現代汽車工會因不滿資方將大規模部署雙足人型機器人，於 2026 年 7 月中旬發起局部罷工，成為汽車工業史上首宗因人型機器人引進而導致的工廠停工事件。該工會代表超過 39,000 名南韓勞工，其行動代表了實體勞動者對於新一代 AI 自動化技術的最強烈抵制。
工會與資方在歷經 15 輪協商破裂後，蔚山廠日夜班工人於 7 月 13 日至 15 日率先提早 2 小時下班。工會進一步規劃於 7 月 20 日至 22 日展開每日 4 小時的罷工行動，迫使資方正視自動化帶來的生存威脅。估算顯示，此次罷工可能導致現代汽車面臨約 2,000 億韓元的經濟損失，並影響約 5,000 輛車的產能。
2.5 萬台 Atlas 機器人大軍的替代威脅
現代汽車規劃 2028 年前讓波士頓動力（Boston Dynamics，已成為現代汽車全資子公司）研發的雙足人型機器人 Atlas 年產能達到 3 萬台，其中逾 2.5 萬台將優先投入現代與起亞自有工廠。新款 Atlas 身高達 6 呎以上，可搬運超過 100 磅的重物，設計目的在直接融入原本為人類設計的裝配作業空間。
三星證券（Samsung Securities Co.）分析師 Esther Yim 指出，每台 Atlas 機器人估計造價約 13 萬美元，預期可在投入營運後 2 年內回收成本。麥格理證券（Macquarie Securities Korea Ltd.）分析師 James Hong 的模型顯示，當 Atlas 機器人的單台造價降至 10 萬美元時，其運作折合時薪將低於美國聯邦最低薪資 7.25 美元，顯著低於汽車工人的平均薪資。
現代汽車工會提出將現行的時薪制改為固定月薪制，以避免生產線自動化導致工時縮減進而損及實質薪資。工會同時要求將退休年齡從 60 歲延長至 65 歲，並爭取更高的年終獎金，以此建立防禦自動化衝擊的保護傘。
| 比較維度 | 雙足人型機器人 (如 Atlas) | 傳統工業機器手臂 / AGV |
|---|---|---|
| 工作適應性 | 通用型 (General-Purpose)，適用於專為人類設計的多元工作空間 | 單一任務型 (Single-Task)，需特定軌道、護欄或安全網架 |
| 硬體構造 | 雙足雙手結構，身高 6 呎以上，可負重 100 磅以上，具靈活關節 | 多關節機械臂或輪式搬運，結構高度專用且固定 |
| 算力與感測 | 整合最新 AI 模型，支援端到端自主決策與即時回饋控制 | 依據預設路徑與程序化指令運作，缺乏自適應能力 |
| 初期建置成本 | 單台估計 13 萬美元 (目標降至 10 萬美元以內) | 系統性整合費用高昂，需重構整條生產線線路 |
美國喬治亞州工廠的無工會測試場域
現代汽車亦規劃於 2028 年在美國喬治亞州薩凡納（Savannah）的電動車工廠部署 Atlas 機器人，進行汽車零件的分揀與組裝。喬治亞工廠截至 2025 年 10 月僱用人數約為 3,200 人，並承諾在 2031 年前擴增至 8,100 個全職職缺，以符合喬治亞州政府提供的 21 億美元稅收優惠條件。
該廠目前運行著 850 台工業機器手臂與 300 台自動導引車（AGV），且在焊裝車間部署了波士頓動力的四足機器狗 Spot 進行感測器缺陷檢測，被視為美國自動化程度最高的車廠之一。由於喬治亞工廠工人目前尚未組建工會，資方在此處的部署阻力相對較小，但全美汽車工人聯合會（UAW）正積極嘗試組織工會以防堵自動化擴張。
現代汽車總裝主管 Jerald Roach 指出，人類的手感與觸覺在處理軟性汽車零件時仍不可或缺；報導亦指出，處理軟管、電線、地毯與內裝飾板等組件目前仍無法完全由機器人取代。然而，全美汽車工人聯合會（UAW）會長 Shawn Fain 在 2026 年 6 月底於底特律舉行的 UAW 憲法大會上警告，人型機器人與大規模自動化威脅將侵蝕勞工的就業機會與報酬水準，工會將採取強硬立場。
汽車工業自動化進程
相對現代汽車，BMW 已於美國南卡羅來納州斯帕坦堡（Spartanburg）工廠正式部署由 Figure AI 開發的 Figure 03 人型機器人投入物流分揀任務，其前代 Figure 02 先前已完成 10 個月試點計畫並支援超過 3 萬輛 X3 產線。特斯拉（Tesla）亦在開發專屬的 Optimus 機器人以導入其 EV 超級工廠。全球汽車製造業早已是自動化技術的最前線，國際機器人聯合會（IFR）於 2023 年公布，全球車用機器人保有量已突破 100 萬台（主要反映 2021 年底之累計保有數據），佔全球所有產業總數的三分之一。美國在 2025 年共部署了 38,000 台工業機器人，其中汽車產業就佔了 13,500 台。
產業展望與技術博弈
勞資關係的重構將取決於人型機器人的實際持有成本是否能低於人類，並打破汽車製造業大廠原有的產能壁壘。隨著波士頓動力與特斯拉在 AI 算力及雙足平衡控制演算法上的持續迭代，人型機器人正逐步從單一動作示範走向端到端的生產線適應。雖然製造商宣稱這項技術是為了解決勞動力短缺問題，但工會的反彈顯示出，當前技術轉型的代價主要由基層勞動工時縮減來承擔。未來數年內，如何在生產效能提升與保障勞工生存權之間達成制度性的妥協，將成為全球智慧製造產業必須共同面對的權限邊界。
資料來源：Ars Technica、Bloomberg、The Wall Street Journal、The Korea Times
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