人們曾設想的人形機器人(又稱“仿人機器人”)在工廠中與人類并肩工作的美好場景，如今正遭遇現實挑戰。盡管特斯拉(Tesla)、Figure AI等公司已展示了原型產品并吸引了大量投資，但要實現人形機器人在供應鏈中的廣泛應用，所需時間可能遠超預期。
Gartner的最新預測指出，到2028年，全球能夠在制造業和供應鏈中大規模使用人形機器人的公司將少于20家。研究分析認為，盡管這項技術前景廣闊，但市場熱情的增長速度，已超過了機器人應對復雜、高強度物流工作的實際能力提升速度。
難以突破的“試點煉獄”
供應鏈的管理者們一直寄希望于機器人技術來應對勞動力短缺和工資上漲的問題。然而，Gartner預計，到2028年，能使其人形機器人項目真正走出測試階段并進入實質性部署的公司，不會超過100家。
問題的根源在于，人們普遍將“工廠生產所需”與“當前技術所能提供”混為一談。Gartner高級首席分析師Abdil Tunca直言，相關技術仍遠未成熟。他表示：“人形機器人描繪的前景固然吸引人，但現實是，其技術目前仍不成熟，在多用途性和成本效益方面遠遠未能達到預期水平。”他警告稱，企業決策者可能會在那些還遠未做好商業化準備的技術方案上投入過高的成本和期待。
圖1：Tesla Optimus機器人 圖片來源：Tesla
挑戰不僅僅是軟件層面的，還深深根植于物理限制。Simplexity Product Development公司發現，目前大多數人形機器人在單次充電后只能工作90分鐘至2小時，遠遠達不到工廠標準一個班次所需的最低8至20小時的工作時長要求。
此外，賦予機器人以媲美人類的靈巧性成本極為高昂。部分機型僅一只“機械手”的成本就高達約9,500美元，而其成功抓取和操作復雜物體的成功率仍僅有30%左右。
異軍突起的“多功能機器人”
在媒體對人形機器人大幅報道的背景下，許多務實的制造商正在將目光投向“多功能機器人”(polyfunctional robots)。這類機器人并不執著于模仿人的形態，它們通常采用輪子底盤以保持穩定并提升移動速度，或將傳感器布置在身體多處，核心設計目標是追求高產出效率和實用價值，而非單純的擬人化。
圖2：“Stretch”倉儲機器人 圖片來源：Boston Dynamics
Gartner的分析師表示，這些非仿人形態的機器人在執行特定的工業任務時，反而表現更優。“對于絕大多數需要優先考慮‘單位投資所能實現的最大產出效率’的公司而言，我們預計多功能機器人將是更為優越的解決方案。”Gartner高級總監分析師Caleb Thomson分析道。
其他機構的研究也支持這一觀點。弗勞恩霍夫協會的一項調查顯示，僅有約40%的行業專業人士認為，實現工廠自動化必須具備類似人類的腿部和靈活的雙手。大多數人更青睞移動底盤和模塊化的夾持工具，因為相較于雙足行走機器人，它們通常更穩定、更節能。
技術之外的“人”因挑戰：技能缺口
有效運用這些先進的機器人技術，還有一個深層障礙——操作它們的人還未準備好。高效的自動化依賴具備相應技能的員工來維護和操作，確保其平穩、持續運行。
Gartner預測，由于對員工學習與發展(L&D)的投入普遍不足，到2028年，約60%的供應鏈數字化轉型項目將無法兌現其承諾的商業價值。在團隊層面，人工智能和機器人技術所承諾的生產率提升難以真正實現，往往是因為一線工人缺乏必要的培訓，無法有效利用這些高級工具。
“盡管技術在長期內有望降低成本，但L&D投入的不足正在直接威脅這些項目的成功，”Gartner副總裁分析師Tom Enright表示。這種日益擴大的技能缺口意味著，即使企業配備了最先進的機器，如果缺乏能熟練操作和維護的人員，投資回報也將大打折扣。
成本、安全與智能的核心瓶頸
對于大多數企業而言，人形機器人目前過于昂貴。特斯拉希望將其Optimus機器人的售價控制在2萬美元以下，但像宇樹科技(Unitree)等公司推出的入門級人形機器人雖價格約為6,000美元，其可靠性和耐用性尚無法滿足嚴苛的工廠生產環境要求。而更為先進的機型，成本則遠超專為特定任務設計的工業機器人，且可靠性仍待驗證。
安全問題始終是法律和風險團隊的首要關切。與大多數被安全圍欄隔離的傳統工業機械臂不同，人形機器人被設計為在人類身邊近距離工作。由于其需要持續消耗能量來維持自身動態平衡，一旦遭遇斷電或軟件故障，它們可能瞬間失去平衡并傾倒。
“人形機器人面臨的安全要求與傳統工業機器人有根本性的不同，”Simplexity公司增長副總裁Michael Tanguay指出，“它們普遍質量不輕(約50-190磅)，依賴主動穩定系統運行，且工作場景靠近人類，這種組合帶來了全新的碰撞與傾倒風險，因此需要全新的安全框架來應對。”
更深層次的問題是，專家指出，人形機器人在應對不可預測的環境時，普遍缺乏一種人類的“常識”。麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室主任Daniela Rus近期直言，盡管一些演示令人驚嘆，但在物理世界中，現有人形機器人的自主判斷能力(通常意義上的“智能”)仍然非常有限。
結論與建議：務實前行，聚焦回報
業內多數分析師相信，人形機器人將在制造業的未來占有一席之地，但它們無法如部分投資者所期望的那樣“解決一切問題”。在可預見的未來，其應用將主要局限于受控的內部環境，而非快節奏、高復雜性的動態倉儲或裝配流水線。
Gartner的分析師為供應鏈管理者們提出了更現實的建議：
推進并管理好試點項目。企業應開展精心設計的試點計劃，以驗證人形機器人能否適應其特定業務場景，但不應期望它能立刻帶來大規模的人員縮減。
聚焦“解決具體問題”。從業務痛點出發，優先為特定任務尋找最適合、最有效的自動化解決方案，無論其形態是否為仿人。
追求即時可靠的投資回報。對于更廣泛的制造領域，建議加大對專用化、多功能自動化的投入，這些方案通常能帶來更直接、更確定的投資回報，是現階段更穩健的選擇。
本文翻譯自國際電子商情姊妹平臺EE Times，原文標題：
