在 2025 美國消費性電子展（ Consumer Electronics Show , CES ） 舉辦期間， 特斯拉（ Tesla ） 執行長 馬斯克（ Elon Musk ）宣布，特斯拉人形機器人 Optimus 將成為人類歷史上最具影響力的產品之一，預計在 2025 年底開始小規模量產，並於3年內將年產量提升至 50 萬 台 。
&nbsp;
同時，廣達電腦董事長林百里則持相反意見。他認為，人形機器人的「 CP 值」並不高，製造成本高、功能複雜且效益有限，並直言這是一種「明知不可為而為之」的行動。
&nbsp;
兩位重量級企業家對人形機器人的未來前景持有截然不同的判斷。那麼，人形機器人究竟會成為下一波產業革命，還是僅為昂貴的實驗性產品？
&nbsp;
面對這個問題，「 Taiwan Bot 」 臺灣人形機器人計畫主持人，國立成功大學電機工程學系李祖聖教授，以他過去的實務經驗為例，從機器人研發所涉及的技術與挑戰給出了回答。
&nbsp;
Taiwan Bot ： 從比賽舞 臺 到國家級計畫
「 Taiwan Bot 」 的故事，得從 2005 年說起。當時，國立成功大學電機工程學系的李祖聖教授，與幾位志同道合的老師投入人形機器人的研發。最初，他們的作品只是為了參加國內外的機器人比賽 ， 從 50 公分的小型人形機器人開始，一步步做到 70 公分、 90 公分，最後突破到超過 100 公分。
&nbsp;
這20年間，團隊不僅在比賽場上累積經驗，也在人工智慧（ AI ）與生物智慧應用、模糊系統控制、機電整合，以及四輪獨立轉向與驅動載具等領域，累積了大量研究成果與論文。
&nbsp;
真正讓「 Taiwan Bot 」 從實驗室走向國家級計畫的契機，來自特斯拉發表人形機器人 Optimus 。 李祖聖教授與團隊意識到， 臺 灣必須有自己的計畫，才能在這場全球競賽中占有一席之地。於是，一個全由 臺 灣自主研發的人形機器人專案正式啟 động，從零開始打造以下五大核心系統：
&nbsp;
<ul>
<li>硬體（ hardware ） ：相當於機器人的「肌肉與骨骼」，由馬達（ motors ）、關節模組（ joint modules ） 和電源系統（ power systems ） 組成，支撐行走與操作。</li>
<li>感知系統（ perception systems ） ：是它的「感官」，透過攝影機（ cameras ） 、感測器（ sensors ） 與定位系統（ localization systems ） 去觀察並理解環境。</li>
<li>認知與決策（ cognition and decision &#8211; making ） ：是它的「大腦」，負責理解語音或文字指令（ natural language understanding ） ，並規劃可執行的動作（ motion planning ）。</li>
<li>人機互動（ human-robot interaction, HRI ） ：讓機器人能用語音或手勢與人交流。</li>
<li>軟體與系統架構（ software and system architecture ） ：是它的「神經系統」，協調各部分運作並確保安全穩定。</li>
</ul>
&nbsp;
李祖聖教授強調，打造一 臺 人形機器人並 非 單一技術的突破，而是一整個系統整合。不同模態的感知與控制技術必須像人體的感官、神經與肌肉一樣協同合作，才能讓機器人穩定地動起來。
&nbsp;
那麼，「 Taiwan Bot 」 將如何完成這場高難度的整合呢？
&nbsp;
<div class="py-6">
<div class="jsx-3968805167 flex justify-center -mx-2">
<div class="jsx-3968805167 px-2">
<div class="jsx-3968805167 relative overflow-hidden"><img decoding="async" class="jsx-3968805167" src="https://www.charmingscitech.nat.gov.tw/backend/wp-content/uploads/2025/09/15-1_670x460.jpg" />
<div class="jsx-3968805167 absolute w-full left-0 bottom-0 p-4 text-white text-[13px]" style="background: rgba(0, 0, 0, 0.66); display: block; line-height: normal;">要讓機器人走路，不只是裝上馬達而已，而是機械、感測、控制、運算等全方位整合。</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
