表識做

大会上的示範顯示，機械人在移動、抓取和協調方面都有進步。不過，在受控展覽環境完成一套預先排練的動作，與在真實環境中理解變化、處理突發情況、修正錯誤，並在無人介入下完成任務，是兩回事。

Unitree創辦人兼董事長王興興表示，機械人的軟件仍然落後於硬件。他形容，若機械人日後能在陌生環境中自主完成約八成家務，可能會出現一個類似ChatGPT的突破時刻；但即使在理想條件下，這個目標仍可能要兩至三年才能達到。

這句話正好反映商業化的距離。對研究而言，八成成功率可能是一個有意義的里程碑；但對許多工業流程來說，標準要高得多。即使以99.9%的任務完成率計算，每重複1,000次，仍大約會失敗一次。對一部長時間運作的機械人而言，這種失敗率可以迅速變成安全、維修和生產效率問題。

所以，真正的工程難題不只是造出一副識行、識平衡、識搬重物的身體，而是要令整個系統可以：

1. 在陌生物件、不同布局和罕見情況下安全泛化；
2. 從實際操作經驗中有效學習，而不是每次都靠大量試錯；
3. 出錯後自行復原，並避免將小問題變成安全事故。

大会將焦點移向分揀、包裝、補貨和家務，正因為這些工作最容易揭示「動作漂亮」與「可靠做事」之間的差距。

Unitree上市：市場憧憬跑得比落地更快

大会舉行期間，資本市場亦為中國機械人行業加添熱度。Unitree在上海上市集資約9.04億美元，零售發售部分據報超額認購逾8,000倍。 公司股價首日收市較招股價高逾460%，按路透社計算，市值約500億美元。

這個上市表現說明投資者相信人形機械人可以成為下一個大型科技平台，但並不代表現時業務已經達到大規模商業部署。路透社報道指出，當時真正用於商業環境的Unitree機械人仍然不多。

市場預測中國人形機械人在2026年出貨約50,000部，較2025年的約12,000部大幅上升。這會代表製造及研究市場快速增長，但不應直接解讀為工廠和家庭已經大規模採用通用型人形機械人。

更多出貨只有在機械人真的被部署到有用場景，並且企業誠實記錄運作成果時，才有機會轉化為更多實體世界數據，進一步改善系統。

點解中國暫時有戰略優勢？

中國的優勢並不只在於某一間機械人公司，而是來自一整套產業條件：龐大內需市場、密集的製造網絡、零部件供應鏈，以及由原型快速迭代至量產的能力。

更多機械人進入大學、實驗室和試點設施，也可能產生更多「具身人工智能」數據——即機械人理解和操作現實世界所需要的觀察、示範及失敗紀錄。

這可以形成一個潛在的循環：

1. 成本較低的硬件令更多部署成為可能；
2. 更多部署產生更多任務及失敗數據；
3. 更好的數據改善控制模型和訓練方法；
4. 表現提升擴大市場，並進一步壓低成本。

不過，這個循環不是必然成功。設計不良的試點、只適用於單一場景的示範，或者無法轉移到其他環境的數據，都不會自動變成通用智能。

但在行業早期階段，中國可以將製造能力、研究需求和公共部門支持結合起來，確實提供了一項重要先手優勢。

美國FCC限制：中國硬件優勢遇上供應鏈關卡

美國的回應，正逐漸集中在供應鏈和國家安全風險。美國聯邦通信委員會（FCC）在7月28日將外國製造的先進機械人設備加入「Covered List」。一般而言，名單上的新設備難以取得在美國進口、銷售或推廣所需的FCC設備認證，除非適用例外或獲得批准。

路透社報道，相關政策針對新的中國製人形及四足機械人，同時希望處理安全疑慮，並推動美國本土生產。 FCC主席其後表示，限制措施旨在加快美國製造能力形成。

對美國而言，這項政策既是槓桿，也是風險。它可以鼓勵企業建立本土替代品，減少對互聯外國硬件的依賴；但如果廉價的中國平台和零部件在替代品尚未成熟前被排除，美國初創企業、研究人員和自動化用戶可能要面對更高成本，以及較少實驗機會。

短期影響亦不會平均分布。人形機械人目前尚未廣泛嵌入美國工作場所，因此限制新的中國人形機械人，對日常營運的即時衝擊或許有限。反而，工廠內使用的移動式工業機械人及其他互聯系統可能更快受到影響，因為它們已經在執行實際任務，並可直接接入工廠、倉庫及基建環境。

換句話說，範圍過闊的限制，可能在美國本土供應商追上中國的價格和生產速度之前，先打亂現有自動化計劃。

對中美科技競爭代表甚麼？

目前，中國在人形機械人的「規模化及硬件」階段領先；美國則仍可在先進人工智能、晶片、安全工程、系統整合，以及高價值工業部署方面競爭。到目前為止，任何一方都未證明自己已在通用型實體自主能力上取得決定性優勢。

所以，真正值得留意的指標，不是展場有幾多部機械人、某間新上市公司獲得幾高估值，亦不是哪段網球或後空翻片段最容易在網上爆紅，而是：有幾多部機械人可以在環境不斷變化之下，以有限監督、可接受的失敗成本，反覆完成有價值的工作。

2026年北京世界機械人大会證明，中國正在建立足以支持下一階段競賽的工業底盤和投資動能；同時，它亦清楚展示了目標仍未完成。下一階段的贏家，將會是那些能把大量硬件和真實世界數據，變成大眾真正敢於交畀佢工作的機械人——而不只是識得表演的機械人。