人形機器人真的上工了嗎？用 PAID 四問分清 Physical AI 的展示與部署

台灣科技週刊｜Physical AI 深度分析 資料查核截至：2026 年 11 月 4 日

人形機器人還沒有大規模上工。過去 30 天，Tesla、Agility 與南韓政府接連公布進度，但今年上半年全球人形機器人出貨中，用在製造與倉儲物流的只占約 18%；已經穩定運轉、數字查得到的，仍是工業機器人與 Waymo 這類無人計程車。

這件事重要，因為採購決策、供應鏈擴產與監管規則，都在跟著「已經進場」的敘事移動，而證據還停在上一階。

Physical AI 指讓 AI 控制實體機器，在工廠、道路與倉庫裡感知環境並採取行動，涵蓋人形機器人、自動駕駛與工業機器人。這個詞最近被用得很寬，寬到一支影片、一份合作備忘錄和一支跑了多年的車隊，都能掛在同一個標題下。要讀懂這波新聞，得先把它們分開。

人形機器人現在到底部署了多少？

賣出去的數字成長很快，但大多數不在生產線上。

路透 9 月 21 日引述國際機器人聯合會（IFR）的資料，2025 年全球賣出約 7,000 台工業與專業服務用人形機器人，這是 IFR 第一次把人形機器人納入統計，消費與軍用機型不計入。IFR 秘書長 Susanne Bieller 的說明比數字本身更值得注意：許多人形機器人並未從事生產工作，買家是研究機構，或是拿來產生資料、改善 AI 模型的公司；至於最積極的車廠，廠內試點只有個位數或偶爾兩位數的台數。

拿來對照的基準很懸殊。IFR 的《World Robotics 2026》顯示，2025 年全球新裝工業機器人 60.3 萬台，在役存量達 500 萬台。兩者相除，每賣出一台人形機器人，工廠就裝了約 86 台工業機器人。AWS 上個月也提到，Amazon 自家運作的機器人已超過 100 萬台。

研究機構 Counterpoint 8 月發布的資料提供了更新的切面：2026 上半年全球人形機器人出貨超過 2.2 萬台，年增近 300%，全年預估破 5 萬台。這個成長率很耀眼，應用結構卻說明了另一件事。娛樂商演加上科研教育與資料採集，合計仍占六成以上；導覽導購約 19%；智慧製造 13%、倉儲物流 5%。

本刊據此推算，上半年流向製造與物流的出貨約 4,000 台，這還只是「出貨到這些場景」，不代表已經在正式產線上運轉。

各家數字的口徑並不一致，引用時要小心。TNW 報導 IFR 的 7,000 台是指高度 140 公分以上的全尺寸機型；Counterpoint 的統計則有媒體指出包含輪式機型，而由其全年預測與年增 210% 回推，2025 年的基數約 1.6 萬台，是 IFR 數字的兩倍多。另一家研究機構 Smart Analytics Global 算出的上半年總量則約 1.91 萬台。美銀的 2026 年預估更高達 9 萬台。市場規模至少差了一倍，這本身就是一個訊號：這個產業還沒有公認的計量方式。

什麼是 PAID 四問？

PAID 四問是本刊用來判斷一項 Physical AI 進度算不算「部署」的檢核框架，四個字母對應四個問題。

P，Paid：有外部客戶為這項工作付錢嗎？ 內部使用、免費試用與不具約束力的合作備忘錄都不算。

A，Autonomous：現場有沒有人替它兜底？ 要看的是人工介入的頻率、遠端協助的比例，以及它能否在沒有圍欄的情況下與人共處。這和軟體 Agent 的難題同一性質，本刊在〈AI Agent 的安全盲點〉談過，自主程度真正要看的，是系統在沒人盯著時被交付了多少權力。

I，In production：它做的是正式流程裡的工作嗎？ 訓練、收集資料、驗證與展演都很有價值，但都不是生產。

D，Disclosed：外界查得到台數、工時或里程嗎？ 查得到的數字才能被比較，也才可能被證偽。

四問全過才叫部署。過不了，就該用它真正的名字：展示、試點或早期量產。還有一點要先講明：P 只問有沒有人付錢，不問有沒有賺錢。一項技術可以通過四問，同時還在大量燒錢。

