Automate 2026 Chicago 为北美最具规模与指标性的机器人及自动化展会之一，展览内容涵盖工业机器人、协作机器人、AMR／AGV 等关键领域。随着制造业加速导入智慧化、自动化与 AI 检测技术，Automate 的定位已逐步由传统工业自动化展会，延伸为观察 AI 技术如何落地于实体工厂与机器人应用的重要平台。

本届展会除集中展示各类自动化硬体与整体解决方案外，也进一步呈现产业技术演进方向，凸显自动化产业焦点正从单纯提升生产效率，逐步扩展至工业 AI、机器视觉、Physical AI 及人形机器人商业化等新兴应用。

重点一 : 人形机器人

在今年 Automate 展会中，人形机器人首次设立专属展馆，并由 NVIDIA 赞助，现场汇集来自全球 20 多家人形机器人公司，凸显人形机器人已成为自动化产业的重要新兴主轴。展会开幕前，波士顿动力公司的 Atlas 机器人已正式交付予现代汽车的机器人元工厂应用中心及 Google DeepMind，Agility Robotics 亦与丰田加拿大公司达成合作协议，显示人形机器人正逐步从技术展示走向实际商业化应用。 本次展览进一步展现人形机器人的最新发展趋势，成为下一阶段产业发展重点。

轮式设计 vs. 双足设计

在本次 Automate 展会现场展示的人形机器人中，可以明显观察到两种不同的技术路线。

• 第一类为市场较熟悉的双足设计，代表产品包括 Agility Robotics 的 Digit 与 Apptronik 的 Apollo；
• 另一类则是采用轮式底盘的移动操作设计，现场如 Reflex 的 Proxy 与 Collaborative Robotics 的 Proxie Gen 2，皆选择以轮式架构取代传统双足设计。

目前人形机器人的商业化应用多集中于仓储与工厂等相对标准化场景，对搬运能力、负重能力与稳定性具有较高要求。 然而，多数电力驱动机器人的力量表现仍仅约为人类的 60%，其中双足人形机器人更受限于力量密度不足，肩部马达所能产生的扭矩往往难以达到人类负重水准。相较之下，轮式机器人可透过垂直推杆等结构设计较容易举起约 200 磅重物，更符合仓储与工厂场景对搬运效率与负载能力的需求。 从实用性来看，商业仓库与工厂多属平面作业环境，并不像住宅或公寓大楼高度依赖上下楼梯能力，因此短期内对双足设计的需求相对有限；至于坡道或地面缝隙，具备适当轮径与悬吊系统的轮式底座通常已足以应对，未必需要依赖双足或四足架构。

从安全性角度来看，双足机器人的平衡系统仍存在较高技术挑战，感测器、电力系统或执行机构中任何细微故障，都可能导致机器人失去稳定性，进而发生跌倒并造成作业人员受伤的风险。 此外，双足系统的感测器会随机器人动作持续上下晃动，使 AI 演算法必须额外补偿感测视角与姿态变化，进一步增加校准与控制难度。另一方面，双足机器人目前也尚未普遍解决电池热插拔问题，若机器人需要像人类休息般长时间坐在充电座上补电，将显著影响有效工作时间，甚至迫使企业增加机器人采购数量以维持连续运作，进而推升导入成本。

综合目前人形机器人的应用场景与技术瓶颈来看，轮式设计在短期内更有机会成为商业化落地的主流方案。 虽然双足设计在仓储与工厂等平面环境中的实用价值相对有限，但若未来人形机器人进一步拓展至居家照护、住宅服务或更复杂的人类生活场景，双足机器人的上下楼梯与适应非结构化环境能力仍具不可替代性。 因此，两种设计并非单纯的替代关系，而是分别对应不同应用需求与场景限制；长期来看，人形机器人产业有望形成双足与轮式并行发展的双轨技术路线。

