亞太 · 趨勢分析
工廠、倉儲與醫院:人形機器人在三大產業的發展趨勢
製造、物流與醫療照護是觀察人形機器人導入的重要窗口,但各產業的成熟度差異很大。本文整理各領域的最新進展、已展現的成果,以及亞太地區買家在投資前應確認的事項。
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為什麼值得關注這三個產業
在人們設計的建築、工具與工作流程中,若要改用傳統自動化設備,往往得花費高昂成本重新設計;在這類環境裡,人形機器人最能發揮作用。製造、物流與醫療照護都有三項共同條件:勞動力短缺、工作重複或體力負擔大,以及環境是依照人體打造。我們聚焦這三個領域,是因為它們在實務上具有代表性,並非表示這是經統計驗證的前三大產業。尤其醫療照護的應用仍比工業物料搬運更具實驗性。
目前整體規模仍小。國際機器人聯盟(IFR)統計,2025 年全球商用及專業用途的全尺寸人形機器人銷量約為 7,000 台;同年傳統工業機器人的安裝量則超過 60 萬台。車廠進行試行時,使用的人形機器人通常不到 10 台。這股趨勢值得關注,原因在於發展方向,而非目前的規模。
製造業:車廠率先試行
汽車工廠是目前最主要的測試場域。BMW 正在美國南卡羅來納州斯巴坦堡廠導入 Figure AI 的 Figure 03,執行從未分類料箱中取出零件、並將零件放入排序料車的工作;此前,Figure 02 曾參與試行,協助生產超過 3 萬輛 BMW X3。Hyundai Motor Group 正在喬治亞州一處專用應用中心訓練 Boston Dynamics 的 Atlas,計畫自 2028 年起在其 Metaplant 工廠用於零件排序,並以 2030 年投入零件組裝為目標。
亞洲各地的製造商也在測試工業應用。中國車廠與供應商正把人形機器人導入生產線。Leju 與 Zhaofeng 已讓 15 台 Kuavo 人形機器人負責汽車零件上料。XPENG 正準備量產其 IRON 人形機器人。UBTech 在柳州設立工廠,規劃年產能超過 1 萬台人形機器人。上海的目標是到 2030 年讓工廠內有 10 萬台人形機器人;韓國則已核准監理沙盒,讓人形機器人在半導體封裝、汽車製造與造船業進行試行。
目前最常見的工作包括物料排序、零件上料、協助檢查,以及在工作站之間搬運料箱。這些任務相對單純,且場域結構明確,因此適合作為起步應用。
物流與倉儲:率先展現實際工作成果
倉儲業讓人形機器人率先取得實際商業工作機會。Agility Robotics 的 Digit 透過機器人即服務(RaaS)協議,在美國喬治亞州 GXO 的設施內搬運料箱,累計已超過 10 萬次。2026 年 9 月,Agility 發表 Digit 5,設計目標是在沒有安全圍欄的情況下也能安全地與人近距離協作,並預計於 2027 年上半年開放早期使用。
在亞洲,Rainbow Robotics 的 RB-Y1 正於韓國 Coupang 物流中心進行試行,中國製造商也推出具備輪式底盤的人形機器人,供揀貨、包裝與零售補貨使用。物流業適合人形機器人,因為搬運、堆疊與裝載等工作重複性高,也容易量化;此外,倉儲需要長時間輪班,往往不易補足人力。
醫療與長照:協助臨床人員,而非取而代之
醫療照護是三個領域中最敏感的一環,也是高齡化亞洲最重要的應用方向之一。2026 年 9 月,首爾 Samsung Medical Center 公開展示人形手術輔助機器人,能依語音指令遞送與取回器械,也能協助固定內視鏡。在實驗室測試中,機器人抓取五種器械的成功率為 100%,傳遞器械的成功率為 98.7%。四家醫院預計於 2029 年展開臨床試驗,初期將從低風險工作開始。
在日本,新創公司正測試人形機器人在醫院內引導訪客、搬運物品與收拾餐具,也在養護機構測試巡視功能;下一步則規劃讓機器人回應住民的呼叫鈴。這類機器人可分擔護理師與照護人員的例行工作,讓他們把更多時間用在病患身上,這才是未來幾年較務實的發展模式。
已展現哪些成果,還有哪些不足
三個產業共同面臨的關鍵問題,在於證據是否充分。多數公開成果來自企業本身,測試期間短或僅涵蓋單一場域,也很少有獨立測試。很少有導入案例公布稼動率、人工介入次數、任務成功率或總持有成本。安全標準也仍在制定中:首項涵蓋人形、動態穩定機器人的國際標準 ISO 25785-1,目前仍處於草案階段。
亞太地區買家的評估清單
- 從一項可量化的工作開始,例如零件排序或料箱搬運,而不是籠統地要求機器人「提供一般協助」。
- 要求廠商提供實際營運資料,包括運作時數、成功率、人工介入情況與停機時間。
- 確認工作有多少比例由機器人自主完成,有多少仰賴遠端操作人員。
- 評估機器人在共享空間中的安全性,並確認廠商遵循哪些標準與風險評估程序。
- 估算完整成本,包括系統整合、訓練、維護、軟體訂閱與支援服務。
- 為員工做好準備:說明變革、培訓員工監督機器人,並及早邀請工會或員工代表參與。
製造與物流在 2027 年可能仍是主要導入領域;醫療照護則需要更長時間,並在嚴密監督下逐步驗證。真正勝出的不會是展示效果最炫目的公司,而是能在真實環境中證明工作可靠且可重複執行的業者。