根據Gartner最新的研究顯示，人形機器人中的先進AI系統正面臨嚴峻的技術壁壘，這可能阻礙其在大規模應用中的普及，預計到2028年，全球僅有不到20家企業能成功將此類方案規模化部署。

儘管AI與機器人技術的交匯在供應鏈領域引發高度關注，但現實情況可能遠不如預期，研究預測AI驅動的人形機器人將難以跨越試點階段，反映出AI創新與實際落地之間的鴻溝。即使企業投入巨資試圖解決勞動力短缺與效率低下問題，仍預計只有不到100家企業能推進其概念驗證（PoC）計劃。

人形機器人被視為多項AI技術的集合體，包含機器學習算法、計算機視覺及適應性決策系統。這些技術承諾能賦予機器人空間感知能力，使其能在倉庫環境中即時處理數據並適應多種任務，而無需進行繁瑣的重複編程。然而，Gartner高級首席分析師Abdil Tunca指出，目前市場對AI人形機器人的熱捧遠高於其現階段的就緒程度，該技術在多功能性與成本效益方面，仍遠未達到預期標準。

儘管AI在軟體領域展現了卓越能力，但將其轉化為物理操作仍面臨獨特挑戰。目前嵌入人形機器人的AI模型無法滿足高需求倉庫的複雜需求，主要短板在於靈巧度、智能水平與環境適應能力的不足。這不僅限於硬體約束，AI系統在處理物理世界中的複雜動作時，仍難以提供與現有工作流程相匹配的精確度與即時反應。

除了AI模型本身的限制外，系統整合的複雜度也是一大障礙。許多AI人形機器人無法與現有的企業系統及工作流程形成良好相容。更具挑戰性的是能源限制：AI的高強度運算處理對電池續航力提出了嚴苛要求，這嚴重限制了機器的作業時間，進而影響其在需要連續運行的倉庫營運中的實際可行性。

相較於追求人類形態，Gartner認為「多功能機器人」（Polyfunctional robots）代表了另一種更高效的AI實現路徑。這類系統不模仿人類智能，而是將AI專注於導航、物件識別與庫存管理等特定任務。透過採用輪式設計與針對倉庫優化的機械臂，其在移動貨箱、掃描庫存等特定工作上的效率優於人形對手。Gartner資深總監分析師Caleb Thomson強調，對於追求投資報酬率最大化的多數企業而言，多功能機器人將是更優越的解決方案。

針對技術領導者，研究建議在擴張前應先進行試點計劃以驗證AI效能，並與供應商緊密合作以確保方案符合營運需求。供應鏈領導者應瞄準能產生可衡量價值的特定瓶頸，優先推動以結果為導向的自動化，而非追求廣泛通用的AI策略。雖然AI在多個領域發展迅猛，但在人形機器人的實際部署上仍需克服重重困難，專注於特定功能的AI應用將能為企業帶來更好的成效。