首个开源机器人安全系统 - Halos for Robotics

本次展会第二项关于人形机器人的重点，在于 NVIDIA 于 6 月 23 日展会期间发布 Halos for Robotics，这是首个将 AI 防护与安全功能整合于一体的机器人安全系统。 随着人形机器人加速发展，机器人不仅需要具备更高的自主移动与操作能力，也必须能在近距离人机互动场景中提供即时安全防护，即使发生肢体接触，仍能确保人员与设备安全。Halos 系统如同围绕在机器人周围的安全光环，能持续监测机器人的运作状态，并即时比对是否超出预先设定的安全范围。 例如，当机器人准备搬运超出负载限制的货物、移动速度过快、与人员距离过近，或感测器出现异常时，Halos 将立即介入，透过限制动作幅度、降低移动速度、重新规划路径，甚至触发紧急停止等方式，降低人机协作过程中的潜在风险。

Agility Robotics 则成为 NVIDIA Halos for Robotics 的首个合作伙伴。作为全球领先的人形机器人制造商，Agility Robotics 是少数已将人形机器人推进至实际商业化部署的公司之一，其核心产品 Digit 已应用于物流、制造与汽车产业等工业场景，并获得 Amazon、GXO、Schaeffler、丰田等大型企业采用。 目前 Agility Robotics 已将 NVIDIA Halos for Robotics 导入 Digit，未来也将参与 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室，持续优化安全系统，使机器人能在工人、设备与其他移动型机器人共同运作的动态环境中安全协同。值得注意的是，NVIDIA 选择采取开放式平台策略，而非如特斯拉采用封闭式自研机器人系统路线，显示其意在吸引产业广泛采用，并推动 Halos 成为未来自动化安全领域的通用标准。

重点二：Physical AI

本届 Automate 2026 亦可明显观察到，Physical AI 已成为自动化产业的重要发展方向。 在软体及硬体皆持续升级下，机器人正从过去依照固定程式执行重复性任务，逐步转向具备环境感知、任务理解、即时决策与自主操作能力的新型自动化系统。软体端包括 AI 模型、模拟平台、数位孪生与部署工具链，协助机器人在虚拟环境中完成训练、验证与最佳化；硬体端则透过感测器、机器视觉、运动控制与执行机构升级，使机器人能更精准地感知周遭环境并完成实体操作。

整体而言，Physical AI 的发展代表自动化产业竞争重点正由单纯的机器人本体性能，进一步延伸至软硬体整合、场景落地与生态系建构能力。

软体层 - 模拟系统重要性提升

在软体层面，越来越多厂商开始导入以「先模拟、后部署」为核心的 Simulation-first 开发流程。 例如 ABB Robotics 展示 RobotStudio 结合 NVIDIA Omniverse，打造高拟真数位孪生工厂，使开发者能先在虚拟环境中完成产线配置、机器人路径规划与碰撞检测，再同步至实际生产线，以提升部署效率与可靠性。Vention 则展示以云端软体平台建构模组化自动化工作站，并结合 AI 与模拟工具，协助使用者快速完成设计、模拟与部署流程。此外，Siemens 也展示将 Digital Twin 与 Industrial AI 整合至工厂控制系统，使 AI 应用不再局限於单一机器人，而是进一步延伸至整体产线最佳化。

整体而言，在 Physical AI 的大趋势下，Simulation-first 已逐渐成为自动化开发的主流方向。相较于过去直接在实体设备上反复测试，如今产业更重视如何透过虚拟环境完成机器人训练、验证与最佳化，以降低开发成本并缩短导入时程。 这也意味着模拟软体平台的重要性正快速提升。未来产业竞争将不再仅取决于机器人本体性能，而是谁能建立完整的 AI 模型、模拟平台、数位孪生与部署工具链，将成为 Physical AI 生态系发展的关键。

