人形机器人工厂应用遇冷：“上班”90分钟就“下班”，一只手成本近万美元
人们曾设想的人形机器人(又称“仿人机器人”)在工厂中与人类并肩工作的美好场景，如今正遭遇现实挑战。尽管特斯拉(Tesla)、Figure AI等公司已展示了原型产品并吸引了大量投资，但要实现人形机器人在供应链中的广泛应用，所需时间可能远超预期。
Gartner的最新预测指出，到2028年，全球能够在制造业和供应链中大规模使用人形机器人的公司将少于20家。研究分析认为，尽管这项技术前景广阔，但市场热情的增长速度，已超过了机器人应对复杂、高强度物流工作的实际能力提升速度。
难以突破的“试点炼狱”
供应链的管理者们一直寄希望于机器人技术来应对劳动力短缺和工资上涨的问题。然而，Gartner预计，到2028年，能使其人形机器人项目真正走出测试阶段并进入实质性部署的公司，不会超过100家。
问题的根源在于，人们普遍将“工厂生产所需”与“当前技术所能提供”混为一谈。Gartner高级首席分析师Abdil Tunca直言，相关技术仍远未成熟。他表示：“人形机器人描绘的前景固然吸引人，但现实是，其技术目前仍不成熟，在多用途性和成本效益方面远远未能达到预期水平。”他警告称，企业决策者可能会在那些还远未做好商业化准备的技术方案上投入过高的成本和期待。
图1：Tesla Optimus机器人 图片来源：Tesla
挑战不仅仅是软件层面的，还深深根植于物理限制。Simplexity Product Development公司发现，目前大多数人形机器人在单次充电后只能工作90分钟至2小时，远远达不到工厂标准一个班次所需的最低8至20小时的工作时长要求。
此外，赋予机器人以媲美人类的灵巧性成本极为高昂。部分机型仅一只“机械手”的成本就高达约9,500美元，而其成功抓取和操作复杂物体的成功率仍仅有30%左右。
异军突起的“多功能机器人”
在媒体对人形机器人大幅报道的背景下，许多务实的制造商正在将目光投向“多功能机器人”(polyfunctional robots)。这类机器人并不执着于模仿人的形态，它们通常采用轮子底盘以保持稳定并提升移动速度，或将传感器布置在身体多处，核心设计目标是追求高产出效率和实用价值，而非单纯的拟人化。
图2：“Stretch”仓储机器人 图片来源：Boston Dynamics
Gartner的分析师表示，这些非仿人形态的机器人在执行特定的工业任务时，反而表现更优。“对于绝大多数需要优先考虑‘单位投资所能实现的最大产出效率’的公司而言，我们预计多功能机器人将是更为优越的解决方案。”Gartner高级总监分析师Caleb Thomson分析道。
其他机构的研究也支持这一观点。弗劳恩霍夫协会的一项调查显示，仅有约40%的行业专业人士认为，实现工厂自动化必须具备类似人类的腿部和灵活的双手。大多数人更青睐移动底盘和模块化的夹持工具，因为相较于双足行走机器人，它们通常更稳定、更节能。
技术之外的“人”因挑战：技能缺口
有效运用这些先进的机器人技术，还有一个深层障碍——操作它们的人还未准备好。高效的自动化依赖具备相应技能的员工来维护和操作，确保其平稳、持续运行。
Gartner预测，由于对员工学习与发展(L&D)的投入普遍不足，到2028年，约60%的供应链数字化转型项目将无法兑现其承诺的商业价值。在团队层面，人工智能和机器人技术所承诺的生产率提升难以真正实现，往往是因为一线工人缺乏必要的培训，无法有效利用这些高级工具。
“尽管技术在长期内有望降低成本，但L&D投入的不足正在直接威胁这些项目的成功，”Gartner副总裁分析师Tom Enright表示。这种日益扩大的技能缺口意味着，即使企业配备了最先进的机器，如果缺乏能熟练操作和维护的人员，投资回报也将大打折扣。
成本、安全与智能的核心瓶颈
对于大多数企业而言，人形机器人目前过于昂贵。特斯拉希望将其Optimus机器人的售价控制在2万美元以下，但像宇树科技(Unitree)等公司推出的入门级人形机器人虽价格约为6,000美元，其可靠性和耐用性尚无法满足严苛的工厂生产环境要求。而更为先进的机型，成本则远超专为特定任务设计的工业机器人，且可靠性仍待验证。
安全问题始终是法律和风险团队的首要关切。与大多数被安全围栏隔离的传统工业机械臂不同，人形机器人被设计为在人类身边近距离工作。由于其需要持续消耗能量来维持自身动态平衡，一旦遭遇断电或软件故障，它们可能瞬间失去平衡并倾倒。
“人形机器人面临的安全要求与传统工业机器人有根本性的不同，”Simplexity公司增长副总裁Michael Tanguay指出，“它们普遍质量不轻(约50-190磅)，依赖主动稳定系统运行，且工作场景靠近人类，这种组合带来了全新的碰撞与倾倒风险，因此需要全新的安全框架来应对。”
更深层次的问题是，专家指出，人形机器人在应对不可预测的环境时，普遍缺乏一种人类的“常识”。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室主任Daniela Rus近期直言，尽管一些演示令人惊叹，但在物理世界中，现有人形机器人的自主判断能力(通常意义上的“智能”)仍然非常有限。
结论与建议：务实前行，聚焦回报
业内多数分析师相信，人形机器人将在制造业的未来占有一席之地，但它们无法如部分投资者所期望的那样“解决一切问题”。在可预见的未来，其应用将主要局限于受控的内部环境，而非快节奏、高复杂性的动态仓储或装配流水线。
Gartner的分析师为供应链管理者们提出了更现实的建议：
推进并管理好试点项目。企业应开展精心设计的试点计划，以验证人形机器人能否适应其特定业务场景，但不应期望它能立刻带来大规模的人员缩减。
聚焦“解决具体问题”。从业务痛点出发，优先为特定任务寻找最适合、最有效的自动化解决方案，无论其形态是否为仿人。
追求即时可靠的投资回报。对于更广泛的制造领域，建议加大对专用化、多功能自动化的投入，这些方案通常能带来更直接、更确定的投资回报，是现阶段更稳健的选择。
本文翻译自国际电子商情姊妹平台EE Times，原文标题：