表格依截至 2026 年 11 月 4 日的公開資料整理，判定為本刊分析，未經受評公司確認。

十月的人形機器人新聞，哪些算真部署？

過去 30 天的大新聞裡，只有 Agility 在 GXO 的案例接近部署，其餘多半還在部署之前。

Tesla Optimus 是生產進度，不是部署進度。 10 月 21 日法說會上，Elon Musk 說弗里蒙特的高產能產線已開始他所謂的「早期生產」，每條線百萬台產能的設備大多已到位，但要達到每週 2 萬台的速度，至少還要一年或更久，原因是部分設計仍在變動。他預期 AI、機電設計與耐用度的問題要到明年底前後才解決，那也是開始交付給 Tesla 以外公司的時間點。Optimus 專案負責人則說，手仍是最難的硬體之一。

同一場法說會有兩句話更能說明現況。Musk 說訓練需要先造出約 1 萬到 2 萬台機器人讓它們自我練習，這代表早期產量的主要用途很可能是產生資料，與 IFR 描述的買家行為如出一轍。他也預告一個月左右可能釋出影片，並強調不想拿出事先編排好的展示。依 PAID 四問，這支影片不論多精彩，都只能回答 A 的一小部分。截至本刊查核，Tesla 未公布 Optimus 產量。

Agility 與 GXO 是目前最接近真部署的案例，但也最誠實地暴露了距離。 10 月 26 日，兩家公司宣布將部署擴大到北卡羅來納州 Statesville 與田納西州 Lebanon，預計 2027 年初開始（Robot Report 內文對州別的寫法不一致，此處採 Agility 新聞稿與 SEC 文件）。Digit 自 2023 年底在喬治亞州 Flowery Branch 概念驗證，2024 年 6 月簽下多年期機器人即服務（RaaS，按月付費租用機器人與維運）合約，至今搬運超過 10 萬個周轉箱。新站台數、費用與預期回本時間都沒有公布。

然而就在 8 月，GXO 執行長 Patrick Kelleher 在財報會議上說，公司已做過 45 次人形機器人試點，還沒達到投資報酬，他估計「還要幾年」。FreightWaves 同一篇報導提到，GXO 2026 年預計在全球部署約 2 萬台機器人。一邊是約 2 萬台機器人的年度部署計畫，一邊是 45 次仍未回本的試點，這個對比比任何展示影片都更誠實。GXO 11 月 3 日的第三季財報新聞稿，也把「未能成功導入 AI 與人形機器人」列在風險陳述裡。擴大部署與尚未回本可以同時成立，本刊認為，GXO 現在買的是學習權，還不是生產力。

AGCO 與南韓都是「獲准開始」。 AGCO 10 月 21 日與 Agility 簽約，在堪薩斯州 Hesston 工廠試行，要到 2027 年才開始，台數未揭露。南韓產業主管部門的法規沙盒委員會 10 月 13 日核准機器人公司 Robros 的實證特例：20 台雙足人形機器人進入半導體封裝的 Nepes、汽車零組件的 Sungwoo Hitech、造船的 HD 現代三湖與物流的 Delivery Lab。

南韓這則新聞的價值不在 20 台這個數字，而在它碰到的規則。原本法規把工業機器人視為固定設備，要求人機之間設圍欄或屏障，這套規定套不上會走動的人形機器人。美國這邊也有同樣的訊號：Agility 自己的投資人簡報寫明，現役 Digit 4「限於工作單元內」，要到 Digit 5 才設計為能在人身邊工作。同一份簡報把 ISO 25785-1 安全標準列為已通過，風險段落卻提醒 Digit 5 的安全功能仍在開發、未必能取得合規。本刊認為，人形機器人的賣點是不必改造工廠就能走進人的空間，而這正是目前還沒做到的部分。拆掉圍欄，是這個產業最被低估的里程碑。

Boston Dynamics 與 BMW 都在下一階的門口。 Boston Dynamics 9 月在 Hyundai 喬治亞廠區設立的應用中心，定位是把 Atlas 整合進產線的訓練設施；追蹤網站 Physical AI Lab 轉述的進廠時間是 2028 年起。公司 10 月換上前 Amazon 高層 Rohit Prasad 任執行長。BMW 方面，Figure 自述 Figure 02 在 Spartanburg 車身廠的 11 個月試點，累計運轉超過 1,250 小時、處理超過 9 萬個零件，支援超過 3 萬輛 X3 生產；6 月宣布的 Figure 03 物流排序任務，台數與時程都未公布，當時的報導也未確認已開始運轉。

