健康促進科技跨越人機邊界：2026居家人形機器人發展的技術新趨勢

近年生成式 AI 與機器人技術快速融合，實體 AI（Physical AI）逐步從實驗室走向實際部署場域。根據高盛（Goldman Sachs）在 2024 年更新的機器人產業研究報告指出，隨著關鍵零組件成本（如執行器、感測器與運算模組）的大幅下降，以及「視覺-語言-動作」（Vision-Language-Action, VLA）模型的成熟技術突破，人形機器人將在2025至2026年間進入商業部署轉折點（Inflection Point），形成新一波產業投資與應用探索浪潮。高盛預計 2035 年全球市場規模將達到 380 億美元。

對於正快速邁入超高齡社會的台灣而言，健康促進、長期照護與社區支援體系正面臨人力結構性不足、服務密度難以擴張等挑戰。人形機器人不僅代表硬體自動化的升級，更象徵具備感知、推理與行為能力之「實體智慧代理」開始進入生活場域，可能重新定義健康服務的可近性、連續性與個人化程度。

本文從產業趨勢觀測角度出發，分析人形機器人產業的兩條主要發展路徑，並探討其在健康促進領域的潛在應用價值與政策治理議題。

兩大路徑對比：商用封閉體系 VS 開源AI生態系

觀察近年國際發展，人形機器人產業逐漸形成兩種互補但競合的路徑。

一、商用封閉體系
此路徑以高度垂直整合為特徵，涵蓋自研硬體、控制系統與演算法平台，目標在於達成高可靠度、能源效率與量產規模。其主要市場鎖定工廠、物流、倉儲等結構化環境，透過標準化流程降低導入不確定性。此類模式有助於快速推進工程成熟度，但客製化彈性相對有限。

二、開源 AI 生態系
另一條路徑則強調模組化與跨平台相容性，透過開源模型、模擬工具與資料共享社群，加速演算法與應用情境的多樣化探索。開發者可在不同硬體平台上進行訓練與驗證，特別適合面對高度差異化、長尾需求明顯的生活與健康場景。對健康促進科技產業而言，開源生態系能支持醫療機構、社區據點與研究單位依在地文化、語言與服務流程進行調整，降低對單一供應商的鎖定風險，也有助於形成跨域協作的創新網絡。

表 1、AI人形機器人商用封閉體系與開源AI生態系比較

資料來源: 各家人型機器人業者，資策會整理

圖 1: AI人形機器人發展路徑比較

資料來源: 人形機器人各家業者，本文作者整理繪製

開源AI機器人的重要性：驅動健康促進的數位普惠

為何「開源」對健康促進產業具備決定性的影響？主要基於以下兩項技術影響因素的推測：

一、「長尾需求」的在地化適配：

Hugging Face於2024年5月推出的LeRobot開源機器人工具包，旨在讓開發者能以低成本（如使用手機錄製）收集機器人動作數據。這種基於開源社群與低成本資料蒐集的模式，能有效激發「數據飛輪」（Data Flywheel）效應，也就是隨著更多開發者、貢獻者投入，累積更多元的行為數據與模型，機器人的系統性能將持續提升，進而吸引更廣泛的用戶參與，形成加速創新的良性循環。

此外，居家健康促進具有高度情境差異，包括居住空間配置、語言互動習慣、家庭支持結構與照護流程。透過開源工具鏈與低成本資料蒐集方式，地方單位可逐步建立符合本土需求的行為模型與互動模組，有助於避免完全依賴國際大廠標準化功能。

二、Sim2Real與平價硬體的結合：

NVIDIA在GTC 2024發表的Project GR00T是一個通用的基礎模型，透過其Isaac模擬器進行大規模平行訓練。這種「模擬到現實」（Sim2Real）的技術，能讓機器人在進入家庭前就學會複雜的康復輔助動作。隨著開發者版本硬體價格逐年下降，社區型機構與研究單位將更有機會進行實證驗證與服務設計實驗。此種模式有助於建立「小規模實證試點—快速迭代—逐步擴散」的創新路徑，符合公共部門推動數位健康轉型的實務節奏。

潛在應用場景：健康促進的三大實體AI服務

(一) 精準康復與生理動態監測

在研究與實驗場域中，多模態模型已展現對人體姿態、動作穩定度與節奏變化的辨識潛力。未來人形機器人可望輔助提供即時動作回饋與運動引導，協助使用者維持正確姿勢與訓練節奏。然而，此類功能仍需臨床驗證與法規審查，方可進入正式醫療或照護流程。

(二) 陪伴互動與認知支持

不同於單純的平板電腦，人形機器人如Reachy Mini具備豐富的肢體語言，能顯著提升社交互動率。具備肢體表達與語音互動能力的實體代理，有機會提升長者參與度與互動黏著度。結合大型語言模型與情緒辨識技術，系統可引導簡易認知活動、生活回顧與日常對話練習。現有研究顯示陪伴型科技可改善社交互動與心理福祉，其對認知退化延緩之實質效果仍需長期實證支持。

(三) 居家安全巡檢與遠距支援

透過自主導航與環境感知能力，機器人可執行基礎居家巡檢與異常事件回報，並在必要時協助連結遠距照護或緊急通訊系統。此類應用可作為既有感測與通報系統的補充，而非替代人員專業判斷。

台灣健康促進科技產業的機會與治理挑戰

一、產業與資料基礎優勢： 台灣在精密零組件、感測模組與系統整合具備成熟供應鏈，同時累積大量醫療與長照服務資料，具備發展健康導向實體 AI 應用的潛在條件。若能透過合規資料治理與跨域協作，將有助於培育具國際競爭力的應用服務模式。

二、資料隱私、資安與責任界定： 人形機器人進入私人生活空間後，將涉及影像、行為、健康資訊等高敏感資料蒐集與處理議題，包含資料最小化原則、存取權限控管、模型責任歸屬與資安防護要求。如何建立可信賴治理架構，將是規模化導入之前的必要前提。

結語：從技術展示走向可治理的實體AI普惠

FIND 觀測認為，2026 年標誌著人形機器人從「技術秀」轉化為「產業勞動力」的開端。商用封閉體系將推動硬體技術的極限，而開源 AI 生態系則賦予了這些硬體應對複雜健康需求的能力。健康促進科技產業應抓住開源AI人形機器人元年帶來的技術民主化契機，透過產學研協作，打造真正屬於高齡化社會的智慧健康守護者。

封面圖片來源：本文作者以Gemini生成

參考資料來源：

1.Goldman Sachs (2024), "The Humanoid Robot Market Outlook: Updated Forecasts".

2.NVIDIA News (2024), "NVIDIA Announces Project GR00T Foundation Model for Humanoid Robots".

3.Hugging Face (2024), "Introducing LeRobot: AI for Real-world Robotics".

4.Unitree Robotics (2024), "G1 Humanoid Agent Technical Specifications".

5.Elon Musk / Tesla (2024 Earnings Call), "Optimus Deployment Roadmap for 2025-2026".

6.FIND 研究資料庫 (https://www.find.org.tw/)。