機器人技能缺口的問題不在於人力數量，而在於技能的可移植性。

試想一下，這個故事每年在東南亞各地的工廠車間中反覆上演的場景——這並非某家公司的個案研究，而是普遍存在的模式。某家工廠購置了一台協作型機器人。一名技術人員參加為期兩週的認證課程，通過考試後，便真正掌握了讓那台機器人正常運轉的技能。 隨著工廠擴張，為了新生產線而採購了不同品牌的機器人——因為該供應商的交貨期更短、價格更優惠，或是當地經銷商更可靠。技術人員原本持有的認證在新機器上毫無價值，他只能從頭開始。

這並非假設情境。這正是當前工業自動化的常態，也是「機器人技能缺口」這則故事中，人們總是忽略的那一部分。

媒體頭條總說「受過訓練的人才不足」。更準確的說法是：根本不存在所謂「受過訓練的人才」，只有「接受過某家供應商設備培訓的人員」，而真正的短缺正源於此區別。

眾所公認的規模問題

先從這個無爭議的數字說起。國際機器人聯合會（IFR）於九月報告指出，2025年全球工廠安裝了超過60萬台新的工業機器人，年增率達11%，使全球在用機器人總數推升至創紀錄的500萬台。 光是中國就安裝了35.4萬台，佔全球部署量的59%，且較上年同期增長20%。這是全球安裝基數中增長最快的部分，且恰恰集中在亞洲地區——本專欄的報導已顯示，該地區的培訓基礎設施正拚命追趕採購步伐，卻仍難以跟上。

在人力需求方面，德勤（Deloitte）與製造業研究所（Manufacturing Institute）於2024年的一項研究預測，僅美國一國到2033年就將需要多達380萬名新的製造業工人；若技能人才培育管道未能改變，其中多達190萬個職位恐面臨無人填補的風險。

將這兩組數據並列對比，傳統的解讀便不言而喻：機器人的數量增長速度，已超越能夠操作它們的勞動力增長速度，因此解決方案就是加強培訓、增加學徒名額，以及擴充課堂席位。

這種解讀並非錯誤，只是在對實際購買機器人的任何人而言，這種解讀存在關鍵性的不完整性。

兩條培訓管道，兩類不同的工作者

發那科（FANUC）的教育部門 CERT，目前已遍及美洲地區超過 1,700 所學校，針對操作員和技術人員各設有兩個等級、由 NOCTI 背書的認證資格。這是一個嚴謹且架構完善的計畫，但僅教授發那科的設備。 Universal Robots 則運作著一套平行系統：橫跨 130 個國家的 20 萬多名註冊用戶、約 120 家認證培訓中心，提供免費線上學習與付費實體課程。同樣嚴謹。同樣僅適用於 UR 協作機器人。

將這兩組數字並列比較，問題的輪廓便清晰浮現。這並非通往同一職業的兩條入口，而是兩個截然不同的職業——儘管從生產車間的遠處看來形似——各自由另一家廠商不承認且無理由承認的認證所把關。ABB 則營運著自己的大學。 安川（Yaskawa）則設有自己的學院。每家主要機器人製造商都建立了並行的培訓體系，而這些體系之間卻互不銜接。

一名熟練電工的執照具有跨企業通用性；但機器人技術人員的認證卻不具備此特性——這既是教育體系的缺口，更是刻意設計的選擇。 免費（或近乎免費）為買方的員工提供培訓，是硬體供應商最有效的客戶留存手段之一：客戶的技術人員對貴公司的介面、故障代碼及示教器越熟悉，該客戶日後若要更換品牌，所付出的代價就越高。

直截了當地說吧。認證計畫本質上也是一種「轉換成本」，只是披著安全背心的外衣罷了。

業界早已察覺，只是低調處理

以下細節證實這並非一項

市場結構的巧合。代表其中多數供應商的行業協會 A3，直到今年春天才推出首款供應商中立的培訓產品：一門為時兩小時半、可隨選隨看的「工業機器人入門」課程，該課程明確設計為不偏袒任何單一品牌的設備。 除非其會員早已自行得出結論，認為僅靠特定品牌的培訓管道永遠無法單憑自身解決勞動力短缺問題，否則業界組織是不會開發中立培訓產品的。

