西門子（Siemens）與 NVIDIA 近期攜手合作，在德國埃爾朗根（Erlangen）的電子工廠中，成功導入由英國新創公司 Humanoid 所開發的 HMND 01 Alpha 輪式人形機器人。這項測試讓機器人直接進入真實的物流作業中，與人類員工並肩執行料箱搬運與放置任務。
這次指派給機器人的任務內容，刻意設定為工廠裡常見但不顯眼，卻高度消耗體力的物流工作：包括從堆疊中取出料箱，一路搬運到輸送帶，並精準放置到人類作業員可接手的位置。在沒有設立安全防護欄的真實生產環境中，HMND 01 Alpha 展現優異的穩定性：它能夠自主運作超過 8 小時、每小時完成約 60 次容器搬運，且抓取與放置的成功率高達 90% 以上。
這也代表，一旦機器人發生失誤，將會直接影響工廠現場作業與生產線運作，是一場容錯率極低的真實考驗，更凸顯為何過往這類任務難以直接交給傳統工業機器人處理，因為傳統的工業機器人通常被限制在安全鐵籠內執行固定路線的任務，很難應對不可預測的環境、擺放不一致的物件，或是需要與人類即時協調的任務。然而，HMND 01 Alpha 結合輪式底座的高機動性與仿人上半身的靈活度，能填補這些傳統自動化設備難以處理、卻又高度耗費人力的工作。
不過，對工廠而言，機器人順利完成動作只是第一步，接下來能否接入既有系統、融入現場流程，才是落地的關鍵。
能否接入既有工廠系統，比機器人本身更關鍵
要讓機器人在工廠發揮實質作用，系統整合能力至關重要。因此，西門子標榜機器人不需「砍掉重練（rip-and-replace）」，而是可以透過自家的 Xcelerator 平台將機器人無縫接入既有的工廠系統中，並串連數位分身（digital twin）、人工智慧感知、可程式邏輯控制器（PLC）以及工業通訊網路架構。這種能與工廠生產系統、其他自動導引車（AGV）與人類作業員進行即時協調的能力，正是外界認為可以有效區分「真正工廠部署」與「展示型 demo」的關鍵所在。
此外，如果說西門子的角色，是把機器人接入既有工廠系統，那麼 NVIDIA 提供的，則是這台機器人在真實產線運作所需的感知、模擬與訓練能力，包含用於車載邊緣運算的 NVIDIA Jetson Thor、用於虛擬模擬的 Isaac Sim，以及負責強化學習的 Isaac Lab。這套系統賦予機器人強大的適應力，使其能應對散落零件、走動的人員等混亂的產線狀況。
西門子把自家工廠當零號客戶，驗證人形機器人真實部署能力
值得一提的是，Humanoid 透過「以模擬為先（simulation-first）」的開發方式，讓機器人在進入實體工廠前先於虛擬環境中大量訓練並驗證行為，成功把業界常見約 18 到 24 個月的原型開發期，大幅縮短至約 7 個月。
西門子運動控制製造全球總監 Stephan Schlauss 則將埃爾朗根工廠視為「零號客戶」（customer zero），也就是先在西門子自家充滿變數的廠區環境中驗證這套部署方式，之後再思考如何將這套能力複製並提供給外部客戶。
在當前製造業面臨缺工、作業複雜度提高，且完全固定式自動化設備不再一體適用的情況下，企業正積極測試人形機器人承接工廠任務的可能性。如同輝達機器人與邊緣 AI 副總裁 Deepu Talla 所指出：「未來的工廠需要能夠感知、推理，並與人類員工一起自主適應的機器人。」他也強調，這項部署為人形機器人進入真實的工廠產線，鋪平了道路。
西門子這次測試的意義，在於開始用能否穩定輪班、是否可以接入既有系統，並在人機共線環境中持續產出等工廠最在意的方式，接受製造現場的檢驗。當開發邏輯從單機展示轉向模擬訓練、系統整合與真實場域驗證，人形機器人距離真正走進工廠，也就能更進一步。
＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Web Pro News》、《The Next Web》、《Euronews》、《AI Business》，圖片來源：Humanoid
