浙江人形機器人創新中心的商業化路線，並不是先追逐「什麼都能做」的人形機器人，而是把 NAVIAI 放進客戶能直接衡量產能、精度與人力效益的工業流程中。公司於 2023 年底在寧波成立，由熊蓉教授及其與浙江大學相關的團隊創辦；目前聚焦製造、物流與商業場景的具身智慧應用。4348

賣的是工作流程，不是舞台效果

浙江人形已明確鎖定搬運與分揀、精密組裝及成衣製造等工業場景。其 NAVIAI 產品線涵蓋固定式、輪式機械臂與雙足版本；這個產品組合的意義在於，若工作站不需要移動，就不必為雙足行走的成本與複雜度買單。2237

換句話說，固定式系統可以針對重複性高的單一工位量身打造；只有在廠房動線或工作內容確實需要移動時，輪式或雙足設計才更有價值。其訴求並非泛泛而談的「像人一樣工作」，而是可靠地抓取物件、替設備上下料，或處理傳統自動化較難應對的材料。

報導指出，NAVIAI 已進入中控技術、格力、傑克科技與方太等工業客戶場域。這些案例顯示公司具有接觸客戶與導入場景的能力，但公開資訊不足以獨立確認各案都已形成大規模機器人群部署。42

為何成衣工序成了核心考題？

成衣製造是浙江人形近期最具體的切入點。原因很直觀：布料不像金屬零件那樣形狀固定，它會皺、會塌、會在抓取過程中變形，因而特別難以辨識與操控。公司技術長兼副總經理許學成指出，柔性布料的辨識與操作正是核心難題之一。37

NAVIAI 的研發目標包括模板機的開合模板、布料揉捏與抓取、疊放及下料等操作。公司表示，其模板機操作方案已於 2025 年 7 月通過概念驗證（POC）。1136

公開報導提到的成衣流程表現包括：

• 布料分片成功率 98%；
• 單次操作約 3 秒；
• 定位精度 ±2 毫米；
• 在所引述的工作流程中，效率約為人工的 80%。13437

這些數字讓策略從「人形機器人展示」變成可討論的工序指標。不過，仍應審慎看待：現有公開資料尚未證實，這些效能已在不同工廠、班次、布料種類及維護條件下，經過獨立且長期的驗證。

傑克科技 2,000 台計畫：訊號很大，證明仍未完成

2026 年 4 月，浙江人形與智慧縫製設備公司傑克科技宣布策略合作，並簽署 2,000 台成衣場景客製化人形機器人合作案。多家報導將其形容為全球服裝業首個人形機器人大規模應用專案。1540

這項宣布之所以重要，在於它把機器人開發商與既有的縫製設備業者連結起來，且鎖定明確的產線任務。然而，2,000 台這個標題數字，不等於已有 2,000 台機器人在工廠內運作。

公開說法存在落差。有報導將其描述為已簽訂的 2,000 台訂單，甚至稱已進入批量交付；3536 但另一篇援引傑克科技投資人平台說明的報導則指出，2,000 台屬於策略合作框架目標，仍在技術研發與場景驗證階段，並非已完成商業交付。32

因此，較穩妥的解讀是：傑克科技案是一項規模龐大的已公布商業承諾，也是浙江人形商業化的重要里程碑；但它尚不是經獨立驗證的 2,000 台已裝機規模。未來能否轉化為持續、穩定的交付，將是最重要的驗收標準。

先在中國累積實績，再走向海外

浙江人形的海外動作，看來旨在建立案例並取得實際運作回饋，之後才擴大海外銷售。報導顯示，一款 NAVIAI 已部署於歐洲某家電製造商工廠；公司也與凱傲集團（KION）在德國 LogiMAT 2026 展示物流應用，並參加北美 AUTOMATE 2026 展會。2019

但這些活動的商業成熟度並不相同：展會展示可反映市場興趣；試點可測試整合能力；真正長期在產線運行的部署，才更能證明可複製的營收模式。三者不應混為一談。

公司所採取的順序——先在與跨國企業相關的中國工廠打磨產品，再逐步拓展歐洲與北美——符合這項現實。初期目標是重複性高、勞力密集或具有潛在危險的工作，買方可用產能、精度與作業成果衡量價值，而非只看機器人是否像人。37

NAVIAI 下一步必須回答的四個問題

浙江人形也在探索商業與零售用途，例如報導所稱可從貨架取貨的「智慧店長」角色。20 這類場景有助於拓展部署經驗與資料累積，但就短期商業驗證而言，工廠仍是最清楚的主戰場。

公司的智慧分層與控制架構等技術主張，或許能說明其產品方向；但商業成敗最終仍由工廠現場決定。接下來需要證明的重點包括：

1. 可靠性： 能否在長時間生產中維持表現，而非僅完成短暫展示？
2. 整合能力： 能否安全地與既有設備、軟體系統及現場人員協作？
3. 經濟效益： 導入、維護與支援成本，能否由節省人力、提升品質或產能所抵銷？
4. 可複製性： 成功的成衣工作站，能否快速複製到更多產線與客戶工廠？

浙江人形的路線，反映人形機器人產業正在從吸睛的硬體展示，轉向受限但明確的任務、已知客戶與可衡量的部署里程碑。傑克科技的合作計畫正是這種模式最清楚的壓力測試：若能化為可靠的生產機器人群，將強化任務導向人形自動化的商業論證；若仍停留在驗證階段，也將說明這個產業距離把宣布中的訂單轉成實際營收，還有多遠。

