千億大商機／物理AI機器人是下一波印鈔機 台灣卡位變現力強AI供應鏈

機器人正在快速從研發場域走進真實應用，不管是會自主移動的AMR（可自主導航、感知周遭環境並做出決策的機器人）、會飛的無人機，或是逐漸成熟的人形／仿生機器人，都依靠「物理AI」（感知AI→生成式AI→代理式AI→物理AI）變得更聰明、更能執行現場任務。

資策會產業情報研究所（MIC）盧冠芸指出，AI正從純運算走向「實體化」。當AI透過感測器與驅動器認識現實世界，並能自主判斷行為，就能與環境產生有機互動。這類能執行任務的「物理AI機器人」正成為下一波最大市場，其中AMR與無人機已率先打出規模，正以高速往全面落地前進。

全球共同面臨缺工與老化，也讓製造業與服務業更積極導入機器人。工廠需要更穩定的工業機器人，全球年新增安裝量從2014年22.1萬台升至2024年54.2萬台，十年間幾乎翻倍。工業協作型機器人也從2017年11,107台成長至2024年的64,542台，需求明顯擴張。

服務型機器人在物流、飯店、專業清潔、農業、安全巡檢等領域的需求同樣快速增加，用來補人力缺口或接手具危險性的工作。今年截至9月，全球約20萬台服務型機器人銷售中，物流應用占103,000台、年增14%；飯店旅宿約42,000台、下滑11%；專業清潔25,000台、成長34%；農業19,000台、下滑6%；安全巡檢3,100台、成長19%。

與工業、服務型機器人並列的醫療照護機器人今年更暴增91%，達16700台，其中復健與非侵入治療類成長106%、手術類成長41%、診斷與醫學實驗室更大增610%。台灣具備完整硬體與零組件供應鏈，加上場域多元、痛點清楚，是最適合把機器人真正導入「實際使用」的地方之一。

盧冠芸認為，台灣可以從場域痛點找出可放大的利基。半導體、資料中心等高潔淨、高精度、高安全環境，是台灣最有優勢的「精密自動化」場景；物流應切入中小型、混合環境，打造能與人協作、耐操可靠的系統；醫療照護則需從跨場域整合切入，發展可移動式照護與遠距診療輔助等真正會被使用的服務。

從百工百業的痛點出發，找出具市場規模的利基方案，把台灣把每個場景當試驗場域，做成「可複製、可擴散」的機器人解決方案，台灣就能在物理AI浪潮中卡到最利位置。但要把產業做大、做強，要早期就切入國際供應鏈。盧冠芸表示，先讓市場把「量」帶起來，再以量變促成質變，台灣廠商才有機會成為全球機器人生態系中的關鍵模組供應者。

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