如果未來工廠裡的人形機器人撞傷員工、醫院照護機器人判斷失誤，或電網巡檢機器人造成設備事故，要如何追溯責任？這個問題過去多半停留在學界或監管討論，但中國開始嘗試把答案做成一套基礎設施。
中國近日正式啟動「人形機器人全生命週期管理服務平台」，替境內人形機器人建立國家級數位身分制度。根據官方公布資料，目前已有超過 2.8 萬台、涵蓋 200 種型號的人形機器人取得專屬 29 碼識別碼（ID），紀錄內容涵蓋生產、訓練、維修到回收報廢的完整履歷。
這表面上是一套產業標準化與風險追溯工具，但如果放進中國近年 AI 治理與機器人產業布局來看，可以發現中國正在把 AI 治理從演算法與模型，進一步延伸到實體世界。
一份會持續更新的「機器人履歷」
根據《The Next Web》與《南華早報》報導，這套制度由中國工業和資訊化部體系下的人形機器人與具身智慧標準化委員會（HEIS）推動。
每台人形機器人會獲得一組 29 碼專屬識別碼。這套 ID 碼由四個部分組成：兩位數的國家代碼，用於追蹤跨境出貨與銷售；四位數的製造商代碼，標識負責生產的中國企業；六位數的產品型號代碼，識別機器人類型；以及 17 位數的序號，區分每個獨立個體。設計概念參照中國 18 碼公民身份識別制度，但延伸出更長的編碼架構，以支援機器設備管理需求。
這也是一套動態數位紀錄系統，會持續追蹤機器人的維護歷程、作業環境與即時效能指標，包括機械關節磨損率、電池衰退狀況與動作精準度。當機器人出現故障，系統設計為能快速定位問題根源；當機器人除役，ID 隨之進入回收流程，直至最終報廢。
為何現在推？人形機器人進入規模部署階段
監管節奏往往反映產業成熟度。中國之所以現在建立追溯機制，為的是帶領產業打造機器人標準化、規模化發展。
《Reuters》先前報導，中國目前已有超過百家人形機器人製造商。僅 2025 年前 5 個月，機器人與具身智慧（Embodied Intelligence）投資規模就已超越 2024 全年，累計達 34 億美元，不僅高於同期美國，也約為歐洲的 5 倍。
中國政府也已同步投入基礎建設。上海建立具身智慧資料與測試設施；深圳成立 AI 與機器人基金；地方政府提供場域、租金與採購支持。中國國家電網規劃導入數千台巡檢與作業機器人，農業與物流場景也開始進入試驗。
中國新創 AgiBot 更向《Reuters》透露，其資料中心每天運作長達 17 小時，由真人持續示範折衣、搬運、開門等任務，替模型蒐集實體世界訓練資料。背後反映的產業現實是，Physical AI 的瓶頸不再只是模型能力，而是如何累積資料、管理部署，以及建立可驗證的運作紀錄。而當數萬台機器開始進入真實環境，治理需求也因此提早出現。
中國想管理的不只是機器，而是責任鏈
如果把這項制度放進中國近年的 AI 政策路徑觀察，脈絡會更清楚。2022 年中國推出演算法推薦規範，2023 年發布生成式 AI 監管規定，2024 年推出深偽與合成內容規則。人形機器人 ID 制度是這套邏輯的延伸，以對待車輛、醫療器械與工業設備的方式，對人形機器人進行全生命週期監管。
《The Next Web》指出，若未來機器人造成人身傷害或財產損失，監管機關需要建立一條完整資訊鏈，能回溯到特定機器、製造商、訓練歷程與使用紀錄。它沒有回答「誰該負責」，但先建立了未來追責所需要的資訊基礎。
該報導分析，對製造商來說，這套制度同時代表新的義務與新的機會。一方面，企業必須為每一台出廠機器人提交完整技術資料，以符合監管要求；但另一方面，若機器人在生命週期內維持良好紀錄，其累積下來的可驗證履歷，也可能成為市場上的品質證明與採購依據。也就是說，誰能率先建立可信、可追溯的產品紀錄，誰就更有機會取得企業與客戶信任。
目前全球主要 AI 治理仍集中在模型層。歐盟《AI Act》以風險等級管理 AI 系統，但沒有要求個別機器人登錄；美國也尚未建立聯邦層級的人形機器人識別制度。中國的做法未必會成為全球標準，但提供了另一條治理路徑。其核心概念是：先建立可追蹤、可驗證、可問責的部署基礎設施，再推動大規模商業化。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《The Next Web》、《SCMP》、《Reuters》、《人民網》，首圖來源：AI 工具生成
