中國正把人形機器人與工業自動化，當作因應人口老化與科技主權競爭的雙重解方。從中央政策到地方工廠，一場規模罕見的產業轉型正在展開，但這場轉型究竟走到哪一步，業界與市場觀察者的判斷並不一致。
轉型的起點源自中國無法迴避的人口結構現實。聯合國數據顯示，中國 15 至 64 歲的工作年齡人口在過去十年觸頂達 10 億人，預估將在 2100 年降至僅 3 億人。中國三一重工卡車製造副總經理黃鐵指出，中國人口結構正在轉變、人口逐漸縮減是不可否認的事實，對勞力密集產業而言，以機器人取代人力是必然趨勢。
政策傾國家之力加碼
面對這個趨勢，北京選擇加速機器人化。根據國際機器人聯盟統計，2021 年至 2024 年間，中國工廠安裝的機器人數量翻倍至 200 萬台，居全球之冠；國產機器人占新安裝機台比例，也從 2020 年的 30% 升至 2024 年的 57%。
北京去年還宣布設立一檔為期 20 年、規模達人民幣 1 兆元的基金，支持機器人等「新質生產力」發展；根據《路透社》去年報導，官方自 2024 年起已至少投入 200 億美元補貼相關研發。
出貨數字亮眼，但落地應用仍是少數
在工業機器人已大規模普及的基礎上，北京的下一個目標是人形機器人。摩根士丹利在上月發布的報告中指出，人形機器人將是中國未來 5 到 10 年出口機械的下一個關鍵動能，並將這波發展類比十年前電動車產業的崛起。
報告估算，中國去年出貨的人形機器人，占全球 13,000 至 16,000 台總量的 90%；今年中國國產人形機器人銷量，預估將攀升至約 5 萬台，居各國之首。
不過路透社 Breakingviews 引用另一組摩根士丹利數據指出，中國去年實際售出的人形機器人僅 12,000 台，主要買家是 AgiBot 與宇樹科技（Unitree），且多數用於科學研究與教育測試，而非商業或工業現場。
兩組數據統計口徑不同，但共同呈現的訊息是，出貨規模領先全球，不代表已大量投入實際工作場域。
技術瓶頸：太簡單或太複雜都不行
深圳人形機器人業者 AI² Robotics 創辦人 Eric Guo 坦言，目前的機器人在「過於簡單」或「過於複雜」的任務上都表現不佳，一般家庭環境仍然太難操作。這個現象呼應了學界所稱的「莫拉維克悖論」：機器擅長人類覺得困難的複雜運算，卻在摺衣服、上下樓梯等簡單任務上舉步維艱。
廣州業者力工實業資深行銷經理曹淵然（Cao Yuran）則認為，機器人較適合精密鎖螺絲、上膠等技術熟練工人正流失的領域，且產業至少需要「數千萬小時」訓練資料才能真正突破。
泡沫疑慮浮現
在樂觀預期之外，市場過熱的訊號也已出現。中國官方去年罕見發出警示，指出市場上已有約 150 家人形機器人製造商，恐有泡沫化風險；官方統計顯示，截至 2024 年底，登記從事智慧機器人領域的企業已達 45 萬家，較四年前成長逾三倍。
Barclays 分析師預估，到 2035 年中國機器人年裝機量可達 1,100 萬台、存量達 2,400 萬台，相當於有效勞動力近 4%，足以抵銷部分勞動力衰退；但眼前的財務現實遠不如預期樂觀。
宇樹科技首季調整後淨利年減達 50%，同期營收卻成長 68%，公司歸咎於研發支出攀升（占營收 10%）與為對抗新對手而祭出的銷售折扣。
供應動作控制系統與機械手臂的深圳上市公司埃斯頓自動化，去年營業利益率已壓縮至不到 3%，遠低於 2018 年的逾 7%，儘管同期營收成長逾兩倍。
相較之下，中國現有工業機器人平均壽命達 15 年，且多為結構簡單、專攻焊接、搬運等特定重複任務的固定式機械手臂，在速度與可靠度上仍優於通用型人形機器人。
電動車式的殘酷競爭恐將重演
這種價格戰壓垮獲利的處境，讓人聯想到中國電動車產業的前車之鑑。
顧問公司 AlixPartners 去年預測，中國 129 個電動車與插電式混合動力品牌中，到 2030 年僅 15 家能維持財務健全。
摩根士丹利分析師沈忠（Shen Zhong）估計，人形機器人銷售額到 2030 年可望突破 150 億美元，政府採購將扮演關鍵角色，國家電網、中國郵政等國有巨頭料將是大宗買家；但隨著中國企業資本支出預估在 2025 至 2027 年間每年萎縮 0.6%（S&P Global 報告），逆轉先前三年 6.2% 的年複合成長率，企業對人形機器人的採購意願能否跟上廠商的擴產野心，仍是未知數。
歸根究底，中國的機器人戰略是人口壓力與科技主權競爭雙重驅動下的產物，這也讓北京有強烈動機選擇「先推進、後處理社會問題」。
人形機器人與電動車產業的類比有雙重意義：若北京複製電動車的補貼擴張路徑，中國人形機器人的全球競爭力有機會在 5 到 10 年內顯著提升；但電動車產業已證明，補貼推動的規模擴張，未必能換來健康的獲利結構，這場競賽終究會比機器人奧運場上的表演殘酷。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：The Financial Times、Reuters，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：鄒家彥）
