為何人形機器人無法承受智慧的重量？
人形機器人被視為具身智能實現的核心形態之一，但其與AI大模型的結合，仍有一段路要走
頭豹研究院
在生成式AI快速演進的當下，人形機器人被視為具身智能的最佳載體，但將AI大模型真正落地至這一複雜平台，卻遠比想像中困難。頭豹研究院綜合行業分析師饒立杰指出，儘管政策支持與產業資本逐漸聚焦，大模型與人形機器人結合仍面臨明顯技術與商業挑戰。
硬件是最直接的限制。以GPT-4等千億級參數模型為例，其推理過程需數十GB記憶體與上百TOPS（萬億次運算/秒）算力支援，而現階段多數人形機器人所採用的嵌入式運算平台（如輝達Jetson系列），算力僅介於10至50 TOPS，遠不足以應對大型語言模型的運算需求。這迫使機器人需仰賴雲端處理，但無論是5G或6G模組，每小時約消耗5至10W電力，加上傳輸延遲與失效風險，都不利於機器人進行實時決策。
此外，若選擇本地運行大模型，則需搭載高階AI處理器如輝達Orin，其典型功耗達15至30W，配合目前1至3kWh的機器人電池容量，將導致續航力大幅縮減，甚至縮短75%以上。對一台設計用於長時間自主工作的機器人而言，這是致命短板。
控制反應落差大
即使克服算力問題，傳感器與大模型的數據鏈整合也非易事。人形機器人在環境感知與動作控制上需在100至300毫秒內完成感知—理解—行動的反饋閉環，然而目前大型語言模型推理延遲往往達秒級，在實際應用中無法滿足即時控制需求。
舉例來說，當機器人接收到語音或視覺輸入後，需即刻決定「是否行動」、「如何行動」，但大模型計算延時過高，容易導致行動滯後甚至錯誤，特別在高風險或複雜環境中，更難以保證操作安全性與精準性。
除了技術問題，商業落地也是目前尚未解決的核心挑戰。高算力需求意味著高硬件成本，若需搭載如輝達A100等GPU，其單顆售價高達1.5萬美元，使整機成本輕易突破數萬美元，遠高於消費市場可接受的人形機器人理想價位（約為10,000美元以內）。這也直接壓縮了商用部署的投資回報率空間。
即便勉強部署，大模型在人形機器人上的應用場景仍以倉庫、工廠等半封閉環境為主，對如家庭看護、零售接待等開放性場景仍難以實現靈活適應。此外，AI模型在不同空間、語義與行為需求的泛化能力不足，也讓人形機器人的商業化缺乏穩定成長基礎。
人形機器人要真正搭載並運行AI大模型，需要算力、電源管理、控制延遲與場景泛化等多重技術突破同時發力。短期內，垂直領域的小模型或中型模型更具可行性，能在工業檢測、醫療輔助等場景中先行落地。未來隨著輕量化AI晶片與邊緣運算架構進一步成熟，AI大模型或可真正成為人形機器人的「大腦」，引領具身智能邁向更廣闊的商業前沿。
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原文刊登於《時代周報》，記者為朱成呈
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