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現代汽車集團美國工廠擬2028年導入人形機器人 加速布局「實體 AI」

2026-01-09
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現代汽車集團表示,計畫自 2028 年起在美國喬治亞州的製造工廠部署人形機器人,藉此自動化高風險與重複性的製造流程,邁向更高階的智慧製造。記者黃仁杰/編譯

現代汽車集團表示,計畫自 2028 年起在美國喬治亞州的製造工廠部署人形機器人,藉此自動化高風險與重複性的製造流程,邁向更高階的智慧製造。

現代汽車集團表示,計畫自2028年起在美國喬治亞州的製造工廠部署人形機器人。(圖/AI生成)

現代汽車集團週一在拉斯維加斯舉行的 CES 展會上,正式公開旗下波士頓動力所開發的 Atlas 人形機器人生產版本,並透露目標在 2028 年前建置年產 3 萬台機器人的產線。

雖然現代並未公布 Atlas 的單位成本,但強調未來將把人形機器人逐步導入旗下所有製造據點,作為推動「實體 AI」(physical AI)策略的重要一環。初期應用將從零組件排序等流程開始,隨著安全性與品質效益逐步驗證,再擴大應用範圍。

現代指出,至 2030 年,Atlas 機器人可望進一步參與零組件組裝作業,長期目標則是承擔重物搬運、重複性動作及高複雜度製程,藉此降低人工作業負擔,並提升整體生產效率。

在技術規格方面,Atlas 配備具備觸覺感測的人形雙手,最大可搬運約 50 公斤重量,並可在零下 20 度至攝氏 40 度的工業環境中運作,同時支援自主行動,設計上即以工廠現場為主要應用場域。

現代也透露,正透過與多家全球 AI 大廠合作,加速人形機器人與智慧製造的發展,包括與輝達及 Google 的合作,目標在於提升機器人於真實製造場域中的安全性、效率與實際部署能力。

業界普遍認為,隨著電動車投資趨於保守,車廠正積極尋找下一波能提升生產力與競爭力的技術突破,而人形機器人與「實體 AI」的結合,可能成為製造業自動化的重要轉折點。

來源:路透社

這篇文章 現代汽車集團美國工廠擬2028年導入人形機器人 加速布局「實體 AI」 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

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現代汽車集團表示,計畫自 2028 年起在美國喬治亞州的製造工廠部署人形機器人,藉此自動化高風險與重複性的製造流程,邁向更高階的智慧製造。記者黃仁杰/編譯

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現代汽車集團表示,計畫自2028年起在美國喬治亞州的製造工廠部署人形機器人。(圖/AI生成)

現代汽車集團週一在拉斯維加斯舉行的 CES 展會上,正式公開旗下波士頓動力所開發的 Atlas 人形機器人生產版本,並透露目標在 2028 年前建置年產 3 萬台機器人的產線。

雖然現代並未公布 Atlas 的單位成本,但強調未來將把人形機器人逐步導入旗下所有製造據點,作為推動「實體 AI」(physical AI)策略的重要一環。初期應用將從零組件排序等流程開始,隨著安全性與品質效益逐步驗證,再擴大應用範圍。

現代指出,至 2030 年,Atlas 機器人可望進一步參與零組件組裝作業,長期目標則是承擔重物搬運、重複性動作及高複雜度製程,藉此降低人工作業負擔,並提升整體生產效率。

在技術規格方面,Atlas 配備具備觸覺感測的人形雙手,最大可搬運約 50 公斤重量,並可在零下 20 度至攝氏 40 度的工業環境中運作,同時支援自主行動,設計上即以工廠現場為主要應用場域。

現代也透露,正透過與多家全球 AI 大廠合作,加速人形機器人與智慧製造的發展,包括與輝達及 Google 的合作,目標在於提升機器人於真實製造場域中的安全性、效率與實際部署能力。

業界普遍認為,隨著電動車投資趨於保守,車廠正積極尋找下一波能提升生產力與競爭力的技術突破,而人形機器人與「實體 AI」的結合,可能成為製造業自動化的重要轉折點。

來源:路透社

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現代汽車集團表示,計畫自 2028 年起在美國喬治亞州的製造工廠部署人形機器人,藉此自動化高風險與重複性的製造流程,邁向更高階的智慧製造。

現代汽車集團表示,計畫自2028年起在美國喬治亞州的製造工廠部署人形機器人。(圖/AI生成)

現代汽車集團週一在拉斯維加斯舉行的 CES 展會上,正式公開旗下波士頓動力所開發的 Atlas 人形機器人生產版本,並透露目標在 2028 年前建置年產 3 萬台機器人的產線。

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現代指出,至 2030 年,Atlas 機器人可望進一步參與零組件組裝作業,長期目標則是承擔重物搬運、重複性動作及高複雜度製程,藉此降低人工作業負擔,並提升整體生產效率。

在技術規格方面,Atlas 配備具備觸覺感測的人形雙手,最大可搬運約 50 公斤重量,並可在零下 20 度至攝氏 40 度的工業環境中運作,同時支援自主行動,設計上即以工廠現場為主要應用場域。

現代也透露,正透過與多家全球 AI 大廠合作,加速人形機器人與智慧製造的發展,包括與輝達及 Google 的合作,目標在於提升機器人於真實製造場域中的安全性、效率與實際部署能力。

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