國立清華大學桃竹苗校友會舉行「當今機器人發展與台灣產業的機會」論壇，邀請產學界專家針對實體人工智慧（Physical AI）與人形機器人的落地趨勢進行深入研討。會中指出，人工智慧正由純數位演算法轉化為具備實體互動能力的系統，台灣企業若能發揮既有硬體基礎並強化系統整合，將能抓住新一波自動化轉型商機。
人工智慧跨足實體領域 驅動自動化升級需求
清華大學動力機械工程學系講座教授張禎元於演講中分析，受全球人口結構老化、產線人力短缺以及供應鏈移轉至在地化生產等壓力影響，自動化設備走入真實產業場域的需求日益迫切。過去幾年的人工智慧發展多側重於處理數位文字、影像或資訊，然而下一階段的發展重心將轉移至實體人工智慧（Physical AI），也就是能主動與實體周遭環境互動並即時做出反應的智慧系統。
張禎元補充，機器人運作除了需要資料處理能力，更關鍵的是結合感測器感知周遭、進行路徑決策，並透過精密控制執行肢體動作。目前台灣在人工智慧晶片、工業電腦（IPC）、機器視覺、馬達、感測組件及精密機械領域均已具備厚實基礎，未來的發展焦點在於如何將各類零組件有效串接，打造出可徹底解決工廠問題的完整解決方案。
著重經濟效益與落地應用 機器人首重製造場域
針對智慧機器人實際進入產業現場的挑戰，達明機器人視覺應用事業處處長黃鐘賢表示，市場雖然對人形機器人抱持極高關注，但產業端更關注這類技術何時能創造實際的經濟價值與投報率。他預期人形機器人不會立即走入大眾日常生活，而是會優先在環境相對標準、運作變數可控的製造業工廠內運作，之後再一步步延伸至物流倉儲與服務業等多元場合。
黃鐘賢觀察，台灣在半導體製造、精密機械加工及密集生產線領域聚落完整，此項優勢可大幅縮短工程人員進行設備測試與參數調整的時程。以達明機器人的實務體驗為例，將機器視覺系統、空間定位、自動檢測與機械手臂整合為單一運作單元，能夠有效降低工廠導入時的後期部署開銷與系統整合費用。此外，清大 DIT Robotics 學生團隊也在現場呈現開發成果，該團隊今年參加歐州 Eurobot 2026 自動化機器人大賽獲得亞軍與第五名，顯示國內大專院校在機電整合人才培育上的成果。
產業意義
實體人工智慧的崛起，代表台灣機械與電子零組件供應鏈將從單純的硬體零組件供應者，進一步升級為高附加價值的系統方案提供者。過去台灣廠商專精於提供高品質的伺服馬達、減速機、工業電腦與各類感測組件，但在新一代智慧製造場景中，單一組件的效能已不足以滿足客戶需求，市場更加看重軟硬體整合能力與彈性部署速度。
對於製造業經營者與現場工程師而言，半導體與電子業在地聚落密集的特性，提供了絕佳的實地驗證場域。這意味著台灣設備商能以極快速度進行產品迭代與技術修正，不僅能協助本土製造業快速解決工廠缺工問題，還能將經過實際驗證的機器視覺與手臂自動化模組整場輸出全球，提升台灣供應鏈在國際自動化市場中的不可替代性。
技術解析
在智慧製造領域中，實體人工智慧（Physical AI）指的並非僅存在於雲端伺服器中的演算模型，而是將演算法與實體硬體運作緊密結合的系統。簡單來說，它包含感知、決策與執行三大環節：透過感測器（如相機或壓力感測元件）收集現場環境資訊，再由邊緣運算晶片即時分析並進行路徑規劃，最後傳送訊號給馬達驅動機械結構完成指定動作。
而論壇中提及的機器視覺（Machine Vision）與系統整合，則是落實自動化的靈魂所在。機器視覺就像是機器人的眼睛，利用工業級相機搭配圖像處理演算法，讓設備能精確辨識物件位置、形狀甚至檢測微小瑕疵；當機器視覺與機械手臂（如協作機器人）結合後，手臂就不再只是死板地照著預設軌跡運動，而是能根據相機回傳的即時座標彈性調整夾取角度與力道，進而大幅降低系統建置時對專用治具的依賴與部署成本。
常見問題
什麼是實體人工智慧（Physical AI）？與一般 AI 有何不同？
一般數位 AI 主要處理文字、影像或數據等資訊，而 Physical AI 則將演算法結合感測器與控制系統，使設備能在真實實體環境中感知周遭並進行即時動作回應。
人形機器人預計會最先在哪些場域實現商業落地？
專家指出人形機器人將優先在環境相對結構化且變數可控的製造業工廠落地，之後才逐步擴展至物流倉儲與大眾服務場域。
台灣製造業在這一波機器人產業趨勢中有何優勢？
台灣具備完整的半導體晶片、精密機械與感測組件供應鏈，且製造場域密集，可大幅加速自動化設備的工程測試、系統整合與實際落地速度。