隨著莫佳擴大部署，安徽省人形機器人的產量上升

安徽省正將合肥市的一項公共數據蒐集計畫，與推動人形機器人部署及產量大幅增長的趨勢相結合。 該省報告顯示，2026年上半年完整機型人形機器人的產量超過兩千六百台，較2025年全年的七百餘台顯著增長；與此同時，莫佳機器人（Mojia Robot）的全球銷售量亦持續擴大。

合肥打造人形機器人培訓循環體系

位於合肥的一座公共智能機器人服務平台佔地一千六百平方公尺，僱有約四十名數據收集人員。該團隊搭建了逼真的運作環境，涵蓋精密電池組裝、貨架物品識別與處理，以及服務互動等情境。 該平台記錄機器人的動作，並將觀察結果轉化為訓練數據，藉此提升不同人形機器人設計的感知與動作模型。

此架構符合「真實場景訓練、數據累積、產品迭代、大規模部署」的既定循環。該平台不僅限於抽象模擬測試，更將放置與拾取等機械任務，與容易產生歧義的公眾互動相結合。 其目標是透過感測器變異來強化模型，這些變異反映了機器人實際被要求工作的情境，從電池生產線上手戴手套的操作員，到服務台前不耐煩的購物者皆然。

對營運主管而言，共用測試設施的存在改變了導入評估的考量。使用共享測試平台的供應商，能預先提供針對常見工作已訓練好的行為基準，從而縮短工廠或場館自身資料蒐集的起跑時間。這不僅能減少技術人員在邊緣設備上的作業時間，也能降低反覆測試重置的次數。 這些效益唯有在買方的現場條件與平台預設情境高度吻合時才能實現，因此實地走訪測試場景應列入試行前的檢查清單。

透過簡單的對比，最能理解這種方法。利用真實場景數據訓練類人機器人，就像教導一名新進員工一樣，

與其僅提供手冊，不如提供工作範例和跟崗實習。範例能揭示邊界情況，而跟崗實習則能釐清時程安排與交接流程。範例越完善，交接就越順暢。

安徽省將數據與產業目標掛鉤

安徽省闡述了一項橫跨工業與服務領域的協調推動計畫，該計畫依賴「合肥迴路」來建立可重複的運作模式。該省正推廣用於汽車物料搬運的工業機器人、用於商業導覽與零售的服務機器人，以及用於社區健康與長者照護機構的照護機器人。 在每個類別中，官方聲稱來自真實場景的數據能推動產品更新，並使現成機型準備好進行大規模部署。

這種組合體現了一種組織性策略。省級平台負責託管共享數據與訓練活動，而供應商和採用者則針對特定領域展開應用。汽車工廠原本就採用嚴格的節拍時間和標準工裝，因此物料搬運自然成為機械手臂和移動底盤的首要應用目標。 零售與公共導覽的角色則因場地與語言而差異較大。社區健康與長者照護領域則涉及隱私與人機互動等敏感議題。將這些領域納入同一框架，反映出一種信念：數據廣度將有助於將模型泛化應用於各項任務。

採購團隊應將此視為明確規範的契機。若供應商提及合肥平台，應詢問具體應用哪些任務與場景、觀察到哪些錯誤模式、模型更新頻率，以及這些更新在抵達現場前如何進行驗證。 要求供應商提供貴方工作規範與該平台情境之間的對照表，接著設計一個能反映該對照關係的小規模試點計畫。此舉可鎖定可驗證的主張，並減少日後關於「失誤是源於機器人本身，還是環境不匹配」的爭論。

產量增長速度快於工作實證

產量數字與銷售頭條持續攀升。安徽省報告稱，人形機器人整機產量已超過兩千六百台，在

2026年上半年。相較之下，2025年全年的銷量僅略超過七百台。 自2023年起在奇瑞汽車內部孵化、並於2025年初正式成立的莫佳機器人（Mojia Robot），報告顯示其2025年全球人形機器人銷量超過三百台，2026年上半年則突破五百九十台，銷售範圍遍及六十多個國家和地區。

問題在於，這些數字並未揭示究竟有多少機器人符合特定工作規格、達標的一致性程度為何、每日運作時數為何，以及所涉及的支援負擔為何。 這些披露資料並未說明出貨定義、營收、退貨率、機隊利用率、安全指標、客戶名稱，亦未區分訂單與交貨數量。缺乏這些指標的情況下，買家無法推斷某項宣稱任務背後的實證分量，營運商也無法依據預期的穩定性來規劃人力配置。

「平台優先」的理念雖是合理的工程實踐，但其商業價值仍待驗證。若「合肥循環」確實能產出更優秀的通用模型，我們應能觀察到試點項目轉化為多據點部署，且在僅需極少重新調校的情況下，重複執行相同任務。 屆時，數據將從「單元數量」轉向「任務數量」，從「搬運箱數」轉向「符合規格的工時」，從「示範」轉向「時程遵守率」。在這些數據公開或依據評估協議共享之前，業務規模的增長最好被視為「產能」，而非「保證」。

