隨著機器人技術越來越進步，市場競爭也變得越來越激烈。然而，全球各地機器人公司如雨後春筍般冒出，究竟誰能在市場上脫穎而出，領域投資專家給出了獨特的看法。
專注於機器人相關企業投資的封閉式基金 RoboStrategy 執行長 Andrew Kang 認為，美國的人形機器人相關公司多達百餘家，但他真正看好的，只有特斯拉（Tesla）、Figure AI 與 Apptronik 三家。
Andrew Kang 說，他相信特斯拉、Figure AI 與 Apptronik，能夠於未來向消費者市場，推出真正可以操作物品、理解現實世界的人形機器人產品，並且發展成足夠龐大的企業。
專業知識與產業人才的匱乏
根據統計，美國共有 112 家企業，從事關於人形機器人製造、零組件供應、軟體與人工智慧等相關領域業務，中國則有超過百家以上類似公司，歐洲也有人形機器人新創團隊陸續誕生。即便如此，Andrew Kang 依然只點名了三家。
Andrew Kang 謹慎表示，沒有被 RoboStrategy 看好的公司，雖然並不代表其未來發展會徹底失敗，同時機器人領域中確實也還有其他強勁對手，但是他認為，機器人產業將來不會出現「數十個」贏家，唯有少數企業可以大獲全勝。
為什麼蓬勃發展的機器人產業，未來可能只會有少數公司勝出？Andrew Kang 解釋，因為關鍵並不在於資金，而是專業知識與產業人才的匱乏。
Andrew Kang 說，想要經營一家頂尖的機器人領域公司，企業需要機器人學習領域方面的專家、機器人行為領域方面的專家，還需要電腦視覺、肢體工程、電池工程和產品管理系統方面的各種專家。
但是在前述機器人相關領域中，真正具備頂尖專業能力的人，放眼整個全球可能只有幾百位，而要將他們通通聚集在同一家公司，還得同時籌集數十億美元資金，本來就是一件不容易的事。
換句話說，軟體開發可以規模化，資金也可以從許多地方獲取，但是企業要聘請全球最頂尖的機器人工程師，以及最厲害的實體 AI 專家卻非常困難。
技術落後對手，Optimus 如何趕上？
Andrew Kang 所點名的三家公司中，外界對於特斯拉及旗下的 Optimus 機器人，相對抱有較大的疑慮。畢竟，特斯拉目前所公開展示的產品，其技術表現跟 Figure AI、Apptronik 都有一定差距，甚至落後於 Agility Digit、1X NEO 等人形機器人。
憑藉發展已久的汽車製造業務，特斯拉理應深諳馬達、致動器與電池技術，並擁有充裕的資金跟 AI 運算資源，只是外界至今尚未見到 Optimus 具備跟其他競爭產品相同的表現水準。
為此 Andrew Kang 說明，目前特斯拉在機器人技術領域有所落後，確實是不爭的事實，例如之前 Figure 03 機器人直播揀選包裹的公開展示，就能見出該公司於 AI 技術方面已經領先於特斯拉，但是特斯拉之所以還未有突破，單純只是因為執行長馬斯克「太忙了」。
特斯拉能否回神，還得看馬斯克
Andrew Kang 指出，馬斯克同時經營多家公司，注意力分散，是特斯拉機器人進度落後的原因。只要馬斯克把注意力放到某件事上，他通常能以很高的效率完成，所以特斯拉機器人未來迎頭趕上對手，終究只是時間問題。
此外 Andrew Kang 也強調，觀察一家公司的過往表現，將是預測企業未來成果的最佳指標，而馬斯克所經營的公司，雖然經常在交付成果方面出現落後，但最終卻能帶來其他人都無法實現的技術。
即便 Andrew Kang 十分看好特斯拉 Optimus 的未來，可是在 RoboStrategy 的基金投資組合中，Apptronik 佔 14.2%、Figure AI 佔 13.8%，特斯拉則沒有被列入，同時特斯拉今年股價也已下跌近 20%。
工業機器人價值高，市場終會爆發
特別值得注意之處，在於 RoboStrategy 的投資清單中，佔比最大的企業其實是專注於工業自動化的 Standard Bots，佔整體 31.4%；如 Dyna、Dexmate、Maven Robotics、Path Robotics、Eccentric Machines 等企業亦擁有一定分量，算下來 RoboStrategy 基金近三分之一資產，皆在傳統工業機器人領域。
整體而言，RoboStrategy 對於機器人產業及實體 AI 領域極為看好，尤其著重於人形機器人。Andrew Kang 說，機器人市場價值將超過數十兆美元，這個數字絕對不是開玩笑。
Andrew Kang 舉例，若將一台人形機器人的折舊期設定為 7 年，並且讓它進行三班制運作，產出相當於約三名人類的產量，那麼機器人的勞動力成本，每年大約會落在 5,000 至 7,000 美元。
計算下來，前述「成本」將讓許多原本不具備經濟效益的工作，突然間變得很划算，而這也是美國推動「再工業化」核心論點，亦是美國 FCC 決定把外國製機器人列入「受管制清單」的重要原因。
Andrew Kang 預測，在 2028 至 2029 年間，將有數百萬台人形機器人問世，到了 2030 年左右，人形機器人將常見於許多家庭。
然而，若想達到機器人普及化理想，前提在於各項基礎設施必須事先到位，因為跟動動手指就能生成數百萬個 AI 聊天機器人不同，實體機器人終歸需要「製造」流程，這就得花上不少時間。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Forbes、RoboStrategy，首圖來源：Figure YouTube
（責任編輯：鄒家彥）
