棋盤遊戲中的機器人：AI 如何改變桌上遊戲

露娜照慣例擺好棋盤——先放騎士再放主教，皇后置於同色格上——然後靜候對手。她的常規對手這次取消了約定。她沒有把棋具收起來，而是將其留在原處，坐在兒子聖誕節送給她的那台機器對面。這台機器配備了一隻機械臂，能透過小型攝影機觀察棋盤，並以三指抓握的方式拿起棋子。 她走出了第一步，看著機械臂伸出，抓起兒子的騎士，以這張棋盤上任何人類之手都無法企及的精準度，將它向前移動兩格，再向左移一格。她下了一會兒，四十分鐘後落敗。令她驚訝的並非輸棋——這本在預料之中。而是她竟與它交談了。雖不多，但她確實曾說過一句「好著」，而且是發自內心的。

那一刻——一個人在客廳裡，隔著棋盤對著機器說話，彷彿對方是位客人而非一台裝置——正是棋盤遊戲中的機器人所真正揭示的。新奇的角度不言而喻：人工智慧下棋、擊敗冠軍、移動棋子。 更具深遠意義的視角則顯得低調許多。棋盤遊戲是少數幾種人類能自願與智能機器互動的場域，既無經濟壓力，也無職場利害關係，更無人強迫他們接受機器人。那張棋桌上發生的事，正是關於實體人工智慧在人類共享空間中將被多廣泛接受，最清晰且未經中介的訊號之一——而這個訊號比產品新聞稿所暗示的更耐人尋味。

棋盤遊戲中的機器人是什麼？

棋盤遊戲中的機器人，是指由人工智慧驅動的實體系統，能夠感知遊戲狀態、做出決策，並在真實棋盤上與人類玩家並肩操作棋子。它們之所以存在，是因為平價機械手臂、電腦視覺與強大的遊戲人工智慧的結合，消除了過去將智能棋盤遊戲對手禁錮於螢幕中的技術障礙。對於玩家、遊戲設計師以及

對於任何研究人類在日常環境中如何與智能機器互動的人來說，這意味著機器人接受度的問題已不再是理論層面的探討——這個問題正透過世界各地的餐桌上的每一場遊戲，逐步獲得解答。

在亞洲、歐洲和美國，桌遊中的機器人發展現況如何？

這三個地區在桌遊中引入機器人的起點大相逕庭——而這些差異不僅反映了遊戲本身，更揭示了它們與實體人工智慧之間更廣泛的關係。

在商業層面，中國的進展最快。中國人工智慧家用機器人品牌「SenseRobot」成為全球首家量產家用桌遊智能機械臂的公司，並於2025年CES展會上展示其AI象棋機器人——該產品在媒體的廣泛報導下，成功擊敗了四屆女子世界象棋冠軍。 這款產品鎖定的是家庭用戶而非研究實驗室，這一點至關重要：它將桌上型AI對手定位為不僅是愛好者的奇趣玩意，更是任何人在晚上11點想要下棋夥伴時都能使用的家用電器。 亞太地區是全球成長最快的桌遊市場，根據 Grand View Research（2024）的預測，該市場將以每年超過 6% 的速度擴張至 2034 年；而中國不僅是製造中心，更日益成為遊戲機器人系統的消費市場核心。

歐洲則從研究方向切入同一領域。荷蘭代爾夫特理工大學（TU Delft）於2024年發布了一套開源且可重現的下棋機器人系統，該系統以Franka Emika Panda機械臂和ZED2立體相機為核心，明確定位為人機互動研究平台，而非商品。 這種區分是刻意為之：歐洲機器人研究人員將棋盤遊戲環境視為受控實驗室，藉此研究人類在共享物理空間中如何回應具身人工智慧——包括感知、信任、舒適度及社交訊號——在

這些系統正逐步導入醫院、學校或家庭。根據 Technavio（2025）的報告，至 2030 年間，歐洲將佔全球桌遊市場增量成長的 34.4%，這使該地區不僅擁有足夠龐大的玩家群體，更具備一種傾向於謹慎、以證據為基礎的部署方式的研究文化。

美國擁有最大的活躍玩家群體。根據 Quantumrun（2025）的數據，略多於五分之一的美國人（21.4%）每月至少玩一次桌遊；2025年全球桌遊市場規模達到172.2億美元，較前一年的143.6億美元有所增長，其中美國佔北美營收的60.5%。 在商業層面，Dobot於2024年AWS re:Invent大會上的展示——兩台CR10A協作機器手臂透過Amazon Bedrock生成式AI驅動決策，進行對弈——展現了美國正從企業AI展示的角度，而非消費性產品或學術研究的角度，來探討人機桌上互動。 重點在於向開發者與企業買家群體展示具身AI決策的樣貌，並將棋盤作為一個易於理解且能製造戲劇張力的情境。