硬体层 - 机器人感官与控制技术升级

视觉向材质辨识与高速传输迈进

• 材质辨识 :Automate 2026 中，多家机器视觉厂商展示高光谱影像（Hyperspectral Imaging）与多光谱感测技术，透过分析物体不同波段的光谱特征，机器人已不仅能辨识外观，更能判断材料组成与品质。 其中 Specim 展示可辨识塑胶材质、食品品质及回收材料分类的高光谱相机，而 Teledyne DALSA 则展示多光谱线扫描相机，应用于食品、半导体及包装检测。
• 高解析度辨识：除了传统 RGB 相机外，本届展会也展示整合 3D 视觉、LiDAR、热成像及多光谱感测 的多模态感知系统。 例如 SICK 展示结合 LiDAR 与 AI 的智慧感测方案，Photoneo 展示 MotionCam-3D 高速 3D 视觉系统，而 Zivid 则展示高解析度彩色 3D 相机，提升机器人在自主搬运、Bin Picking 及精密组装等场景的辨识能力。
• 照明 ：在光源技术方面，UnitX Labs 展示 AI Inspection Platform 搭配 Adaptive Dome Lighting，可依不同零件材质与几何形状，即时切换最佳照明模式，降低反光及阴影对 AI 辨识的影响。 此外，Smart Vision Lights 与 Advanced Illumination 亦展示可程式化工业照明方案，显示照明系统已由固定硬体转向可透过软体动态调整的智慧光源。
• 高速传输技术：Automate 2026 论坛也聚焦新版 GigE Vision 3.0 标准，透过 RDMA 与 RoCE v2 技术，使影像资料可直接传输至记忆体，降低 CPU 负担并提升高速检测效率。 展场中 Basler、Teledyne DALSA 与 Teledyne FLIR 均展示支援 GigE Vision 的高速工业相机，反映高速影像传输已成为 AI 视觉及智慧工厂的重要基础技术。

触觉感知与力控提升，使机器人能执行更精细、更复杂的组装任务

在触觉感知上，Flexiv Robotics 展出了具备多向力传感技术的 Enlight 机器人，这种全体感触觉传感的技术使机器人「全身」都能感觉到碰撞与压力，这让机器人能在杂乱拥挤的环境中拨开障碍物，准确抓取目标。

而力控提升部分，Flexiv Robotics 则是透过在所有关节整合扭矩传感器 (如 Ryzon 系列机器人)，使机器人能精确控制输出力道，这对于需要与表面接触的打磨、抛光任务，或处理具备柔性、易变形的物体（如电缆连接）至关重要。

重点三 : 协作机器人

本届展会中，协作型机器人亦是各家厂商展示的重点之一，包括 FANUC 展示焊接协作机器人、达明机器人推出 AI 视觉协作手臂、ABB Robotics 展示 SCARA 机器人，Schneider Electric 也展出导入协作机器人的工业自动化与数位工厂整合方案。

协作技术的发展，使工厂不再需要严格划分人机边界，而是透过动态感测与安全控制建立一条「隐形防线」，让机器人承担高体力负担或重复性高的任务，降低工人职业伤害风险。同时，透过 AI Co-pilots 的辅助，即便是经验较少的工人，也能在协作系统引导下接近专业级作业水准。

这代表机器人正逐步走出隔离围栏，从过去负责单一任务的自动化设备，转向协助人类提升生产力并共同作业的工作伙伴，而非单纯取代人力的替代品。 长期而言，这种人机共生模式也有助于缓解制造业劳动力短缺问题，并支撑自动化产业持续渗透。

结论

Automate 2026 标志着自动化产业迈入新的发展阶段，核心议题聚焦于 Physical AI 与人形机器人。

• 人形机器人已不再停留于概念展示，而是开始根据物流、仓储与制造等实际场景需求，发展轮式与双足并行的技术路线，并在安全系统、商业化部署与产业标准化上加速推进。
• Physical AI 则进一步带动软硬体同步升级，从 Simulation-first、数位孪生与 AI 训练平台，到机器视觉、触觉感知、力控与高速传输技术，皆显示未来竞争重点将不再只是机器人本体性能，而是完整的 AI 模型、模拟平台、感测控制与部署工具链整合能力。
• 同时，协作机器人的发展也反映自动化技术正回归以人为本，透过 AI 视觉、力控与智慧协作系统，协助工人完成高负荷、高重复性与高风险任务，提升安全性与生产效率。

综合来看，本届展会不仅揭示自动化产业的技术升级方向，也代表未来智慧制造将朝向更高弹性、更高安全性与更高人机协同效率发展，并成为解决制造业劳动力短缺与推动产业持续成长的重要驱动力。