The Rise of Humanoid จาก 'หุ่นโชว์' ในตำนาน สู่ 'เพื่อนร่วมงาน' อัจฉริยะ 

โลกได้รู้จักกับ "Humanoid" ครั้งแรกในปี 1939 ณ มหกรรม New York World’s Fair ผ่านการปรากฏตัวของหุ่นเหล็กสูงกว่า 2 เมตรที่ชื่อว่า Elektro หุ่นยนต์นี้สามารถ 'พูด' ด้วยเสียงที่บันทึกไว้บนแผ่นเสียง เป่าลูกโป่ง และตอบสนองต่อคำสั่งง่าย ๆ ได้ ผู้คนในตอนนั้นตกตะลึงราวกับได้เห็นสิ่งมีชีวิตจากอนาคต

แต่เบื้องหลังความน่าทึ่งของ Elektro ยังเป็นเพียง “ภาพลวงตาทางวิศวกรรม” กลไกทำงานด้วยมอเตอร์ไฟฟ้า เฟือง ลูกเบี้ยว และรีเลย์แม่เหล็กไฟฟ้าประมาณ 48 ตัว ทำให้ทุกการเคลื่อนไหวของ Elektro ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้า Elektro ไม่สามารถคิด เรียนรู้ หรือตัดสินใจเองได้เลย อย่างไรก็ตาม Elektro ได้จุดประกายคำถามสำคัญให้มนุษยชาติว่า… วันหนึ่งหุ่นยนต์จะทำงานร่วมกับมนุษย์ได้จริงหรือไม่ ?

จากหุ่นยนต์ Elektro สู่ Humanoid ยุคใหม่ที่ไม่ได้ถูกสร้างเพื่อความบันเทิงอีกต่อไป แต่เพื่อ “ทำงานจริง” ตัวอย่างเช่น HMND-01 หุ่นยนต์จากสตาร์ทอัพสัญชาติอังกฤษ ที่ถือกำเนิดขึ้นมาเพื่อเป็นหน่วยอัตโนมัติสำหรับโรงงานอุตสาหกรรมโดยเฉพาะ ด้วยสัดส่วนใกล้เคียงมนุษย์ คือสูงประมาณ 175 เซนติเมตร น้ำหนักราว 70 กิโลกรัม HMND-01 มี “สมอง” ที่แตกต่างกับ Elektro อย่างสิ้นเชิง HMND-01 ใช้ คอมพิวเตอร์ฝังตัว (Embedded Computer) ทำงานร่วมกับ AI และ ระบบมองเห็นสามมิติ ทำให้สามารถรับรู้สิ่งแวดล้อมรอบตัวได้อย่างสมจริง ด้วย องศาการเคลื่อนไหวของข้อต่อ (Degrees of Freedom: DOF) ที่สูง และ หัวขับ (Actuator) ที่ให้แรงบิดสูง จึงสามารถจับ ยก และเคลื่อนย้ายวัตถุได้อย่างแม่นยำ เหมาะกับงานจัดเรียง และงานโลจิสติกส์ในสายการผลิต นอกจากนี้ยังถูกออกแบบมาให้ทำงานในพื้นที่ที่มีมนุษย์อยู่ร่วมกันได้อย่างปลอดภัย ผ่านแนวคิด Human-centric environment ซึ่งทำให้ HMND-01 กลายเป็น 'เพื่อนร่วมงาน' ที่สมบูรณ์แบบสำหรับงานที่ซ้ำซากและอันตราย 

ในเดือนพฤศจิกายน ปี 2025 โลกต้องตื่นตะลึงอีกครั้ง เมื่อ AgiBot A2 สร้างสถิติ Guinness World Records “การเดินทางที่ยาวที่สุดโดยหุ่นยนต์มนุษย์” โดยเดินทางจากเมืองซูโจวไปนครเซี่ยงไฮ้ รวมกว่า 106 กิโลเมตร ต่อเนื่อง 3 วันโดยไม่ล้มแม้แต่ครั้งเดียว สิ่งนี้เกิดขึ้นได้ด้วยระบบควบคุมที่อาศัย Machine Learning ซึ่งผ่านการฝึกด้วย สภาพแวดล้อมจำลอง (Simulation) ร่วมกับชุดเซ็นเซอร์ขั้นสูง ทั้ง LiDAR, กล้อง RGB-D และไมโครโฟน ทำให้มีความสมดุล ทนทาน และสามารถรับรู้สภาพแวดล้อมได้อย่างแม่นยำทั้งกลางวันและกลางคืน 

