圖、建構人形機器人不是只有AI軟體，具硬體之實體智慧將成為其蛻變的關鍵
人形機器人不再只是未來的概念。它們已經真實存在，並且正在出現在曾經完全依賴傳統自動化的行業中。從外部來看，似乎唯一剩下的挑戰是完善AI軟體，且價格降至一般企業和家庭可以接受的門檻，就能夠達到普及的水準。
但索尼(Sony)指出，如今的人形機器人和動物模仿機器人的關節數量有限，這導致人形機器人的動作與模仿對象的動作之間存在差異，從而顯著降低了它們的價值。索尼呼籲開發新的「靈活結構機制」，創造目前缺失的動態運動。
簡單來說，儘管AI和機器學習取得了非凡的進步，但機器人身體的實體限制卻成為其發展的瓶頸，即便它們背後的「大腦」日益複雜。
索尼的舉措凸顯了機器人領域的一個發展趨勢：工程師的目光不應該再侷限於AI驅動的軟體，而是專注於硬體設計，尤其是在機械智慧方面。
與傳統機器人不同，傳統機器人的功能如同由複雜演算法驅動的僵硬機器，而我們的目標是創造出擁有與思維同等智慧的軀體。這種轉變可能使機器人能夠更有效地執行精細或複雜的任務。例如，研究人員目前正在試驗肌腱驅動的肢體，其工作原理與人類肌肉相似，以及彈性關節，使其運動時更加靈活流暢。這可以使機器人能夠根據任務調整運動，就像我們的肌肉適應各種活動一樣。
例如：夠聰明的特斯拉擎天柱(Optimus)，可以折一件T恤。然而，這一演示實際上暴露了它的身體弱點。人類可以不用看就能折疊T恤，而是利用觸覺感受布料並引導動作。
擎天柱擁有相對僵硬、缺乏感測器的雙手，依靠其強大的視覺和AI大腦來精心規劃每一個細微的動作。它很可能會被凌亂床上的皺巴巴的襯衫打敗，因為它的身體缺乏適應現實世界不可預測狀態的實體智慧。
波士頓動力公司全新推出的全電動Atlas機器人更令人印象深刻，其活動範圍之廣令人嘆為觀止。但那些火爆的雜技影片並沒有展現它無法做到的事情。例如，它無法自信地走過長滿青苔的岩石，因為它的雙腳無法感知表面並與之貼合。它無法穿過茂密的樹枝叢，因為它的身體無法彎曲並回彈。
正因如此，儘管經過多年的發展，這些機器人大多仍停留在研究平台階段，而非商業產品。
打造實體智慧化的機器人軀體需要一個不同的製造生態系統，該生態系統根植於先進的材料和生物力學，而目前生態系統尚不夠成熟，無法實現規模化運作。
總之，解決人形機器人困境的方案不是放棄當今雄心勃勃的形態，而是根據這種不同的概念來建構它們。當機器人的身體具備實體智慧時，它的AI大腦就能專注於它最擅長的領域：高階策略、學習以及以更有意義的方式與世界互動。(1009字；圖1）
參考資料：
Robot Bodies Face Critical Limitations Despite AI Advances. Arabian Post, 2025/08/09
Today’s humanoid robots look remarkable, but there’s a design flaw holding them back. The Conversation, 2025/08/08
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