人工智能大型語言模型近年快速發展，ChatGPT 自 2022 年 11 月推出後，改變大眾對 AI 實際能力的認知。如今，中國機械人公司 Unitree 創辦人兼 CEO 認為，機械人產業也可能接近類似的技術轉折點，迎來所謂的「ChatGPT時刻」。
這項說法並不代表機械人已經全面進入普及階段，而是反映業界對 AI 模型、機械人硬件及開發者生態逐步整合的期待。當機械人由執行固定程序，進一步發展至理解自然語言、辨識環境並作出相應動作，技術應用模式或會出現明顯變化。
甚麼是機械人的「ChatGPT時刻」？
ChatGPT 在 2022 年 11 月推出後，憑藉自然語言對話、文章撰寫及程式編寫等能力迅速普及。當時的關鍵不只是模型性能提升，而是 AI 從專業研究工具轉變成大眾可以直接使用的產品。
因此，「ChatGPT時刻」通常用來形容一項技術跨越實用性門檻，令社會開始廣泛理解、接受並將其融入日常生活。套用到機械人領域，相關概念是指機械人不再只是特定工廠或研究機構使用的設備，而是能夠在更多真實環境中完成具體任務。
Unitree 及 G1 人形機械人
Unitree 是一家中國機械人公司，主要研發四足機械人及人形機械人，產品涵蓋消費級與工業用途。公司強調機械人的運動能力、靈活性及相對親民的定價，並持續在全球市場提高曝光度。
Unitree 在上一年度發布的 Unitree G1 人形機械人，售價約為 16,000 美元。相比部分同類產品動輒數十萬美元的價格，G1 的定位較為進取。資料顯示，G1 能夠行走、跑步、跳躍及執行較複雜的動作，因而引起外界對消費級人形機械人的關注。
不過，產品具備動態動作能力，並不等同於已經能夠在一般家庭中自主處理多種任務。實際應用仍取決於人工智能模型、感知系統、電池續航、操作安全及軟件支援等因素。
機械人可能接近技術轉折點的原因
AI 模型為機械人提供更強的理解能力
大型語言模型（LLM）及視覺語言模型（VLM）的發展，讓機械人有機會理解文字、語音、影像及環境資訊。過去的機械人通常依靠預先編寫的程式執行指定工作，加入 AI 後，系統可以嘗試將人類指令與視覺資訊結合，再決定下一步行動。
這種由 AI 模型負責理解與規劃、由機械人硬件負責感知及執行的架構，被視為推動人形機械人發展的重要方向。不過，模型在虛擬環境中的推理能力，仍需要透過可靠的硬件控制及大量實際測試，才能轉化為安全穩定的動作。
核心硬件成本逐步下降
馬達、感測器、電池及控制器等核心零件的供應鏈逐步成熟，加上生產規模擴大，或有助降低機械人的製造成本。成本下降令初創企業及較小型的研發團隊，也有機會推出面向市場的產品。
然而，單一產品的售價並不能完全反映使用成本。維護、軟件更新、電池更換、場地改造及安全認證，同樣可能影響機械人能否大規模部署。
軟件及開發者生態逐步形成
開源平台、機械人作業系統、模擬工具及人工智能框架不斷增加，讓開發者可以在相對統一的環境中建立機械人應用。若相關生態能夠持續擴大，開發者或可像開發手機應用程式一樣，為不同機械人設計專用功能。
應用場景由工業延伸至服務領域
機械人目前已應用於工業生產、物流及倉儲等場景，並逐步探索更多服務用途，包括：
- 餐飲服務：送餐、收集餐具及協助整理桌面。
- 醫療及護理：協助搬運物品、支援康復訓練及處理部分重複工作。
- 家居服務：清潔、簡單物品搬運及陪伴用途。
- 農業：播種、收割及監測農作物狀況。
當機械人在更多場景中提供可量化的實際效益，大眾對其存在的接受程度或會逐步提高。
香港與亞洲市場的潛在需求
香港面對人口老化及勞動力短缺等問題，機械人可望在部分工作中提供輔助。例如在醫院及安老院舍，機械人可以探索用於物資運送、藥物派發、環境巡查及陪伴互動等工作。
但護理相關應用涉及病人安全、私隱、責任歸屬及人機互動等問題，不能只以取代人手作為評估標準。現階段較合理的方向，是讓機械人協助處理重複、危險或體力要求較高的工作，並由專業人員保留監督及決策權。
來源資料引述業內數據指出，2025 年全球機械人市場規模預計突破 5,000 億美元，亞洲地區佔比超過一半。這項預測顯示亞洲可能繼續成為機械人生產及消費的重要市場，但市場規模預測仍會受到產品價格、法規、供應鏈及實際部署速度影響。
安全、倫理與技術限制仍然存在
家庭環境的安全要求
機械人在家庭中運作時，可能接觸兒童、寵物及其他人員。若動作控制、碰撞偵測或故障保護機制不足，便可能造成意外。因此，消費級機械人要普及，除了展示動作能力，也需要具備穩定的感知、限力控制、緊急停止及資料安全機制。
就業與人機關係的倫理討論
機械人普及後，部分重複性工作或會受到影響，亦可能改變服務業及製造業的工作分工。同時，具備語音及表情互動能力的機械人，可能被用於陪伴或照護，但其角色界線、情感依賴及個人資料處理方式，仍需要社會及監管機構進一步討論。
電池、感知與自主能力的瓶頸
人形機械人要在真實環境中長時間工作，仍面對電池續航、關節靈活度、感知準確性、複雜地面行走及可靠自主決策等限制。AI 模型即使能夠理解指令，也未必能在所有不可預測的環境中安全完成任務。
機械人產業仍需由展示走向可靠應用
Unitree CEO 對「機械人 ChatGPT時刻」的預測，反映業界相信 AI 與硬件融合正接近新的發展階段。Unitree G1 人形機械人則顯示，部分製造商正嘗試以較低價格把人形機械人帶出研究及高端工業市場。
不過，技術展示、限時示範與大規模日常應用之間仍有明顯距離。機械人能否真正普及，最終取決於安全性、可靠度、使用成本、軟件生態及實際工作效益，而不只是外觀或動作是否接近人類。
因此，機械人產業的下一個關鍵階段，或許不是單純追求更複雜的動作，而是證明產品能在真實環境中長時間、穩定且可負擔地完成任務。
Reference Link : techbuzz.hk
