日本軟體銀行（SoftBank）計畫以53.75億美元收購瑞士ABB集團旗下的機器人業務，因該交易涉及產線資料安全與產業防護，未能通過中國外商投資安全審查。儘管先前已獲得反壟斷評估許可，但針對在華業務資產的安全限制，使這筆跨國自動化產業併購面臨重新調整架構或拆分劃分的考量。
跨國併購遇阻 監管審查轉向資料防護
軟體銀行於2025年10月與ABB簽署協議，規劃以53.75億美元估值完整收購其機器人部門，原定於2026年中後期完成最終交割。ABB機器人事業體在2024年創造約23億美元營收，在全球擁有約7000名員工，業務範疇廣泛涵蓋汽車組裝、半導體與消費電子（3C）及新能源製造等領域。其中，中國市場約占該業務全球營收的三成，並在上海設有大型機器人製造基地，當地交付之設備有高達九成以上為本土生產。
官方確認資訊顯示，中國主管機關對軟銀併購ABB在華機器人業務不予批准。相關審查重點並非著眼於市場占有率等傳統競爭層面，而是聚焦於工廠設備運作、產線參數與工業資料防護等層面。雖然雙方目前仍針對交易架構進行協商，尋求剝離區域資產或建立嚴格資料隔離機制的可能性，但若無法達到主管機關的安全評估標準，該筆併購案將面臨極大挑戰。
物理AI佈局關鍵 軟銀生態鏈遭逢變數
對軟體銀行而言，此項收購為其推動物理人工智慧（Physical AI）戰略的重要樞紐。該機構過去在全球大量投注於大語言模型（LLM）與算力晶片領域，急需具備實體運作能力的終端設備以建構完整生態系。透過取得工業機器人的控制器與機械臂硬體，軟銀可將人工智慧演算法直接導入工廠實務場景。
對於ABB集團來說，出售機器人業務原本是為了聚焦於電氣化與過程自動化等核心主業，並回收資本進行內部調整。然而隨著在華業務遭受安全審查限制，拆分營運將使整體併購的資產價值與架構複雜度大幅提高，也讓軟銀在終端設備的實體落地時程面臨延宕。
產業意義
這起事件對台灣製造業與自動化供應鏈帶來顯著的啟示。隨著高端製造業高度依賴智動化與聯網設備，工業機器人已不再單純是執行機械動作的硬體工具，而是持續收集工廠參數與製程細節的資訊節點。對於台灣的精密機械、減速機、控制器及伺服馬達製造商而言，全球供應鏈對「資料主權」與「資安防衛」的重視程度提升，將迫使企業在拓展海外市場與進行跨國技術合作時，必須建立更完善的資料防禦與軟硬體分離機制。
此外，當國際大廠因為資料審查問題不得不調整全球資產配置或劃分區域營運時，具備高韌性與資安合規能力的台灣系統整合商（SI）與設備組裝廠，將有機會獲取更多彈性合作訂單。製造業經營者也需重新評估工廠聯網設備的資訊流走向，確保產線核心技術與製程數據不會因外部系統運算而面臨外洩風險。
技術解析
文中提及的物理人工智慧（Physical AI），是指將具備深度學習與感知能力的人工智慧演算法，直接整合至實體機械設備（例如工業機器人或協作機器人）的控制架構中。傳統工業機器人依賴工程師預先編寫好的軌跡程式進行重複性動作；而物理AI則結合機器視覺（Machine Vision）、力矩感測器與邊緣運算（Edge Computing）單元，使機械臂能根據即時影像與物理接觸回饋，自動修正抓取角度與操作力道。
在自動化製造現場，機器人運作時會產生龐大的資訊流，包括關節馬達的負載電流、軸承磨損振動頻率、焊接或塗佈的軌跡座標以及視覺檢測之瑕疵影像。這些累積自產線的邊緣資料，是訓練高精度AI大模型的關鍵素材。當機器人與雲端伺服器（Cloud Server）連線運作時，若未設有嚴格的資料隔離機制，相關製程參數便可能經由網路傳送至境外進行模型優化。這正是監管機構針對工業機器人跨國資產移轉進行嚴格安全審查的主要技術考量。
常見問題
軟銀收購ABB機器人業務為何在中國面臨阻礙？
主管機關主要出於產業安全與資料防護考量，擔憂產線運作數據與工廠參數移轉至境外用於訓練模型，因而未批准其在華業務的收購。
物理人工智慧（Physical AI）與傳統工業機器人有何不同？
傳統機器人依賴固定程式碼執行重複動作，而物理人工智慧則結合演算法、機器視覺與感測器，能即時分析環境並自主修正機械運作。
這起併購審查案對台灣製造業有何影響？
突顯了工業數據安全與設備資訊流監管的重要性，台灣設備廠與系統整合商需強化資安合規性，並可把握供應鏈區域化帶來的合作契機。