根据Gartner最新的研究显示，人形机器人中的先进AI系统正面临严峻的技术壁垒，这可能阻碍其在大规模应用中的普及，预计到2028年，全球仅有不到20家企业能成功将此类方案规模化部署。

尽管AI与机器人技术的交汇在供应链领域引发高度关注，但现实情况可能远不如预期，研究预测AI驱动的人形机器人将难以跨越试点阶段，反映出AI创新与实际落地之间的鸿沟。即使企业投入巨资试图解决劳动力短缺与效率低下问题，仍预计只有不到100家企业能推进其概念验证（PoC）计划。

人形机器人被视为多项AI技术的集合体，包含机器学习算法、计算机视觉及适应性决策系统。这些技术承诺能赋予机器人空间感知能力，使其能在仓库环境中即时处理数据并适应多种任务，而无需进行繁琐的重复编程。然而，Gartner高级首席分析师Abdil Tunca指出，目前市场对AI人形机器人的热捧远高於其现阶段的就绪程度，该技术在多功能性与成本效益方面，仍远未达到预期标准。

尽管AI在软体领域展现了卓越能力，但将其转化为物理操作仍面临独特挑战。目前嵌入人形机器人的AI模型无法满足高需求仓库的复杂需求，主要短板在於灵巧度、智能水平与环境适应能力的不足。这不仅限於硬体约束，AI系统在处理物理世界中的复杂动作时，仍难以提供与现有工作流程相匹配的精确度与即时反应。

除了AI模型本身的限制外，系统整合的复杂度也是一大障碍。许多AI人形机器人无法与现有的企业系统及工作流程形成良好相容。更具挑战性的是能源限制：AI的高强度运算处理对电池续航力提出了严苛要求，这严重限制了机器的作业时间，进而影响其在需要连续运行的仓库营运中的实际可行性。

相较於追求人类形态，Gartner认为「多功能机器人」（Polyfunctional robots）代表了另一种更高效的AI实现路径。这类系统不模仿人类智能，而是将AI专注於导航、物件识别与库存管理等特定任务。透过采用轮式设计与针对仓库优化的机械臂，其在移动货箱、扫描库存等特定工作上的效率优於人形对手。Gartner资深总监分析师Caleb Thomson强调，对於追求投资报酬率最大化的多数企业而言，多功能机器人将是更优越的解决方案。

针对技术领导者，研究建议在扩张前应先进行试点计划以验证AI效能，并与供应商紧密合作以确保方案符合营运需求。供应链领导者应瞄准能产生可衡量价值的特定瓶颈，优先推动以结果为导向的自动化，而非追求广泛通用的AI策略。虽然AI在多个领域发展迅猛，但在人形机器人的实际部署上仍需克服重重困难，专注於特定功能的AI应用将能为企业带来更好的成效。