人類只贏機器人1.5%！Figure AI分揀大賽，揭開數位勞動力下一步

人類險勝，機器人逼近中

Figure AI 這場人機分揀大賽，最值得關注的不是誰贏了，而是機器人把物流與製造現場長期存在的效率瓶頸，推到台前討論。

在倉儲、物流與工廠端，日常的分揀、搬運、入庫、出貨與物料配送，表面上是現場作業，背後牽動的其實是訂單交期、庫存準確率、產線節拍以及人力排班。任何一個環節延誤或出錯，都可能讓後續的出貨、補料、品檢與交付連帶受影響。

從結果來看，人類雖然勝出，但差距已經縮小到難以忽視。人類平均每件約 2.79 秒，機器人約 2.83 秒，平均每件只差約 0.04 秒。這也代表過去高度依賴人工的標準化作業，正出現新的替代模式：不是單純用機器搬走人力，而是讓企業能開始重新配置現場的勞動結構。

尤其在缺工與排班壓力雙層壓力下，當機器人有機會承接高重複、規則明確的作業，那就意味著，人員能從單純執行，轉向異常判斷、流程監控與跨部門協調等更有價值的工作。

因此，在這場比賽看似趣味，但更需要思考的關鍵在於，當數位勞動力即將進入現場，企業是否準備好重新設計流程、資料與人機分工。

Figure AI 人機包裹分揀比賽，人形機器人平均作業速度與人類僅差 0.04 秒。（圖片/X）

自動化落地，關鍵在流程整合

對企業來說，速度雖然是第一層指標，但這不代表人形機器人可以大規模取代物流員工。因為在物流與製造現場，重要的仍是準確率、可靠性，以及能不能接上既有流程、資料與管理規則。

也就是說，機器人必須被納入一套可追蹤、可回報、可調度的營運系統。它不只是知道「拿什麼、放哪裡」，更要在異常發生時，把資訊回寫到 ERP、WMS、MES 或現場設備系統，讓管理者看得見問題，後續流程能即時接手。

過去企業談自動化多半聚焦在設備效率；但未來能否真正落地，關鍵將回到流程是否標準化、資料即時流動，以及 OT 現場設備能否與 IT 營運系統串接。當機器人、設備、資料與流程接得起來，自動化才不會停留在單點設備，而能成為企業穩定運作的環節。

缺工壓力的解方：不用休息的數位勞動力

這場人機分揀大賽之所以受到關注，不只因為機器人追上人類速度，而是它正好放大了物流、倉儲與製造現場長期存在的缺工問題。但缺工未必只是「人數不足」，更深層原因，是企業越來越難找到願意長時間投入高重複性工作的勞動力。

物流分揀、物料搬運、產線補料、巡檢與簡易裝配等工作，需要高穩定、低失誤與長時間運作，但人力容易受疲勞、流動率、排班與訓練成本影響。

不用休息的數位勞動力，將逐步補上缺工環境的缺口。(圖片／X)

不過，這樣的能力並不是只靠一台機器人就能完成。真正關鍵的是，在工廠端，數位勞動力能否被更高層的系統整合與調度。企業需要的是一套具有標準化、權限可控、資安邊界的企業級AI Agent平台，同步串接歷史營運數據、公司標準流程規範。

從派工到報工的完整流程，AI Agent能在可追溯、可控管的範圍下，進行全流程提效。例如：緊急插單發生時，Agent 主動調查排程與料況，自動調整排程。Agent也能與自動串接 AMR，規劃配送時間、儲位、取料路徑。

也就是說，未來企業現場需要的不只是會執行動作的機器人，而是需要有一套能協調人員、設備、資料與流程的管理能力。當現場突發狀況，這套管理系統必須要能整合資料，並且判斷下一步該由人處理、由機器人執行，或是由系統觸發後續流程。

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AI Agent 將成為數位勞動力的流程指揮官

當數位勞動力的規模持續增加，企業要面對的挑戰，也會從「要不要買機器人」，轉向「如何管理一群數位員工」。

機器人的稼動率、任務完成率、電池健康度、AI 模型版本、異常紀錄與維修狀態，都可能成為新的營運指標；AI Agent 的任務成功率、系統調用能力、異常判斷品質與人工接手比例，也會被納入日常管理。

例如，當 ERP 顯示急單、MES 發現產線缺料、WMS 指出庫存位置時，AI Agent 就能整合訂單、庫存與產線資料，判斷下一步由人員處理、由人形機器人執行，或由 AMR 將物料送到指定產線，並在任務完成後回寫系統。

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這樣的自動化，才不只是單點設備升級，而是讓人員、機器人、AMR、AI Agent 與企業系統接得起來，形成可持續運作的人機協作模式。

因此，Figure AI 這場人機分揀大賽真正透露的，是企業對「勞動力」的定義正在改變。人的角色，則會從單純執行，轉向異常判斷、流程協調與現場管理。機器人不是取代人，而是讓人回到更需要經驗與判斷的位置。

當數位勞動力開始走進物流、倉儲與製造現場，企業真正需要準備的，不只是導入機器人或自動化設備，而是讓訂單、產線、物料與異常資訊能被即時掌握，並進一步協調人員與系統行動。想體驗 AI 如何協助生產現場判斷急單、缺料與產線狀態？立即進入鼎新數智體驗中心。