資策會產業情報研究所（MIC）於2025年9月8–9日舉辦了第38屆 MIC FORUM Fall《馭變：科技主權 全球新局》，其中9日「從實體AI觀測人型機器人發展趨勢」單元把焦點放在「實體AI」與人形機器人實務落地。MIC資深產業分析師盧冠芸指出，人形機器人將是最理想的通用型機器人，其應用潛力自2025年起快速擴張。預估到2030年，全球人形機器人市場規模將超過460億美元，出貨量突破百萬台。其中工業與商業應用將是主力市場，規模高達415.2億美元；家用市場則約36.9億美元，其他應用約9.2億美元。這些數字顯示，人形機器人不僅是實驗室的產物，更將成為推動產業變革與社會服務的重要角色。對於以製造與元件優勢著稱的台灣，這輪實體AI浪潮究竟意味著什麼商機？本文將從技術現況、場域應用、台灣供應鏈優勢與弱點、可行商業模式與策略步驟，提出具體、可執行的觀察與建議。
從實驗室到場域：第三代人形機器人的技術圖像
盧冠芸指出人形機器人進入第三代，關鍵在於「在開放且動態物理環境中可靠執行複雜任務」的能力。這一代技術整合三大要素：強化的感測（多模態視覺、力覺、聲學、環境感知）、高自由度運動控制（精準伺服、協調多關節）、以及更強的邊緣與雲端AI運算架構。這樣的整合使得機器人不再局限於受控的工廠產線，而能嘗試進入最終組裝、室內巡檢、餐飲上菜、旅宿接待、零售導購、醫療照護等過去少量自動化的場域。
同時，實務上亦強調可靠性與安全性：在與人共處的場域中，機器人必須處理光線變化、地面摩擦差異、攜帶物品的重量與形狀差異，以及人類行為不可預測性。因此，第三代機器人的研發重點集中在「高性能動態控制」、「人機協作（safe HRI）」、「自適應行為（online adaptation）」三方向，並以場域驗證（field trials）驗證整體系統的耐久度與穩定性。資策會指出，全球研發已朝這三個方向集中，預計廠商會在2026年前後陸續進入場域驗證階段。
「快思／慢想」架構：場域部署的實務運算分工
在實體AI與人形機器人的控制設計上，會場與產業界普遍引用一種「快思（Fast-Track）／慢想（Slow-Track）」的雙軌人機互動架構。快思部分處理低延遲、即時的感測與反應，例如避免碰撞、維持平衡、完成短期動作映射，這通常部署在機身的邊緣運算（edge）或本地控制器上；慢想則透過較長時間尺度的學習、規劃與策略推理，依賴雲端或更強的本地AI資源來做情境判斷、任務調度與模型更新。這樣的分工可以兼顧安全（快思的即時反應）與靈活性與智慧（慢想的深度決策），也是企業規劃AI應用時，一個有助於分層落地的實務藍圖。
對企業而言，採用快思／慢想架構能協助釐清落地優先順序：先在本地保證安全與可靠的基礎動作，再將資料與經驗回饋給慢想系統進行持續優化與跨場域模型分享。這個架構對台灣廠商尤具意義，因為它直接連結到台灣在「高精密機構件」與「邊緣運算硬體」的製造優勢，同時也凸顯出雲端服務、軟體與資料治理的商機。
台灣的供應鏈優勢：元件、半導體與系統整合的發話權
盧冠芸指出台灣具有完整且成熟的機械與電子供應鏈：上游的精密減速器、高扭矩馬達、驅動器與傳動模組是人形機器人的機械基礎；中游的半導體、AI運算晶片、驅動IC與PCB則支撐運算與控制；整機整合與產品化能力則可由自動化設備廠或系統整合廠承接。這種產業分布讓台灣有條件在「零組件供應」和「系統整合」兩個環節上迅速切入國際供應鏈。
此外，台灣在製造業場域的驗證能力（尤其是半導體、ICT製造）是一項獨特資產。若能先在本地半導體廠、精密製造或智慧工廠成功部署並展現效益，再將成功案例輸出海外，將成為台灣廠商最有力的市場敲門磚。
具體場域與需求解析：台灣應優先切入的三大場景
首先是半導體與高端製造的「無人物流與最終組裝」場景。這類場域要求高精度、抗擾動控制以及嚴格的潔淨度與安全規範。人形機器人在此可負責小件的精密取放、測試治具的更換、或在人力稀缺時段執行異常檢修。台灣廠商在高精密運動控制、減速器與伺服馬達上已有競爭力，可提供客製化夾具、驅動系統與整合化控制方案，甚至將機器人作為「服務型產品」提供維運與軟體更新。
第二是物流與倉儲的「最後一公里／最後一手」場景。人形機器人因為形狀接近人類，可在狹窄通道、樓梯或需要手眼協調的抓取任務上勝過傳統搬運機器。台灣的自動化與機器視覺廠商可提供抓取末端執行器、相機與感測整合、以及在地化的場域適配服務。
第三是照護與服務場域（如長照、旅宿、餐飲、零售）。這些場域對於人機互動的情感接受度、語言與文化本地化、以及安全性有更高要求。台灣在醫療器材與服務業整合、語音與語意處理本地化方面有適配優勢，廠商可從輕量化的配送、陪伴或輔助任務切入，並透過長期驗證建立信任與品牌。
