根據調查機構 Counterpoint Research 最新研究報告，人形機械人與自動駕駛汽車正成為「實體 AI」(Physical AI) 商業化的兩大主要應用方向。Counterpoint 預期 2025 至 2030 年間，全球人形機械人出貨量的年複合增長率將達 69.7%，主要受惠於應用場景拓展、AI 能力提升及硬件成本下降。
實體 AI 推動具身智能發展
人形機械人與自動駕駛汽車正形成相似的硬件與軟件技術架構，推動 AI 向「具身智能」(Embodied AI) 與最終的通用人工智能 (AGI) 邁進。Counterpoint Research 研究副總監 Ethan Qi 認為，商業化不只是技術成果展現，更是 Physical AI 持續發展的關鍵驅動。隨著市場接受度提高與量產規模擴大，將形成正向循環，促進研發投入與零組件成本下降，進一步推動 Physical AI 生態系成熟。
市場規模快速擴張
多家國際調研機構均預測人形機械人市場將呈現爆發式增長。IDTechEx 預測人形機械人硬件市場將於 2026 年起飛，到 2035 年達到 250 億美元（約港幣 1,950 億元）。Markets and Markets 數據顯示，全球人形機械人市場在 2024 年價值為 20.2 億美元（約港幣 157.56 億元），預計 2025 年將增長至 29.2 億美元（約港幣 227.76 億元），並於 2030 年達到 152.6 億美元（約港幣 1,190.28 億元），年複合增長率為 39.2%。
主要廠商加速部署
Tesla 正在 Giga Texas 興建大型 Optimus 機械人工廠，目標在 2026 年底前將年產能提升至 100 萬台，位於德州的 V3 生產線預計 2027 年上線，年產能可達 1,000 萬台。Figure AI 在 2025 年 10 月推出第三代人形機械人 Figure 03，並宣布設立 BotQ 製造設施，計劃每年生產 12,000 台人形機械人。中國電動車製造商 BYD 計劃在 2025 年部署 1,500 台人形機械人，2026 年將擴大至 20,000 台。
技術突破與應用拓展
人工智能與機器學習的進步，正提升人形機械人能力，使其在醫療、教育和零售等多個領域更高效且有效。自動駕駛汽車方面，AI 在物體偵測、決策制定和路線最佳化上扮演關鍵角色，Nvidia 推出的 Thor 處理器為次世代自動駕駛汽車提供即時感應器數據處理能力。車聯網 (V2X) 技術整合，將加強自動駕駛汽車、基礎設施及其他道路使用者之間的溝通，改善導航、交通管理和整體道路安全。
展望未來，Counterpoint Research 預期隨著人形機械人與自動駕駛汽車持續演進，AI 與實體世界的邊界將進一步模糊，這除了重塑自動化生產與交通運輸模式，也將開啟 AI 實體化的新階段。
資料來源：TechNews, Counterpoint Research
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