浙江人形機器人創新中心的商業化路線，並不是先追逐「什麼都能做」的人形機器人，而是把 NAVIAI 放進客戶能直接衡量產能、精度與人力效益的工業流程中。公司於 2023 年底在寧波成立，由熊蓉教授及其與浙江大學相關的團隊創辦；目前聚焦製造、物流與商業場景的具身智慧應用。4348

賣的是工作流程，不是舞台效果

浙江人形已明確鎖定搬運與分揀、精密組裝及成衣製造等工業場景。其 NAVIAI 產品線涵蓋固定式、輪式機械臂與雙足版本；這個產品組合的意義在於，若工作站不需要移動，就不必為雙足行走的成本與複雜度買單。2237

換句話說，固定式系統可以針對重複性高的單一工位量身打造；只有在廠房動線或工作內容確實需要移動時，輪式或雙足設計才更有價值。其訴求並非泛泛而談的「像人一樣工作」，而是可靠地抓取物件、替設備上下料，或處理傳統自動化較難應對的材料。

報導指出，NAVIAI 已進入中控技術、格力、傑克科技與方太等工業客戶場域。這些案例顯示公司具有接觸客戶與導入場景的能力，但公開資訊不足以獨立確認各案都已形成大規模機器人群部署。42

為何成衣工序成了核心考題？

成衣製造是浙江人形近期最具體的切入點。原因很直觀：布料不像金屬零件那樣形狀固定，它會皺、會塌、會在抓取過程中變形，因而特別難以辨識與操控。公司技術長兼副總經理許學成指出，柔性布料的辨識與操作正是核心難題之一。37

NAVIAI 的研發目標包括模板機的開合模板、布料揉捏與抓取、疊放及下料等操作。公司表示，其模板機操作方案已於 2025 年 7 月通過概念驗證（POC）。1136

公開報導提到的成衣流程表現包括：

• 布料分片成功率 98%；
• 單次操作約 3 秒；
• 定位精度 ±2 毫米；
• 在所引述的工作流程中，效率約為人工的 80%。13437

這些數字讓策略從「人形機器人展示」變成可討論的工序指標。不過，仍應審慎看待：現有公開資料尚未證實，這些效能已在不同工廠、班次、布料種類及維護條件下，經過獨立且長期的驗證。

傑克科技 2,000 台計畫：訊號很大，證明仍未完成

2026 年 4 月，浙江人形與智慧縫製設備公司傑克科技宣布策略合作，並簽署 2,000 台成衣場景客製化人形機器人合作案。多家報導將其形容為全球服裝業首個人形機器人大規模應用專案。1540

這項宣布之所以重要，在於它把機器人開發商與既有的縫製設備業者連結起來，且鎖定明確的產線任務。然而，2,000 台這個標題數字，不等於已有 2,000 台機器人在工廠內運作。

公開說法存在落差。有報導將其描述為已簽訂的 2,000 台訂單，甚至稱已進入批量交付；3536 但另一篇援引傑克科技投資人平台說明的報導則指出，2,000 台屬於策略合作框架目標，仍在技術研發與場景驗證階段，並非已完成商業交付。32

因此，較穩妥的解讀是：傑克科技案是一項規模龐大的已公布商業承諾，也是浙江人形商業化的重要里程碑；但它尚不是經獨立驗證的 2,000 台已裝機規模。未來能否轉化為持續、穩定的交付，將是最重要的驗收標準。

先在中國累積實績，再走向海外

浙江人形的海外動作，看來旨在建立案例並取得實際運作回饋，之後才擴大海外銷售。報導顯示，一款 NAVIAI 已部署於歐洲某家電製造商工廠；公司也與凱傲集團（KION）在德國 LogiMAT 2026 展示物流應用，並參加北美 AUTOMATE 2026 展會。2019

但這些活動的商業成熟度並不相同：展會展示可反映市場興趣；試點可測試整合能力；真正長期在產線運行的部署，才更能證明可複製的營收模式。三者不應混為一談。

公司所採取的順序——先在與跨國企業相關的中國工廠打磨產品，再逐步拓展歐洲與北美——符合這項現實。初期目標是重複性高、勞力密集或具有潛在危險的工作，買方可用產能、精度與作業成果衡量價值，而非只看機器人是否像人。37

NAVIAI 下一步必須回答的四個問題

浙江人形也在探索商業與零售用途，例如報導所稱可從貨架取貨的「智慧店長」角色。20 這類場景有助於拓展部署經驗與資料累積，但就短期商業驗證而言，工廠仍是最清楚的主戰場。

公司的智慧分層與控制架構等技術主張，或許能說明其產品方向；但商業成敗最終仍由工廠現場決定。接下來需要證明的重點包括：

1. 可靠性： 能否在長時間生產中維持表現，而非僅完成短暫展示？
2. 整合能力： 能否安全地與既有設備、軟體系統及現場人員協作？
3. 經濟效益： 導入、維護與支援成本，能否由節省人力、提升品質或產能所抵銷？
4. 可複製性： 成功的成衣工作站，能否快速複製到更多產線與客戶工廠？

浙江人形的路線，反映人形機器人產業正在從吸睛的硬體展示，轉向受限但明確的任務、已知客戶與可衡量的部署里程碑。傑克科技的合作計畫正是這種模式最清楚的壓力測試：若能化為可靠的生產機器人群，將強化任務導向人形自動化的商業論證；若仍停留在驗證階段，也將說明這個產業距離把宣布中的訂單轉成實際營收，還有多遠。