機器人究竟如何與人類對弈？

一臺玩棋盤遊戲的機器人必須同時解決三個問題：它必須看清棋盤上的狀況、決定該如何應對，然後以足夠的精準度和謹慎度物理執行該決定，避免誤動那些原本無意移動的棋子。

試想一位新任裁判如何學習掌控節奏飛快的比賽。在做出任何判罰前，他們必須同時觀察整個場地、追蹤每位球員，並將所見景象與記憶中的規則相互對照——所有這些動作都必須在壓力下持續進行。裁判不僅是在思考；他們是在解讀實體情境，並即時將其轉化為行動。下棋的機器人正是如此運作：它的攝影機讀取

將棋盤視為視覺場域，其人工智慧會將所見景象映射至合法的棋局狀態，決策引擎會選定一步棋，而機械手臂則將該決策轉化為精準的物理動作。 在這條鏈條中的每一步都必須可靠運作，無論是在光線變幻的真實房間裡、棋子可能未被完美擺放的情況下，還是面對移動速度難以預測的人類對手。這之所以比看起來更困難，是因為實體形式的桌上型 AI 對手無法容忍那些螢幕對手從未遭遇的微小錯誤——撞倒一隻車與像素渲染錯誤是截然不同的。

「SenseRobot 的 AI 棋藝機器人——全球首款專為家用棋盤遊戲量產的智能機械手臂——在 2024 年的發表會上，成功擊敗了四屆女子世界棋王，這也標誌著大師級的桌面 AI 對手首次實現商業化。」（來源：RoboticsTomorrow，2024）

AI 早在機器人誕生前就已征服棋局

在任何機器人能夠拿起棋子之前，棋類遊戲的智力征服早已在數十年前發生。IBM 的「深藍」（Deep Blue）於 1997 年擊敗加里·卡斯帕羅夫；DeepMind 的「AlphaGo」於 2016 年戰勝李世乭。這些確實是人工智慧能力的里程碑，但它們完全存在於螢幕之中——人類坐在棋盤前，透過鍵盤輸入或點擊介面下棋，並以數位形式接收人工智慧的回應。 早早意識到這項限制的機構，開始將實體棋盤遊戲視為「操作問題」而非「遊戲問題」——這正是測試感知、抓取與動作規劃能力的試金石，而這些技能正是同一套機器人系統在倉庫、手術室及工廠生產線上所必需的。棋盤遊戲從來不只是遊戲本身，而是關於學習如何在現實世界中行動。

實體操作比策略思考更為艱難

當研究人員與企業開始嘗試將機械手臂置於棋盤前時，他們遇到了

這正是所有實體人工智慧部署面臨的困境：凡是在數位模擬中運作流暢的事物，一旦置於真實環境中便變得不可靠。棋子無法完美擺放，棋盤會微微移動，光線也會變化。一個三指機械夾爪若想提起主教而不打散相鄰的兵，就必須在數百步操作中持續保持毫米級的精準度。 研究界的回應——以代爾夫特理工大學（TU Delft）的開源國際象棋機器人系統為例，該系統於2024年將完整的硬體與軟體堆疊公開釋出——是將可重現性與共享學習視為生存工具，因為沒有任何單一團隊或公司能夠獨自以足夠的速度解決實體操作問題。機器人在棋類遊戲中的難點從來不是棋類引擎，而是那隻「手」。

研究尚未完成，消費級產品已率先問世

結果是市場的發展速度超出了科學界的預期。SenseRobot 量產的家用國際象棋機器人並未等待所有棋子操控的邊緣案例都得到解決——它推出了一款具備 25 種難度等級、語音指導、Lichess 整合功能，以及能可靠處理標準 3D 棋子（足以滿足家用需求）的三指爪的產品。 這款產品上市背後蘊含的戰略賭注在於：在低風險的自願環境（客廳象棋對弈）中獲得消費者接受，將加速實體AI在高風險共享空間中的普及；而率先實現大規模普及，其價值遠高於等待完美。亞太地區每年6%的桌遊市場成長率，提供了足以讓這項賭注成立的消費者基礎——若在規模較小或成長較緩的市場中，此策略將難以成立。

機器人對手真的在玩同一個遊戲嗎？——還是說，某些東西正在流失？

每當談及「桌上機器人」這個話題時，桌遊玩家與人機互動研究人員之間總會流傳著兩項真實的擔憂，而這兩者

值得客觀地審視。

首先，機器人對手剝奪了遊戲中某種社會層面的本質。桌遊的核心不在於最佳策略——而在於共享不確定性的社交體驗、從他人猶豫中讀出端倪的樂趣，以及因足夠了解對手而成功虛張聲勢的滿足感。 從這個角度來看，一個具備 25 種校準難度等級、且下棋從不出錯的機器人，本質上屬於截然不同的對手類型——它更像是一台訓練設備，而非一名參與者。抱持這種擔憂的人，對其重視的事物並無誤判。他們說得沒錯：棋盤遊戲中的人性層面——不完美、個性、玩家間的過往——正是賦予這項活動意義的關鍵要素。

第二種擔憂幾乎是前者的反面：人們在休閒情境中對抗機器人對手的抗拒，實則反映出對任何共享空間中實體人工智慧的深層不適感；而正是在棋盤前——那裡風險低且隨時能抽身——來化解這種不適感，恰恰是棋盤遊戲的價值所在。 在客廳裡學會對機械手臂說「好著」的人，其心理運作模式，與從未接觸實體人工智慧系統、卻在醫院或職場首次遭遇此類系統的人截然不同。

