鄧淑明博士
香港大學計算與數據科學學院及社會科學學院地理系客席教授
全球人口老化，要解決人力資源減少所衍生的各種問題，人形機械人有望成為解決方案之一。不過，業內人士認為要人形機械人量產及普及化，仍要克服不少挑戰，當中有三點最迫切難題須業界共同解決。
首先，軟硬件測試磨合需時。現時人工智能大模型雖已大大提升機械人的自主學習能力，不過負責自主決策的「大腦」與控制肢體動作的「小腦」仍未完全協調，尤其在複雜的環境中行走，要實時規劃路線，加上腳掌與不同地面物料接觸時，容易失平衡跌倒。要避免事故發生，軟件大模型、數據合成訓練和晶片算力都必須提升，而仿生關節和四肢也有待新材料研發製造，防止過熱及方便進行更精細的任務。
其次是商業模式有待進化。人形機械人由於組裝和應用場景比工業用的機械人複雜，又缺乏統一的測試驗證平台，加上現時以定制化產品主導，缺乏通用零部件標準，難以大規模生產降低成本，故此業內人士指出，要量化生產家用人形機械人，估計需要多等10年。
最後，從今年北京亦莊人形機械人半程馬拉松所見，多個機械人選手在電池上都遇到問題，例如過熱、過重或續航時間太短。就算贏得冠軍的機械人，全程花上兩個多小時跑完21公里，也要換三次電池，即平均每一小時便需要充電或更換電池，反映電池續航問題急需改進。
發展人形機械人已是全球大趨勢。要應對各項挑戰，需要結合「官、產、學、研、投」的力量，發揮協同效應。我期待初創企業能把握機遇投入研發，以助推動產業進步，同時為香港的科技發展開創新局面。