&nbsp;
人形的一小步，是科技的一大步
在李祖聖教授主持的 aiRobots Lab 實驗室網站，最醒目的位置寫著一句標語「人形的一小步，是科技的一大步」。 他 笑著說，這不是單純的口號，而是團隊每天實驗中最真實的寫照。
&nbsp;
「要讓機器人踏出第一步，其實比想像中複雜。」 他解釋道 ，首先，機器人必須先「看」清楚腳下的世界，地面是平坦還是傾斜？有沒有障礙物？這全靠背後的感知系統在運作。
&nbsp;
在 Taiwan Bot 的設計中，機器人的「感官」由多模態感測器（ m ultimodal sensors ） 組成，就像人類的視覺、平衡感和觸覺必須協作一樣：
&nbsp;
<ul>
<li>視覺系統是它的「眼睛」，負責拍攝周遭畫面並辨識地形與障礙物。</li>
<li>慣性測量單元（inertial measurement unit, IMU ） 像「內耳」，用來感知姿態、加速度和角速度，判斷機器人是否穩定站立。</li>
<li>腳底壓力感測器則是「腳底的神經」，感受足部受力，確定每一步是否踏實。</li>
</ul>
&nbsp;
這些訊號會先經過感測器融合（ sensor fusion ）處理，再送進機器人的「大腦」。大腦裡，兩套演算法同時啟動：
&nbsp;
<ul>
<li>模糊邏輯（ fuzzy logic ） 讓機器人能像人一樣「有彈性」地應對地形變化，不只是「是」或「否」，還能作出「稍微調整腳步」或「輕輕抬腿」等細膩的判斷。</li>
<li>雙深度 Q 網路（double deep Q-network, DDQN ）透過深度強化學習，讓機器人從成千上萬次行走經驗中，找到最自然、最穩定的步態模式。</li>
</ul>
&nbsp;
「這一切必須在 0.1 秒內完成，不然它就會成為笨拙的機器人。」李教授笑著說。當「大腦」下達指令後，機器人的硬體系統，就像肌肉與骨骼瞬間啟動。光是一條腿，就有 6 顆馬達，全身多達 26 至 31 顆，它們必須在短短幾百毫秒內精準配合，還得依靠非線性系統控制（ nonlinear system control ） 技術，確保機器人在站立時不會傾倒。
&nbsp;
「 Taiwan Bot 」 的研發歷程，也如同這樣的步步累積。第一期，團隊製作了僅有下半身的雙足機器人，用來測試走路與平衡控制；第二期挑戰 150 公分的全身機器人，但因零件短缺而受阻；直到 2025 年的第三期，則將規格調整為 130 公分，以兼顧研發進度與可行性。
&nbsp;
產業革命，還是昂貴實驗？
當我們將馬斯克與林百里對人形機器人的不同觀點轉述給李教授時，他笑著說：「兩邊都有道理」在人形機器人的宏大願景與眼前的現實挑戰之間，他選擇承認兩者並存。
&nbsp;
以「 Taiwan Bot 」 開發 150 公分人形機器人的經驗為例，團隊卡在馬達的難關。要驅動這樣的高大機器人，單顆馬達必須輸出 100 至 300 牛頓米 (Nm) 的扭矩。這種等級通常出現在電梯或汽車的工業級大型馬達上。李教授指出，要在僅有拳頭大小的體積中塞入如此龐大的力量，在現有技術條件下是非常困難的。
&nbsp;
另一大障礙在於運算速度。機器人必須在 0.1 秒內完成感測器數據處理與決策規劃，這在受控的實驗室環境中相對容易，但一旦走進真實世界，光線變化可能干擾視覺辨識，通訊延遲或訊號不穩也可能讓系統「當機」。
&nbsp;
除了技術層面，法律問題更是機器人走向家庭與公共場域的「最後一哩路」。李教授指出，目前全球都缺乏針對類人形機器人進入家庭的正式規範。如果機器人在家中跌倒並傷及人，責任究竟該由誰承擔，至今沒有明確答案。
&nbsp;
儘管如此，他依然對未來充滿信心。他相信，人形機器人的推動力來自真實的社會需求，尤其在勞力短缺的國家，機器人能接手重複性、高風險的工作，例如：醫院的輔助作業、工地或礦場的危險任務。未來的機器人，甚至可能成為「同儕互惠學習系統」的一部分，順應「協作機器人（collaborative robot s , Cobots ）」的潮流，不是取代人類，而是像夥伴一樣協同工作，在任務中彼此學習。
&nbsp;
什麼時候才能看到這樣的未來？李教授提出了一個既浪漫又具挑戰性的標竿：讓人形機器人擊敗人類足球隊。他相信，追求這樣看似遙不可及的目標，不僅能促進技術創新，還能催生更高的運動能力、反應速度與團隊協作智慧，並最終把這些能力應用於真實生活。
&nbsp;
正如他所說：「人形的一小步，是科技的一大步。」這一步，或許需要幾十年才能跨出，但每一次嘗試，都是離未來更近的一步。
&nbsp;
（客座總編輯｜國立政治大學資訊學院 劉吉軒院長；研究顧問團隊｜國立成功大學電機工程學系 李祖聖教授；責任編輯｜曹盛威、洪孟樊）