過去一年裡，Tesla、Agility Robotics、Figure AI 等公司接連展示原型機，帶動一波市場想像。它們分別以不同路線探索量產的可能，但共同點是，都需要強大的晶片與能源系統作為支撐。這也是為何即便主角看似是機器人，實際上背後的半導體角色同樣關鍵。
三個代表性機器人
Tesla 在 2021 年首度公開人形機器人計畫，代號 Optimus。這款機器人高度約 173 公分、重量 57 公斤，設計目標是能在工廠和日常場景中執行基本任務，例如搬運、操作機具、組裝零件。優勢在於 Tesla 能把電動車供應鏈直接移植過來，包含馬達、電池與感測器。Elon Musk 認為 Optimus 的產值未來將超越車輛本身，但目前仍停留在展示與試驗階段。
美國新創 Agility Robotics 的 Digit 強調倉儲應用。Digit 高約 175 公分，外觀帶有明顯的機械腳，能雙足行走並搬運中型貨物。Digit 的特點在於專注於物流，亞馬遜已經在倉庫進行小規模測試。相較於 Tesla 的宏大藍圖，Agility 選擇從明確場景切入，這讓它更接近短期商業化。Figure AI 是 2022 年成立的新創，主打通用人形機器人 Figure 01。外觀上與科幻電影裡的人形機器人接近，設計目標是同時能在工廠、家庭與服務業工作。它獲得 OpenAI 的合作與投資，計畫整合 AI 模型來提升動作與對話能力。雖然目前仍處於早期原型，但憑藉資金與話題性，被視為 Tesla 之外最具想像力的競爭者。
現實挑戰與台積電視角
製造人形機器人並不困難，難在於能否找到清晰的應用需求與持續可複製的商業模式。工廠已有高效率的機械手臂，家庭使用則面臨高成本與安全疑慮。能源限制同樣關鍵，現有電池難以支撐全天候任務。這些問題最終都回到算力與能效比的核心，而這正是半導體的戰場。台積電 CEO 魏哲家近期就與 Elon Musk 討論過未來人形機器人的晶片需求，指出如果要支撐大規模量產，運算能力、能耗效率與製造成本都將成為半導體供應鏈的關鍵挑戰。
總結來看，人形機器人是硬體、AI 與能源的交會點，而半導體則是其中的隱形基石。無論是 Tesla 的大規模夢想，Agility 的物流突破，還是 Figure 的 AI 平台構想，最終都需要晶片效能、成本與能耗的平衡。這提醒我們，任何美好的承諾都不能只看舞台，而要回到晶片與供應鏈能否支撐的現實。