關於這個議題，一個不容迴避的結構性事實是：這款棋盤遊戲機器人主要並非作為遊戲產品來銷售。它被部署為一種「常態化機制」——由那些深諳此道的企業所推動。這些企業明白，要讓實體人工智慧獲得廣泛接受，必須透過自願、風險低且愉悅的互動來實現，讓人類是主動選擇與機器互動，而非被迫為之。棋盤遊戲桌是人機互動史上成本最低的焦點小組，而那些關注桌上發生什麼事的公司

他們正在學習一項連任何工業部署調查都無法告訴他們的事：當人們可以自由選擇時，是否會主動向機器伸出手。

關於機器人如何融入人類休閒生活這個問題，直接關聯到更廣泛的議題：機器人將在何處被接納、被信任，並最終被允許運作。

這項發展進一步闡明：

何謂實體人工智慧：這台國際象棋機器人，是向消費者展示「實體人工智慧」真正內涵最鮮明的示範之一——在與人類共用的空間中進行感知、決策與實體動作——它摒除了工業層面的利害關係，置身於任何人都能直接觀察的環境中。

機器人的應用場景：棋盤遊戲環境是預示機器人接下來將在日常生活中現身的早期採用指標，因為歷史經驗顯示，在休閒情境中的自願接納，往往先於專業及家庭情境中的接納。

機器人時代的愛：這兩篇文章探討人類如何與共享物理空間的機器建立關係——無論是競爭性、社交性或情感性的——以及這些關係如何揭示更廣泛的機器人整合進程與條件。

露娜輸了後收起棋盤，思考著明天是否該再擺出來。她決定還是要擺。並非因為這台機器能以她能完全闡述的方式成為良伴——它並非如此，真的不是。而是因為它就在那裡，它始終如一，而且每次都正確地移動了那匹騎士。這比情感連結更微不足道。但這同時也，它轉

足夠讓某人重回棋盤前。

1. 機器人真的能與人類對弈棋類遊戲嗎？是的——現代機器人能透過電腦視覺辨識棋盤狀態，利用人工智慧決策引擎選擇走法，並以機械手臂操控棋子，其精準度足以應付標準的棋局對弈。 SenseRobot 的人工智慧國際象棋機器人，作為全球首款量產家用國際象棋機器人，於 2024 年推出，並展示出擊敗四屆女子世界國際象棋冠軍的能力，同時提供 25 種難度等級，適合任何技術水平的玩家（RoboticsTomorrow，2024）。目前剩下的主要挑戰在於社交流暢度——包括解讀猶豫、虛張聲勢及情緒細微差異——而非戰略實力。

2. 哪款機器人最適合與人類下棋？SenseRobot Chess 目前是唯一配備實體機械手臂、可供家用且設計能力範圍涵蓋初學者至特級大師級別的量產消費級 AI 棋藝機器人。 在研究應用方面，代爾夫特理工大學（TU Delft）於2024年發布了一套開源的下棋機器人系統，該系統採用Franka Emika Panda機械臂與ZED2相機，供研究人類與機器人桌面互動的學者使用。消費市場與研究市場的成熟度差異極大，消費性產品更重視易用性而非技術透明度。

3. 為何研究人員會利用棋類遊戲來研究人機互動？棋類遊戲提供了一個受控、結構化且自願參與的環境，其中規則固定、風險低，且能在沒有職場或醫療情境中那些干擾性壓力的情況下，觀察並測量人機互動。 代爾夫特理工大學（TU Delft）於2024年推出的開源國際象棋機器人，正是專為此目的而設計——旨在為研究人員提供一個可重現的平台，用以研究人類如何回應那些與其共享物理空間並進行即時決策的機器人（代爾夫特理工大學 / arXiv, 2024）。該

互動的自願性至關重要：其中內建了同意機制，這消除了研究人類真正接受度（而非被迫服從）時的一大變數。

4. 桌遊與桌上遊戲市場規模有多大？根據 Quantumrun 與 Grand View Research（2025）的數據，全球桌遊市場規模在 2025 年達到 172.2 億美元，較 2024 年的 143.6 億美元有所增長。 根據Technavio（2025年）的數據，亞太地區是成長最快的區域，年增長率超過6%；而至2030年，歐洲將佔全球市場增量成長的34.4%。美國佔北美桌遊營收的60.5%，且有21.4%的美國人每月至少玩一次。

5. 人工智慧機器人會取代桌遊中的人類對手嗎？取代人類對手並非這項技術的主要發展方向。 棋盤遊戲中的多數機器人，其設計初衷在於促進遊戲進行——例如在無人可陪時擔任單人對手、作為教學工具，或是協助肢體行動受限的玩家參與遊戲。更關鍵的問題不在於取代，而在於共存：在休閒場合與機器人對弈的人類，是否會因此對其他共享環境中的實體人工智慧感到更為自在；而這種自在感，是否能轉化為對智能機器在日常生活中的更廣泛社會接納。