人形機器人的回本帳怎麼算？

就目前公開的唯一一份細部試算來看，回本要靠一台還沒開賣的機器人，跑接近滿載的工時。

Agility 正透過與 Churchill Capital Corp XI 合併上市，因此必須向美國證管會提交文件，這讓外界第一次看到人形機器人的單位經濟模型。公開上市文件的價值就在這裡，本刊分析 Anthropic IPO 時也看過同樣的事：一家要向投資人出售未來的公司，必須寫下那個未來可能出什麼問題。

Agility 的簡報假設 RaaS 月費 8,500 美元，約合每年 10 萬美元，替代每年約 20 萬美元的人力，使用壽命約 3.1 萬小時，簡報估算的回本期約 1.1 年。腳註裡的條件才是重點：每週工作約 120 小時，兩班各 10 小時，全年 52 週、連續五年。簡報也註明這是 Digit 5 的示意估算，不是財務預測。

把這些條件與同一份簡報的其他頁對照，本刊有三個觀察。

第一，每週 120 小時等於一週六天、每天 20 小時。簡報列出的 Digit 5 每 24 小時電池最大輸出約 22 小時，Digit 4 約 16 小時。也就是說，現役機型依原廠自己的數字，即使七天無休也只有 112 小時，達不到這個回本模型的工時假設。而 Digit 5 預計 2027 上半年才開放早期使用，年底才全面上市。

第二，Agility 截至今年 5 月的累計運轉時數是 6.5 萬小時，涵蓋商用與客戶專案。除以 3.1 萬小時，等於全部 Digit 累計走過的工時，約只有兩台 Digit 5 的設計壽命。可靠度的證據量，離這個模型要求的使用強度還很遠。

第三，超過 3 億美元的 Digit 5 訂單，對應 1,000 台、三年期 RaaS，換算每台每月約 8,300 美元，與簡報定價相符。但這筆訂單附帶隨部署歸屬的認股權證，Agility 自己也寫明它受合約里程碑約束，不代表當期營收。同時，簡報列出的是「9 個已承諾的客戶場域部署」，並未說明現場實際有多少台，公開案例分別只有 3 台與 8 台。

這些數字的意義不是 Agility 做不到。它因為上市而揭露得多，也因此最能被檢驗。真正的問題是，本刊這次調查沒有看到出貨量更大的主要廠商公布過同樣細緻的單位經濟帳。

Tesla 的無人計程車真的追上 Waymo 了嗎？

在德州登記車數上幾乎追上了，在實際無人里程上還差很遠。

德州機動車輛管理局（TxDMV）截至 10 月 29 日的一手報表顯示，全州 17 家業者共授權 3,164 輛自動駕駛車，其中 Waymo 1,259 輛、Tesla Robotaxi 1,080 輛、Avride 344 輛。Drive Tesla Canada 11 月 1 日依登記資料報導 Tesla 已達 1,204 輛。依德州 SB 2807 法案，商用自駕業者 5 月 28 日起須取得授權，申請以業者聲明與認證為基礎，不收費。這份報表只列各家授權名下的車輛數，沒有區分哪些正在載客，Drive Tesla Canada 也提醒登記車輛未必已經上路。登記數是一份名冊，不是路上的車隊。

里程才是比較接近真相的指標。Electrek 引用社群專案 Robotaxi Tracker 的資料，Tesla 截至 10 月 18 日當週在奧斯汀跑了 43.8 萬英里（約 70 萬公里）的無人里程，超過 Waymo 第二季在奧斯汀每週約 40.6 萬英里，Musk 因此表示這場競賽從來不算真正的較量。但這是 Tesla 最新單週對上 Waymo 四個月前的季平均。放到全美，Waymo 第二季每週 390 萬英里，Tesla 最佳單週 55.8 萬英里，差距約七倍；累計里程以 Waymo 6 月底的 2.713 億英里計，差距約 87 倍。

Tesla 里程來自第三方彙整，「無人里程」與 Waymo 的「rider-only」口徑未必相同。

換個角度算，差距更清楚。德州登記車數上，Tesla 已是 Waymo 的 86%；每週無人里程上，全美口徑只有約 14%。兩個數字範圍不同，只能看方向。本刊粗算，Tesla 在德州三市該週合計約 54 萬英里，除以 Electrek 列出的 970 輛德州登記車，每車每週約 557 英里，一天約 80 英里；Waymo 第二季週里程除以 6 月召回文件的 3,871 輛第五代車，每車每週約 1,000 英里，一天約 144 英里。兩者時間點與車隊範圍都不同，只能看量級。Tesla 近 30 天才新增 337 輛 Cybercab，差距可能隨新車上線而縮小，但它說明了登記數為什麼不能當車隊規模用。

