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中國機器人AI大腦半年吸金130億美元 宇樹科技看好GPT-7引爆突破

2026-11-03
閱讀時間:1 分鐘閱讀
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中國人形機器人產業正迎來新一波競爭。過去幾年,業者致力於讓機器人學會跑步、跳舞甚至後空翻,如今發展重心逐漸轉向人工智慧(AI),希望讓機器人具備理解環境、學習陌生任務及自主應變的能力。隨著硬體價格競爭加劇,能否打造真正具備實用價值的「機器人大腦」,已成為產業下一階段的關鍵。記者黃仁杰/編譯

中國人形機器人產業正迎來新一波競爭。過去幾年,業者致力於讓機器人學會跑步、跳舞甚至後空翻,如今發展重心逐漸轉向人工智慧(AI),希望讓機器人具備理解環境、學習陌生任務及自主應變的能力。隨著硬體價格競爭加劇,能否打造真正具備實用價值的「機器人大腦」,已成為產業下一階段的關鍵。

中國人形機器人產業正迎來新一波競爭。發展重心逐漸轉向人工智慧(AI),希望讓機器人具備理解環境、學習陌生任務及自主應變的能力。(圖/AI生成)

根據數據研究機構IT桔子統計,2026年上半年中國具身智能(Embodied AI)企業共完成322筆融資,總額達935億元人民幣(約130億美元),為去年同期的5倍。資金不再只集中於機器人製造商,也逐漸流向專門開發機器人AI系統的新創企業。

上海科技顧問公司ZenGen Labs創辦人Dermot McGrath指出,隨著硬體價格持續下降,機器人製造商逐漸意識到,未來獲利空間可能不在硬體,而是在驅動機器人的AI大腦。

美中競逐機器人AI 中國新創估值達30億美元

具身智能正成為美中科技競爭的新戰場。美國企業在先進AI研究及高效能運算晶片方面具有優勢,中國業者則希望憑藉製造能力,以及與工廠、物流業者密切合作所累積的實際操作數據,縮小技術差距。

美國新創Physical Intelligence、Skild AI及Generalist正開發能讓機器人快速學習不同技能的AI模型。其中,Generalist宣稱,其GEN-1.5模型觀看3至12秒的示範影片後,便能完成約60%的簡單任務。

中國新創X Square也發表研究成果,顯示機器人能透過單一人類操作影片學習物品操作技能,而不必針對每項任務重新訓練模型。

中國具身智能新創X Square、Galaxea及Spirit AI的估值均已達約30億美元。X Square共同創辦人兼營運長楊謙表示,公司希望推動機器人從依靠程式碼控制,轉向依靠常識自主行動。

大型機器人製造商也加速投入AI研發。優必選(UBTech)曾開出最高1.24億元人民幣、包含股權及福利的薪酬條件,招募負責AI模型開發的首席科學家。宇樹科技(Unitree)則據知情人士透露,已有約30名研究人員投入物體行為預測AI技術。

訓練數據成競爭核心 寧德時代導入機器人作業

相較於透過網路文字訓練的聊天機器人,具身智能需要大量真實世界的物理互動數據,包括抓取物品、操作柔性電線,以及處理不同材質與形狀的物件。

中國企業正採取不同方式蒐集訓練資料。Spirit AI聘用約1,000人記錄日常生活及工業操作;ACE Robotics則透過穿戴式感測器,蒐集商店與飯店工作人員的動作及抓握力量。

螞蟻集團旗下機器人部門Robbyant表示,已使用16萬小時資料訓練AI模型,其中包含5萬小時由人類引導的機器人操作紀錄,並涵蓋17個品牌、20種機器人配置,希望同一套AI能應用於不同機器。

另一家企業DexForce則採用電腦生成的模擬環境訓練機器人,宣稱部分工業任務可在6至8小時內完成部署準備,特定精密操作成功率超過99.9%。

實際應用方面,寧德時代(CATL)已在中州工廠導入Spirit AI機器人,執行電池包測試中的柔性電線連接作業,插接成功率超過99%。Robbyant機器人也已在上海兩家藥局處理訂單,藥品出貨前仍由人員確認。

不過,中國具身智能產業仍面臨先進晶片供應限制。受到美國出口管制影響,業者難以取得部分高階輝達(NVIDIA)晶片,可能限制未來大型機器人AI模型的訓練能力。

中國企業正透過提高模型效率、合成數據及模擬訓練降低運算需求,華為等本土晶片業者也持續開發替代方案,但能否彌補先進晶片供應缺口仍有待觀察。

宇樹科技看好GPT-7 機器人何時迎來ChatGPT時刻?

隨著AI模型能力持續提升,機器人產業也開始期待突破性的技術進展。

宇樹科技創辦人王興興上個月透露,公司已測試將OpenAI的GPT-6應用於機器人,並取得令人鼓舞的結果。他認為,如果GPT-7明年推出,可能讓機器人產業迎來自己的「ChatGPT時刻」,如同2022年ChatGPT問世後,帶動生成式AI快速普及。

王興興提出一項具體標準,當機器人能夠僅憑語音指令,在80%的陌生環境中完成80%的任務,就代表產業達到重要突破門檻。

不過,機器人顧問Georg Stieler提醒,實驗展示中的技術突破,不代表機器人已具備大規模商業部署能力。即使AI模型能在展示中完成各種陌生任務,要讓企業客戶在真實工作環境中穩定依賴這些系統,仍可能需要數年時間。

來源:路透社

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