ยิ่งไปกว่านั้น Humanoid ก็เริ่มก้าวเข้ามาใกล้ชีวิตส่วนตัวของเรามากขึ้นในรูปแบบ “ผู้ช่วยในบ้าน” ตัวอย่างที่เด่นชัดคือ Neo จากบริษัท 1X ซึ่งถูกออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการทำงานใกล้กับมนุษย์ ด้วยโครงสร้างร่างกายที่ “นุ่ม” โดยใช้ พอลิเมอร์โครงสร้างแบบ 3D-lattice ร่วมกับ ระบบขับเคลื่อนแบบเอ็น (Tendon-driven Actuators) ทำให้การเคลื่อนไหวมีความนิ่มและปลอดภัยกับผู้ใช้งานรอบตัว Neo มี DOF มากถึง 22 และทำงานเงียบมาก เพียงประมาณ 22 เดซิเบล เบากว่าเสียงตู้เย็นทั่วไป ที่สำคัญที่สุด NEO ยังติดตั้ง Large Language Model (LLM) ทำให้สามารถสนทนาและเข้าใจบริบทได้อย่างเป็นธรรมชาติ โดยทำงานร่วมกับระบบ Visual & Audio Intelligence ที่ช่วยให้ 'มองเห็น ฟัง และเข้าใจ' สิ่งแวดล้อม สามารถโต้ตอบ จำสถานการณ์ เรียนรู้พฤติกรรมผู้ใช้ และช่วยวางแผนจัดการงานบ้านได้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละคน

การเปลี่ยนผ่านจากหุ่นยนต์ที่ทำงานตามโปรแกรมตายตัวอย่าง Elektro สู่ Humanoid ที่มีระบบรับรู้โลกได้จริงนั้น หัวใจสำคัญคือการรวมกันของ 3 องค์ประกอบหลัก: ร่างกายเชิงกล ระบบประสาทสัมผัส และ สมองประดิษฐ์ 

ในด้าน ร่างกายเชิงกล (Mechanical Body) หุ่นยนต์มนุษย์สมัยใหม่พึ่งพาระบบ หัวขับไฟฟ้า (Electric actuators) หรือ หัวขับไฮดรอลิค (Hydraulic Actuators) ซึ่งทำหน้าที่เสมือน “กล้ามเนื้อเทียม” ของมนุษย์ กล้ามเนื้อเหล่านี้ถูกเชื่อมต่อผ่านข้อต่อจำนวนมาก โดยในแต่ละข้อต่อจะติดตั้งเซ็นเซอร์ตรวจวัด ตำแหน่ง ความเร็ว และ แรงบิด เพื่อควบคุมการเคลื่อนไหวให้แม่นยำและปลอดภัยในการทำงานจริง 

ถัดมาคือ ระบบประสาทสัมผัส (Sensory System) ซึ่งเป็นดวงตาและประสาทของ Humanoid สมัยใหม่ โดยทั่วไปจะติดตั้งเซ็นเซอร์หลายประเภททำงานร่วมกัน เช่น RGB cameras สำหรับการมองเห็นภาพจริง, Depth cameras หรือ LiDAR เพื่อเข้าใจโครงสร้างสามมิติของสิ่งแวดล้อม, IMU sensors สำหรับตรวจจับการทรงตัว และที่สำคัญคือ Tactile sensors ในมือและนิ้ว เพื่อรับรู้แรงกด ความแข็ง-อ่อนของวัตถุ ระบบนี้ทำให้หุ่นยนต์สามารถ “มองเห็น” และ “รับรู้” โลกทางกายภาพได้ใกล้เคียงมนุษย์มากขึ้นอย่างไม่เคยมีมาก่อน 

