人形機器人進工廠，不一定得先學會雙足走路，也不一定每項工作都需要靈巧手。鴻海科技集團機器人事業處總經理郭柳宗在近日舉辦的 333 Robots Community Meetup 分享，目前團隊把不少心力放在 SMT 產線、倉儲等既有製造場景，希望先把特定任務做成熟，再往更多相似場域延伸。對工廠來說，機器人不只是要能完成動作，速度、定位精度、力控與穩定性，也都會影響它能不能真正進入產線。
從陪伴機器人做到工廠，面對的是另一種任務
郭柳宗也是女媧創造（NUWA Robotics）創辦人。十年前創業時，他最初想做的是陪伴型機器人。因為曾長期在海外工作、女兒成長時自己不常在身邊，他當時曾想像，如果有一台機器人能替遠方的爸爸陪孩子講故事、跳舞、互動，也許能補上部分陪伴。後來女媧的產品也一路延伸到教育與企業應用。
如今到了鴻海，他面對的則是另一種機器人問題。郭柳宗提到，集團本身有大量 SMT 產線與倉儲場景，因此只要一個共通場景能做成熟，就有機會進一步往更多工廠部署。相較之下，工廠對機器人的要求也更具體：除了完成任務，還得考慮動作速度、位置精度，以及組裝時所需的力控能力。
硬體形式也得跟著場景調整。郭柳宗表示，就目前團隊鎖定的工廠應用來看，輪式底盤在速度、穩定性與成本上更容易符合需求，因此現階段會先以輪式平台為主。相較之下，雙足機器人還要處理平衡、耗能，以及更多關節帶來的成本問題。
目前視覺語言動作模型（Vision-Language-Action Model，VLA）已能控制機器人執行抓取，但郭柳宗以團隊測試經驗說明，模型執行動作的速度與誤差仍可能影響工廠使用；部分組裝作業還需要精準控制施力大小，不能只做到「抓得到」。
整段工作還沒全交給 AI，先把任務拆成不同節點
因此，郭柳宗分享，目前團隊會利用行為樹（Behavior Tree）把複雜工作拆成不同節點，再決定哪些部分需要 VLA，而不是把整串流程全部交給端到端模型。
例如，機器人從 A 點移動到料架，可以使用既有控制方式；到了需要從料架辨識並取出指定物件的環節，再交由 VLA 處理。郭柳宗指出，以現階段技術而言，如果整段任務都使用 VLA，執行速度仍是一項瓶頸。
團隊也開發了動作任務編排工具，讓工程師可以用拖拉方式把一個工作拆成不同節點，工具中並內建模擬功能，可以預先模擬機器人的動作。真正需要模型學習的任務，則得進一步蒐集資料、訓練，再部署到實際場景。
郭柳宗在簡報中以一段訓練案例說明，團隊會讓操作人員戴上 VR 裝置，透過控制器操作機器人反覆完成抓取與放置，這類任務可能需要累積數百次示範，才能取得後續訓練所需的資料。除了真實世界的遙控操作（Teleoperation），團隊也會利用模擬環境讓機器人學習動作。
世界動作模型（World Action Model）也是郭柳宗提到的技術之一。他表示，這類模型具備一定的泛化能力，希望降低不同場景都得重新蒐集大量訓練資料的負擔；不同任務訓練出的技能，也可以整理到技能庫，再依部署場域下載所需能力。
工廠資料怎麼變成機器人技能？光有資料還不夠
談到機器人 AI，郭柳宗認為鴻海的一項優勢，在於製造現場擁有大量生產資料。團隊的做法不是從頭訓練大型基礎模型，而是在既有預訓練模型上，利用生產資料進行後訓練（Post-training），讓機器人進一步學會工廠需要的特定技能。
不過，資料也不是蒐集得越多就越好。郭柳宗以「資料健康度」說明，如果原本只想教機器人把物件從左邊拿到右邊，蒐集的影片卻混入把物件拿回原位等不必要動作，或背景帶入太多無關資訊，都可能干擾後續訓練，因此資料進入模型前仍需要檢查與整理。
他也分享，依團隊經驗，VLA 經過模仿學習後，特定任務的成功率可能約八成；再將成功與失敗案例納入強化學習（Reinforcement Learning），可以提高到 95% 以上。但郭柳宗直言，「95% 在工廠也是不行的」，團隊目前希望把成功率進一步做到 99% 以上。
人形機器人的手，為什麼不一定要像人的手？
硬體選擇也得回到實際工作。郭柳宗表示，目前團隊並非所有任務都使用多指靈巧手，而是會依不同場景設計專用的末端執行器。
他以 SMT 捲料為例，工廠裡的料盤可能彼此緊密堆疊，靈巧手的手指反而太厚，不容易伸進狹窄縫隙。因此團隊針對這項工作設計薄型夾爪，讓夾爪能直接伸入料盤之間，把指定捲料取出。郭柳宗也提到，除了能不能完成動作，成本與投資效益也是選擇末端工具時必須考慮的條件。
從任務拆解、VLA、模擬與世界動作模型，到後訓練和專用夾爪，郭柳宗這次分享提供的是一個很具體的工廠視角：人形機器人要進入產線，不只是把更強的 AI 模型裝上機器人，而是要從實際工作往回決定哪些環節需要 AI、需要什麼資料，以及什麼硬體最適合完成任務。
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＊圖片來源：《TechOrange》拍攝
