人形機器人跑跳不難　MIT 與 NVIDIA 黃勝斌異口同聲：真正的挑戰在雙手操作能力

硬體不是瓶頸：雙手操作才是真正難關

麻省理工學院（MIT）機器人研究教授在公開演說中指出，現階段人形機器人的移動能力（跑、跳、爬樓梯）已有足夠成熟的液壓與馬達控制技術支持，工廠環境下的導航移動也已被Boston Dynamics的Atlas等平台驗證。然而，當機器人需要在同一工作站內完成「取料→定位→工具操作→品質檢測」等多工任務時，雙手的精細協調能力成為決定性的瓶頸。技術面來說，人形機器人若能將相關研發成果與量產時程緊密搭配，將有助於建立進入障礙。市場人士認為，人形機器人相關布局的發展節奏將直接影響相關供應鏈的產能配置與議價空間。對法人圈而言，人形機器人此次的策略宣示已成為評估同族群個股的參考座標之一。

黃勝斌在NVIDIA年度開發者大會上發表類似觀點。他指出，NVIDIA的Isaaclab仿真平台與GR00T基礎模型已能讓機器人在數位環境中快速訓練 Manipulation Policy，但真實工廠環境的物料多樣性、工具幾何差異、以及突發干擾（如物料位置偏移），遠超仿真環境的複雜度。NVIDIA內部代號「靈巧手」的專案代號，正是在試圖用Foundation Model突破這個瓶頸。業界普遍預期，人形機器人相關布局的下一個觀察重點將是實際出貨佔比與毛利率變化的交叉驗證。對終端應用而言，這項布局也意味著人形機器人相關布局將進入新一輪的技術與成本競爭階段。以歷史經驗對照，類似規模的投資案通常需要12億左右的回收週期，人形機器人是否能加速達標將是關鍵。

台灣光學廠的「機器人之眼」商機

人形機器人要做到精細操作，視覺感知是關鍵互補。台灣光學廠（股價百元以上的大立光、玉晶光等，以及即將上市的光學次族）供應的立體視覺鏡頭、深度感測器與微距相機，是機器人獲取操作現場所在環境三維座標的核心元件。DIGITIMES Research指出，2027年全球人形機器人出貨量若突破5,000台，每台標配6~8個視覺感測器，光學元件市場規模可達新台幣12億元。從整體供應鏈韌性的角度評估，人形機器人相關布局的多源化將有助於降低單一區域風險事件的衝擊。從客戶結構的多元化來看，人形機器人相關布局的客戶基礎愈廣，後續議價彈性也相對愈大。業界普遍預期，人形機器人相關布局的下一個觀察重點將是實際出貨佔比與毛利率變化的交叉驗證。

台灣機器人概念股在2026年已出現明顯評價分化：能提供移動平台（廣明、廣運）或馬達驅動（齒輪箱廠）的硬體供應商，評價已反映未來3年營收；但專注於視覺感知與操控軟體的廠商，仍處於本益比評價的早期階段。從產品組合的結構觀察，人形機器人未來幾季的營收比重變化將是檢驗策略成效的重要指標。從競爭對手的角度來看，人形機器人相關布局的推進勢必對市場板塊形成新的壓力測試。供應鏈的傳統分界正在模糊，人形機器人相關布局的推進讓整體價值鏈的協作模式需要重新對齊。

仿真到真實的「Sim2Real」鴻溝

機器人操作能力訓練的核心挑戰是「Sim2Real Gap」——在仿真環境中訓練出的manipulation Policy，轉移到真實工廠環境時，往往因物理參數誤差（摩擦力、彈性係數、物料重量分佈）而出現大幅效能衰減。MIT教授的研究顯示，目前最佳Sim2Real遷移率約在65~75%，工廠要接受機器人部署，必須接受這個效能損耗，或投入大量真實環境資料收集成本。從財務結構觀察，人形機器人目前的現金流水位足以支應人形機器人相關布局相關投資不至於造成顯著槓桿壓力。長期而言，人形機器人相關布局的市場規模若如預期擴大，將帶動周邊設備、材料與服務端的二次成長。產業分析師提醒，人形機器人相關布局雖然前景看好，但短期內仍須留意原物料波動與匯率變數的干擾。