「在缺乏任務可重複性證明的情況下投入量產，只是一種賭注，而非合約。」

這是一種保守的解讀，而非否定。從幾百台到幾千台的擴展，意味著更多機器將置身於更複雜多變的環境中，這是完善模型的必要步驟。 合肥平台透過分階段執行對目標領域至關重要的任務，為此過程增添了結構性框架。採購優勢在於將此結構轉化為可驗證的里程碑。舉例來說，可針對貨架處理的揀錯率或收貨流程中的交接時機設定閾值，並在授權前要求試點項目必須符合這些閾值。

擴展。

Mojia 鎖定面向公眾的應用場景

Mojia Robot 清楚地展現了廠商如何配合這股更廣泛的推動趨勢。 該公司自 2023 年起在奇瑞汽車內部孵化，並於 2025 年初正式成立。其「莫音」人形機器人身高 1.67 公尺，支援多種語言，主要應用於交通指揮、客戶接待及展覽巡查。在這些任務中，機器人的「存在感」與清晰溝通能力，其重要性不亞於機械臂的操作技能。

數據顯示其市場滲透勢頭強勁。Mojia 報告指出，2025 年全球人形機器人銷量超過 300 台，2026 年上半年更突破 590 台，銷售範圍遍及 60 多個國家和地區。 若將這些部署與公開數據迴路結合，便能建立一套回饋機制，藉此優化多語言提示、訪客引導流程，以及在擁擠空間中的移動安全範圍。場館與活動的營運經理應能從中看到機會，將腳本、標誌整合及升級處理流程標準化，並使其適用於各場地。

儘管如此，實務上的差距依然存在。公共場域的角色表現會因語言組合、環境噪音、照明條件及人群密度而有所不同。若部署方案採用來自合肥的共享訓練數據，買家應確認這些情境是否涵蓋其場地的特定條件。 應規劃規模小且有時間限制的試驗，涵蓋尖峰時段，針對非預期行為制定明確的終止規則，並收集互動日誌以供事後檢討。一項能觸及真實壓力點的短期試點，其價值遠高於避開這些壓力點的長期試點。

從單元到可重複的應用場景

該省傳達的核心訊息是：真實場景數據驅動迭代與大規模部署。量產數據與莫佳（Mojia）公布的銷售業績，為這項敘事增添了動能。然而，真正的商業考驗在於可重複執行的任務。可重複執行的任務需具備明確的「完成標準」、可量化的容差範圍，以及可觀察到的任務完成率，且該完成率能維持在

在各班次及各週之間均須符合這些公差範圍。每項採購決策都應以將供應商的聲明轉化為該表格的形式為目標。

將數據平台視為入門套件，而非單憑數據即為證明。請曾於合肥接受培訓的供應商，描述他們所見的電池組裝場景、貨架處理佈局，以及他們所使用的服務互動腳本。 將這些內容對應至貴公司的作業單元或場地，然後共同擬定測試計畫。內容應包含觸發條件、重試的時間窗、交由人工處理的備用方案，以及試點期間模型變更的規則。留有改善的空間，但須防範那些悄然調整參數、藉此改變標準的行為。

這個比喻很簡單。您不會僅憑出貨數量就批准工廠採用新工具，而是會確認它能否在您的生產線上達到扭力、速度和耐用性的規格要求。 人形機器人也應遵循同樣的嚴謹標準。數據迴圈有助於加速達成目標，但並不能取代驗收測試。一旦機器人在某個據點以實際數據完成任務，就應確認該用例，並採用相同的衡量指標將其推廣至下一個據點。

若您正在為汽車產業的物料搬運尋求供應商，請尋找與您所使用的夾具和料箱相關的供應商實證，以及能將生產線干擾降至最低的運動軌跡。 若涉及零售或導覽領域，請尋找與您的店面佈局、產品組合及人流模式相關的實證，並確保多語言提示與您的品牌形象相符。在醫療與長照領域，則應要求提供關於社區環境中知情同意、隱私處理及事件應變的實證。數據迴圈既能也應為上述各領域提供參考依據，但合約的基礎必須建立在實際作業實證之上。

謹慎的規模化之路

安徽省正展現實際行動。合肥平台部署了約四十名工作人員，在工廠與服務環境的真實場景中蒐集數據。該省著重強調一條從培訓、數據、迭代到大規模部署的完整鏈條。莫家（Mojia）具體說明了其「莫音」（Mo Yin）人形機器人的身高與職能，以及

報告顯示全球銷售量持續攀升。2026年上半年，各省的產量大幅上升。

接下來將迎來關鍵轉折點。當買家將關注焦點從出貨數量轉移至有據可查且可重複執行的任務時，供應商將以持續的任務品質而非出貨的機器人數量作為競爭依據。合肥平台及報導中的產能提升雖有助益，但前提是採購團隊能將其轉化為可驗證的承諾。這正是未來一年進展成敗的關鍵所在。

本分析僅供參考，並不構成投資、法律或採購建議。RobotAIGeek 並不背書特定供應商，亦不保證早期技術的表現。