可行的商業模式：從零組件供應到服務化營運
台灣業者不必一蹴而就地做整套人形機器人，而是可以採取分階段與多元商業模式。一是做核心零組件（馬達、減速器、驅動器、傳感器模組、電池管理系統），以B2B供應鏈為主；二是提供系統整合與場域適配服務，結合軟體與機構以完成特定任務；三是發展「機器人即服務（RaaS）」模式，企業以訂閱或租賃方式將機器人投放到客戶場域，並提供持續的遠端監控、OTA更新與保養；四是提供邊緣運算平台與資料中台（web-based console + fleet management），供客戶管理大量機器人的運行與模型更新；五是把擅長的半導體或感測技術轉成高階代工或客製化AI推論模組，與國際機器人品牌合作代工或共同開發。
台灣廠商的策略步驟：短中長期的落地路徑
短期（現在到2026）：以半導體廠或高價值製造場域做示範點，尋求1–3個「可量化投資回報」的小型場域驗證專案，目的是快速建立成功案例與數據證明。並且在零組件端優化耐用度與成本，確保能滿足場域運行的MTBF（平均無故障時間）需求。
中期（2026–2028）：擴大到連鎖性的服務場域與跨國合作，將在地驗證結果包裝成可複製的解決方案，並透過策略合作或入股併購，補足軟體、AI模型或感測器的短板。同時投入邊緣運算晶片與遠端管理平台的整合研發，構建「快思／慢想」的完整技術堆疊。
長期（2028–2030）：掌握標準制定與國際生態系參與權，從零組件供應商或系統整合商逐步升級為生態系協作者。這時期要把服務化與資料價值變現，例如提供模型訓練資料、按效能計費的運營服務，以及跨場域的機器人fleet management解決方案。
風險、法規與產業制約：必須先處理的外部障礙
技術之外，法規與社會接受度是決定落地速度的瓶頸。機器人在公共或商業場域出現，牽涉到安全標準、責任歸屬、以及資料隱私等議題。台灣在政策與法規上的明確性相對落後於中美日韓，若無法在國內先行建立適合的測試床與認證制度，廠商將在國際拓展時面臨額外門檻。此外，電池與能源管理、電磁相容性（EMC）、以及網路資安（防止被植入惡意指令）也需同步列入產品開發與商業條款中。
另一個長期風險是人才與服務網絡。機器人系統化整合要求跨領域人才（機構、控制、AI、雲端、法務、服務設計），台灣目前在系統整合與服務運營經驗上仍需加強，否則難以把單一零組件的優勢轉化為客戶端的整體解決方案。
具體建議：台灣廠商與政府的協同行動清單
台灣業界應立即啟動「場域先行」策略，選擇半導體、精密製造或醫療等高門檻場域作為試驗台，與下游龍頭合作建立可量化的KPI（如產能提升、良率改善、人力替代比、運營成本）。同時，製造端的廠商要把產品從單一零組件延伸為模組化、標準化的子系統，便於被國際整機商快速採用。政府面向則應提供測試床補助、法規沙盒與標準化推動資源，協助業者在法規不確定時仍能做場域驗證。
在技術策略上，廠商務必將邊緣運算與安全控制放在產品優化的核心，確保「快思」層次能在本地完成關鍵安全反應；而「慢想」層次的模型訓練與跨場域策略應儲存在雲端並透過受控資料分享機制逐步優化。對於想要做整機或服務的公司，建議儘早與雲端服務商、AI軟體公司與系統整合夥伴結盟，或透過併購快速補齊短板。
商業模式上，推動RaaS與SLA（服務等級協議）是降低採購門檻、加速滲透的有效做法。透過租賃與按效計費，客戶可在不大幅投資資本支出的前提下，迅速在既有場域導入機器人，當證明效益後再轉為擴量採購或長期合約。
最後，台灣應該抓住「標準制定」與「場域驗證成功的案例輸出」兩項話語權：一方面以產業聯盟或公私協力（PPP）的形式參與國際標準組織或倡議；另一方面積極把在台灣完成的驗證案例打包為國際市場的技術方案，尤其針對面臨勞動力短缺與製造升級需求的新興市場。
結語：從零組件王國到場域解決者的必經之路
人形機器人的技術成熟與商業化進程正加速，2030年逾百萬台的出貨預測與約461億美元的市場規模，都顯示這不是一場短期的風潮，而是結構性的產業轉型。台灣已擁有進入這場變動的關鍵要素：精密製造能級、半導體生態、以及眾多可作為示範的場域。下一步的關鍵在於：能否把零組件與製造優勢，經由場域驗證、系統整合、服務化商業模式與國際標準參與，轉化為能被全球市場採用的整體解決方案。對台灣廠商而言，現在是從零件供應走向「場域解決者」的黃金窗口；掌握好技術分層（快思／慢想）、場域先行、與國際合作三條策略路徑，便能在這波實體AI浪潮中，贏得一席之地。