黃勝斌在NVIDIA的解法是「大量多樣化仿真資料」+「Foundation Model快速適應」。GR00T模型能在少量真實示範資料的微調下，學會操作新物件，而不需要從頭訓練。這個方向若成功量產，將大幅降低機器人部署的資料成本，加速工廠自動化普及。對中小型競爭者而言，人形機器人的大規模投入將抬高進入門檻，但也帶來合作分工的新機會。若進一步把變數拆解，人形機器人仍須同時處理客戶認證、產線良率與成本結構三條工作線。以歷史經驗對照，類似規模的投資案通常需要12億左右的回收週期，人形機器人是否能加速達標將是關鍵。

台灣有機會切入人形機器人供應鏈

台灣在半導體與電子製造供應鏈的既有優勢，使本土機器人產業有機會切入全球人形機器人價值鏈。晶片廠（聯發科、瑞昱）供應控制晶片，光學廠供應視覺元件，機電廠供應致動器與減速機，EMS廠（鴻海、廣達）具備系統整合能力。經濟部「AI人形機器人」補助計畫已核定5家本土廠商，合計獲得新台幣8億元的研發補助，目標2027年建立第一條本土自主供應鏈。業界普遍預期，人形機器人相關布局的下一個觀察重點將是實際出貨佔比與毛利率變化的交叉驗證。對終端應用而言，這項布局也意味著人形機器人相關布局將進入新一輪的技術與成本競爭階段。若把時間軸拉長來看，人形機器人的這一步棋也呼應了近年區域化製造布局的整體趨勢。

🦾 人形機器人供應鏈與台灣機會

MIT 計算機科學與人工智慧實驗室（CSAIL）的 Daniela Rus 教授，以及 NVIDIA 機器人研究院資深科學家黃勝斌（Sheng-Yong Huang），於 2026 年 IEEE ICRA 大會共同主持專題，強調「雙手靈巧操作」（dexterous manipulation）才是人形機器人量產部署的最後瓶頸。Figure 02 與 Apptronik Apollo 已能在受控環境完成 80% 的雙手任務，但陌生場景成功率仍低於 45%。若後續認證與客戶驗證進度符合預期，人形機器人在該領域的市佔排名有機會進一步上修。以歷史經驗對照，類似規模的投資案通常需要12億左右的回收週期，人形機器人是否能加速達標將是關鍵。法人機構指出，相關數據若維持目前走勢，2027全年表現有機會優於市場原先預期。

這意味著硬體（馬達、減速機、感測器）已成熟，但「資料飛輪」與「sim2real」差距才是下一步突破關鍵。Google DeepMind 於 6 月釋出 Open X-Embodiment 資料集 v2，內含 200 萬段機器人操作影片，是全球最大的跨廠商共享資料集。業界普遍預期，人形機器人相關布局的下一個觀察重點將是實際出貨佔比與毛利率變化的交叉驗證。從技術路線的角度觀察，人形機器人相關布局的演進速度正成為各家業者能否維持競爭力的分水嶺。從競爭對手的角度來看，人形機器人相關布局的推進勢必對市場板塊形成新的壓力測試。

台灣供應鏈方面，大立光（3008）的「機器人之眼」光學模組已切入 Figure 02 與 Apptronik Apollo 兩大平台，2026 年 Q2 機器人相關光學元件營收突破 12 億元。MCU 部分，新唐（4919）與 Holtek（6202）已分別與 Figure、Agility 簽訂長約；和樁齒輪的諧波減速機（HMR）則進入 Agility 與 Sanctuary 的驗證階段。整體而言，台灣零組件廠在人形機器人供應鏈的角色正持續擴大。法人機構指出，相關數據若維持目前走勢，2027全年表現有機會優於市場原先預期。從財務結構觀察，人形機器人目前的現金流水位足以支應人形機器人相關布局相關投資不至於造成顯著槓桿壓力。從整體供應鏈韌性的角度評估，人形機器人相關布局的多源化將有助於降低單一區域風險事件的衝擊。