Tesla 的進步也是真的。它的無人累計里程單季成長 8 倍，Cybercab 9 月 3 日在奧斯汀開放載客，法說會上預告 11 月進達拉斯，年底前要開放 24 小時營運與高速路段。不過這是目標，不是現況。

Waymo 也不是沒有問題。Alphabet 第三季法說沒有公布每週載客數，最後一個官方數字仍是 4 月的「超過 50 萬趟」，而共同執行長 2 月訂下的目標是今年底每週逾 100 萬趟付費行程。Waymo 所在的 Other Bets 單季營收 3.72 億美元、營業虧損約 20.5 億美元，這包含其他業務，無法單獨歸給 Waymo，但足以說明部署與獲利是兩回事。6 月它才因車輛誤入封閉的高速公路施工區而召回 3,871 輛。它的底氣在於，這些問題都查得到。

10 月 30 日宣布的 Toyota 合作則值得記下來：Toyota 將在高岡工廠以同一條產線生產搭載 Waymo 系統的 bZ4X，2027 年先在日本測試。本刊認為，把感測器的安裝從改裝廠搬進整車廠，是無人計程車從專案走向工業品的標誌，雖然產量與財務條件都未公布。

工業機器人訂單大增，是 Physical AI 帶來的嗎？

訂單增加是事實，但目前沒有證據能把它歸功於 Physical AI。

美國自動化促進協會（A3）10 月 28 日公布，第三季北美機器人訂單 10,989 台、7.235 億美元，年增 24.8% 與 26.1%，是今年最強的一季。前九個月 28,984 台、約 18.9 億美元。半導體與電子光電訂單年增 97.6%，汽車零組件增 90.4%，協作機器人增約 56%。A3 的解釋是美國半導體投資、AI 相關電子需求、本土製藥投資與製造業景氣回溫，並強調成長分散在各產業。

換算下來，北美第三季每台訂單均價約 6.6 萬美元，而一台 Digit 的 RaaS 一年就要約 10 萬美元。兩者範圍不同，機器人本體不含整合成本，但它提醒我們：人形機器人競爭的對象不只是人力，還有價格已經很成熟的機械手臂。

日本廠商的財報更能看出標籤的問題。發那科 7 至 9 月訂單 3,060 億日圓，年增 49%，但機器人訂單只增 12.6%，增量主要來自工廠自動化；安川電機第二季訂單創新高，機器人訂單增 33%，上半年機器人營業利益卻下滑約 43%，主因是系統更換與歐洲重組費用。

最值得記下的是發那科在上一年度法說問答的說法：訂單超出預期，其中一部分來自市場對 Physical AI 的好評，但公司並未另外統計純粹因 Physical AI 而來的台數。連發那科這樣的機器人大廠都沒有把這個標籤拆出來，本刊認為，看到「受惠 Physical AI」的訂單敘述時，應該先問 D：這個數字是怎麼分出來的？

世界模型走到哪一步了？

世界模型還停在工具層，本刊在過去 30 天沒有查到它直接支撐實際部署的公開證據。

世界模型是能預測環境下一步會怎麼變化的 AI，用來在模擬中訓練與評估機器人，省下真機試錯的成本。NVIDIA 5 月底發布的開放模型 Cosmos 3 是代表，涵蓋視覺推理、世界生成與動作預測，採用者清單很長，但當時的報導只說這些公司在其上開發。

10 月的進展集中在工具整合與研究成果。AWS 10 月 8 日推出開源的 Physical AI 工具鏈，把 Cosmos、Isaac 與自家訓練服務串起來。同日發布的 State of AI 報告把現況分得很清楚：Wayve 的 GAIA-4、Odyssey-3 都是研究或公司展示；Skild S1 在未見過的任務上逐步成功率 66%，遠高於對照組的 9%，但失敗時有人介入救回；RoboTTT 在五分鐘的組裝任務上，10 次只完成 2 次。

這些都是真進步，但它們回答的是「訓練會不會更便宜」，不是「機器人有沒有少一點人工介入」。實驗室成績不等於可以上線，軟體世界也是如此，OpenAI 的煞車時刻就是一例。本刊認為，世界模型不該被直接拿來評分，該被評分的是用它訓練出來的機器人。等到有廠商公布「導入後介入率下降多少」，世界模型才算進入部署的討論。