ส่วนที่สำคัญที่สุดคือ สมองประดิษฐ์ (Artificial Brain) ซึ่งประกอบด้วย AI models ขั้นสูง ที่พัฒนาบนพื้นฐานของ Deep Learning และ Neural Networks โดยระบบการมองเห็นจะทำหน้าที่รู้จำวัตถุ ส่วน Language models จะประมวลผลภาษามนุษย์และแปลงคำสั่งเป็นลำดับการกระทำ แต่ความก้าวหน้าครั้งสำคัญที่สุดคือแนวคิด Vision–Language–Action (VLA) models ซึ่งเป็นการรวม “การมองเห็น ภาษา และการกระทำ” เข้าไว้ในระบบเดียวกัน งานวิชาการล่าสุดชี้ให้เห็นว่า โครงสร้างแบบ VLA นี้เองที่ทำให้หุ่นยนต์สามารถเรียนรู้ผ่าน “การสังเกตและปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์” มากกว่าการพึ่งพาการเขียนโปรแกรมแบบเดิม 

กล่าวอีกนัยหนึ่ง Humanoid ยุคใหม่ไม่ได้เรียนรู้จาก “โค้ดที่ถูกเขียนไว้ล่วงหน้า” อีกต่อไป แต่เรียนรู้จากโลกจริง ผ่านการ “เห็น  ฟัง และลงมือทำ” อย่างต่อเนื่อง ทำให้หุ่นยนต์สามารถปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ใหม่ได้อย่างรวดเร็ว 

อ้างอิง 

1. Staff, R. R., & Staff, R. R. (2025, February 16). Humanoid shows off HMND 01 robot to work alongside people. Retrieved from https://www.therobotreport.com/humanoid-shows-hmnd-01-robot-work-alongside-people/?utm_source=chatgpt.com 

2. Shapiro, H. (2025, October 6). U.K.-based startup Humanoid unveils HMND 01 Alpha mobile manipulator. Retrieved from https://www.massrobotics.org/u-k-based-startup-humanoid-unveils-hmnd-01-alpha-mobile-manipulator/?utm_source=chatgpt.com 

3. AGiBot A2 Review 2025: Features, Specs, and performance Unveiled | RoboZaps | RoboZaps. (n.d.). Retrieved from https://blog.robozaps.com/b/agibot-a2-review?utm_source=chatgpt.com 

4. Smith, B. (2025, November 22). How AgiBot's A2 Humanoid Robot Conquered 65 Miles on Foot and Set a New Guinness World Record - TechEBlog. Retrieved from https://www.techeblog.com/agibot-a2-humanoid-robot-walking-distance-guinness-world-record/?utm_source=chatgpt.com 

5. AGiBot A2 - Robot details, use case and Specifications | APaRobot. (n.d.). Retrieved from https://www.aparobot.com/robots/agibot-a2?utm_source=chatgpt.com 

6. Technologies, X. (n.d.). 1X NEO Home Robot | Order Today. Retrieved from https://www.1x.tech/discover/neo-home-robot?utm_source=chatgpt.com 

7. Oitzman, M. (2025, November 3). NEO humanoid designed for household use, available for preorder - The Robot Report. Retrieved from https://www.therobotreport.com/1x-announces-pre-order-launch-neo-humanoid-robot/?utm_source=chatgpt.com 

8. Kawaharazuka, K., Oh, J., Yamada, J., Posner, I., & Zhu, Y. (2025). Vision-Language-Action Models for Robotics: A Review towards Real-World Applications. IEEE Access, 13, 162467–162504. https://doi.org/10.1109/access.2025.3609980 

9. Bin, T., Yan, H., Wang, N., Nikolić, M. N., Yao, J., & Zhang, T. (2024). A survey on the visual perception of humanoid robot. Biomimetic Intelligence and Robotics, 5(1), 100197. https://doi.org/10.1016/j.birob.2024.100197 

10. Semasinghe, C., Taylor, D., & Rezazadeh, S. (2025). Design of Actuators for a Humanoid Robot with Anthropomorphic Characteristics and Running Capability. Actuators, 14(5), 243. https://doi.org/10.3390/act14050243