一門長達兩小時半的入門課程，無法與涵蓋 1,700 所學校的認證網絡相抗衡。這是一種遲來且規模有限的承認：業界自身的培訓模式存在缺口，而沒有任何單一供應商有動力去填補這個缺口。 關於技能缺口，沒有人說謊。但他們各自解決的，都比新聞稿中描述的範圍更為狹窄。

一個供應商中立的公共系統能解決什麼、又無法解決什麼

我坐在菲律賓的辦公桌前閱讀採購決策文件，當地的公立職業教育體系與廠商學院的發展方向背道而馳。TESDA 的「機電整合維修」資格認證（第二至第四級）將可程式邏輯控制器（PLC）編程、運動控制及人機介面（HMI）故障排除列為通用技能，並刻意不與任何特定品牌的硬體綁定。 TESDA 還正在塔吉格市興建一座專門針對機電整合與工業自動化的「區域培訓與創新中心」，這正是針對本專欄所描述之缺口所提出的、正在建設中的實質解決方案。

這雖是正確的直覺，但僅憑此並不足以彌合今年買方在評估供應商時所關注的關鍵差距。 完成一般機電整合資格認證的技術人員，若未取得製造商頒發的專屬認證，仍無法直接走進工廠現場並安全地操作特定的機器人單元，因為介面由製造商而非政府所掌控。公共職業培訓奠定了基礎，但並不能授予

關鍵在於此。若買家以為，只要擁有接受過通用培訓的當地勞動力，就能解決無論哪個品牌設備進駐廠房後的維護問題，那便是只解決了問題的一半；而他們將在首次發生非預期的停機時才意識到這一點，絕不會在停機前就明白。

我桌上的分類資料已經顯示了什麼

營運一個機器人數據平台，意味著每天大部分時間都得釐清哪家公司製造了哪台機器、以哪個品牌推出、搭配哪種控制軟體，因為這個產業中幾乎沒有任何假設是認為你已經知道這些資訊的。 本網站背後的数据庫目前追蹤了 1,662 家企業和超過 8,100 台機器人，而維護該數據庫最困難的部分從來都不是尋找新的機器人。真正的難點在於釐清這些企業的機器，在介面層面上究竟與其他企業的機器有哪些共通之處。坦白說，大多數時候，答案是「毫無共通之處」。 如果一個專門用於追蹤互通性的資料平台總是找不到任何共通點，那麼試圖據此配置人力的工廠現場，自然也不該指望能找到更多。

這一切並不意味著廠商培訓學院是個壞主意，也不代表應指責發那科（FANUC）和優傲機器人（Universal Robots）將客戶培訓得很好。 企業有充分理由讓自家產品最易於操作。問題的癥結在於更高層級：整個產業持續將結構性、蓄意的碎片化描述為偶然且暫時的短缺；而買家則一再將「培訓」列為預算項目，卻未在簽約前詢問，這項培訓究竟會將他們鎖定在哪個品牌。

此刻值得關注的數字，並非又一組安裝量數據。 關鍵在於，A3 的「廠商中立」課程能否發展成雇主實際可據以招聘的標準——一種能像機器人日益無法做到那樣在各生產線間自由流動的資格認證；抑或它終將僅止於兩小時半的象徵性舉動，而真正的人才管道卻依然像今天這般完全封閉。

此分析反映了作者對

國際機器人聯合會於 2026 年 9 月 24 日發布的《世界機器人》新聞稿、2024 年德勤與製造研究所的勞動力研究報告、FANUC America 及 Universal Robots 自行公布的培訓計畫數據、 自動化促進協會（Association for Advancing Automation）2026年的課程公告、菲律賓技術教育與技能發展局（TESDA）關於機電整合維修資格及其塔吉格（Taguig）培訓中心的公開資訊，以及筆者透過維護 RobotAIGeek 公司與機器人資料庫所獲得的營運數據。 本文僅供一般參考之用，並不構成投資、採購或專業建議。

首圖：一名學員透過 FANUC 的 CERT 教育計畫，在 FANUC CRX-10iA/L 協作機器人上接受培訓。照片來源：FANUC America。