台灣該怎麼讀這波機器人新聞？

台灣最實際的做法，是把供應鏈新聞也拿 PAID 問一遍，尤其要分清送樣、小批量與重複下單。

理財周刊 6 月的整理指出，台廠在 Optimus 上的營收多屬研發、送樣與小批量試產，實際營收主要來自半導體晶圓移載、自動化物流與工業級機器人，法人估計大規模交貨要到 2027 年。這與 Tesla 這次的時程大致相符。Musk 把外部交付放在明年底前後，代表供應鏈的訂單能見度仍取決於一個設計還在變動的產品。

上銀是可以對照的公開案例。工商時報 5 月報導其第一季機器人營收占比由 10% 升至 12%，理財周刊則指這主要來自無塵室晶圓機器人。去年 11 月法說會上，董事長卓文恒表示人形機器人相關零組件仍是配合廠商送樣、等待後續下單，近兩三年較可行的場域是工廠。本刊未查到今年第三季法說的內容。

資本面最明確的連結是鴻海。Agility 上市案約 2 億美元的私募由鴻海領投，這比任何展場樣機都更具體，但它是投資關係，不等於訂單或台灣的部署。

A3 的半導體訂單成長，則提醒台灣讀者另一件事：本季成長最快的機器人需求，正好來自台灣最熟悉的半導體與電子製造。A3 資料是北美訂單，無法回答台廠受惠多少，但方向值得注意。本刊認為，對台灣製造業者來說，現階段更值得研究的可能是協作機器人與晶圓搬運，而不是人形機器人的展示影片。

要評估導入人形機器人的工廠，也可以直接用這四問向供應商要資料：我的同類場域有幾家付費？平均多久要人介入一次？現場需不需要圍欄？每小時實際處理多少件，與人力基準比如何？GXO 的經驗說明，這些問題要在簽約前問，不是試點後才問。

接下來要盯哪些數字？

未來半年有幾個節點可以直接檢驗本文的判斷。

Tesla 承諾的 Optimus 影片若真的釋出，要看它是否揭露人工介入與任務失敗率，而不只是動作。Waymo 下一次更新安全資料中心時，第三季里程會告訴我們奧斯汀的差距是否真實；Alphabet 能否給出新的每週載客數，也是對 100 萬趟目標的直接檢驗。GXO 11 月 16 日在紐約舉行的投資人日，可能是下一次聽到它談人形機器人回報的機會，Agility 合併案完成後的正式財報則會首度揭露真實營收。南韓 20 台實證的資料如何轉成安全標準，會影響人形機器人能不能真正拆掉圍欄。

最後一個判斷留給讀者檢驗：當一家公司開始主動公布人工介入率，人形機器人才算真正進入部署階段。在那之前，出貨量再高，也只是把機器人送到了現場，還沒證明它們上工了。

｜台灣科技週刊

資料與方法說明

本文以公司文件、監管資料與主流媒體報導為主：一手資料包括德州 TxDMV 報表與計畫頁、Agility 提交美國證管會的簡報與文件、發那科法說問答、Alphabet 與 GXO 財報新聞稿、IFR 新聞稿、Waymo 安全資料中心。Tesla 法說內容取自第三方逐字稿，Tesla 官方投資人簡報本刊未能開啟；該逐字稿部分用字有誤，本文只採語意明確的段落。

Tesla 與 Waymo 的里程比較，Tesla 數字來自社群專案 Robotaxi Tracker 經 Electrek 轉述，未經監管機關查核，兩家定義也未必相同。Agility 與 Figure 的數字屬公司自述；Agility 的單位經濟模型是公司示意估算。安川電機數字取自第三方整理頁，未與原始簡報逐字核對。PAID 判定、約 4,000 台、每車里程、均價與工時換算均為本刊推算，不代表公司說法。

調查過程中網頁搜尋額度用盡，世界模型、Waymo 與 Tesla 10 月的監管事件，以及上銀、鴻海的最新動態未能完整補查，文中「未查到」應據此理解。本刊未實測任何機器人或自駕服務，未採訪文中公司。PAID 表格為依公開資料的判讀，某欄標示「未揭露」，表示本刊未查到，不代表該公司沒有這項資料。本文不構成任何投資建議。

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