人形機器人的「ChatGPT 時刻」何時到來？兩位執行長給出不同答案

王興興：最快兩到三年，最慢可能十年

王興興描述了兩條可能的路徑。樂觀情境下，具身智能可能在兩到三年內達到臨界點；但如果跨環境泛化與精密實體控制的進展放慢，產業可能要等五到十年。

他提出的家務測試，也讓這項預測比單純的能力展示更嚴格：機器人必須在全新環境中運作、理解自然語言指令，並自主完成廣泛任務，而不是只在接受特定訓練後重複固定動作。

為什麼機器人的「大腦」仍是瓶頸？

機械結構、馬達與電池都在快速進步，但軟體仍難以把有限經驗泛化到真實世界中千變萬化的情境。兩位高層都把 AI 模型與訓練資料視為核心限制。

機器人需要的資料，必須把「看見什麼」與「應該怎麼做」連在一起：物體摸起來是什麼感覺、需要施加多大力量、表面變滑時動作要如何調整，以及某個操作失敗後如何補救。模擬環境與示範資料固然有幫助，卻無法完全重現家庭、工廠、商店等實體場域的不可預測性。

這也是機器人資料問題與文字模型不同之處。機器人不能只從一段動作描述中學會做事；它必須理解感知、移動、後果與修正之間的關係。

ACE Robotics 如何建立資料管線？

ACE Robotics 正採取「以人為中心」的方法，讓生產線工人配戴輕量感測器，記錄人類動作與環境互動。公司表示，目標是累積數千萬小時的訓練資料，供具身世界模型使用。

這套策略試圖突破只依賴機器人示範或模擬資料的限制。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，以及如何把多個步驟串成較長的工作流程。

ACE Robotics 成立於 2025 年 7 月，由商湯科技共同創辦人王小剛領導。其天使輪融資由螞蟻集團領投，商湯相關資本與其他投資者也參與其中。

ACE 的 Kairos-4B 有何特別？

ACE 表示，其開源具身模型 Kairos-4B 在公開具身 AI 基準測試中名列前茅，並在會議引用的比較中勝過輝達 Cosmos 3。由於這些是與公司相關的效能主張，較適合將其理解為特定基準測試結果，而非人形機器人已準備好進入家庭或工廠的證明。

ACE 也正嘗試把模型帶出實驗室，計畫將 AI 模型部署到 1,000 間無人零售店。這反映出業界往往會先鎖定流程較標準化的商業環境，再逐步挑戰比商店更難預測的一般家庭場景。

中國機器人熱潮：規模很大，但仍要保持冷靜

上述預測出現之際，中國人形機器人產業正處於高度亢奮的氣氛中。宇樹科技在上海科創板的 IPO 募得約 9.04 億美元，散戶認購據報超額 8,000 倍；公司股價上市首日收市較 IPO 價格高出 460%，市值約 500 億美元。

出貨資料也顯示中國在早期製造端的領先地位。Smart Analytics Global 估計，2026 年上半年全球人形機器人出貨量約為 19,100 台，其中中國製造商占比超過 97%。

不過，這個數字不能直接等同於通用型自動化已經成熟。現有報導中也出現「中國同期出貨超過 40,000 台」的說法，但這與全球約 19,100 台的估計相互矛盾；就目前可取得的較強出貨資料而言，40,000 台的說法缺乏支持。

摩根士丹利則另外將中國全年人形機器人出貨預測上調至 50,000 台，理由是產業從展示走向商業部署的速度快於預期。可是，出貨預測衡量的是市場擴張，並不能回答機器人是否已能通過王興興提出的「完成 80% 家務」測試。

真正的重點：能力可能先於可靠性到來

兩位執行長的說法，最值得注意的地方不是人形機器人必然會在 2027 年迎來某個確定里程碑，而是產業正逐漸進入另一個階段：決定產品能否普遍派上用場的，將不只是馬達、電池或機械設計，而是軟體品質、訓練資料與跨環境泛化能力。

ACE 的預測是：2027 年底前出現技術突破，之後還要花數年時間商業化。宇樹科技則把不確定性攤在檯面上：進展加速時最快兩到三年；若最棘手的問題持續難以突破，則可能要等五到十年。

中國已在融資、製造能力與早期出貨量上展現強勢。但真正尚未解決的問題是：這樣的規模，能否造出在從未見過的環境中仍然可靠工作的機器人？在資料與模型的難題被解決之前，人形機器人的「ChatGPT 時刻」仍然是預測，而不是已完成的產品。