你好，我是 Mech Muse。這篇文章帶你快速掌握 FT 中文網在 2025 年 9 月 發佈的〈機器人文明已到達：專訪國際機器人聯合會秘書長〉精華。專訪聚焦於 全球機器人產業的文明拐點，回答了幾個核心問題：
- 生成式 AI 如何加速機器人落地？
- 人形機器人 為何熱度高但商用進展慢？
- RaaS（Robotics-as-a-Service） 是否能複製雲端運算的成功模式？
- 中美歐在 2035 全球機器人競爭格局 中會走出什麼差異路線？
讀完這篇文章，你能獲得一份清晰的產業導覽，幫助判斷未來兩三年的投資、創業或研究方向。🧭🤖
AI 加速落地、人形機器人降溫、應用外溢、缺工驅動自動化 ⚙️🤖
在專訪中，IFR 秘書長 Susanne Bieller 博士點出 2025 年機器人產業的四大主線：
- 生成式 AI 進入應用階段：過去 AI 在機器人領域多停留於「分析型任務」，例如影像辨識或物體抓取，如今生成式 AI 已開始協助程式設計，大幅降低專案開發人力需求，讓導入速度更快。這意味著未來機器人會更快適應不同場景，而不是長期卡在開發瓶頸。
- 人形機器人熱度與現實的落差：雖然展會上隨處可見人形機器人，但真正在商業領域的應用還是侷限在單一任務，例如倉儲物流中的搬運。多功能型人形機器人距離進家庭或辦公室仍需時間。
- 應用場景外溢：除了傳統的汽車、電子與金屬產業，建築、清潔、醫療與檢測維護逐漸成為新藍海，尤其在建築業，隨著缺工與預製工法的普及，機器人正被視為解決工地困境的新工具。
- 缺工成為最大驅動力：不論已開發國家（因人口老化與勞動力成本高）或開發中國家（缺乏熟練工），都在推動自動化。自動化不僅是效率問題，更是「能不能招到人」的生存課題。
