研究機構 Business Research Company 預估，在AI技術推陳出新、工業自動化、協作機器人與智慧醫療等多元應用的相互影響下，全球 AI 機器人市場規模將從 2025 年的 173.9 億美元成長到 2029 年的336億美元，年複合成長率高達 17.9%。看好該塊市場，臺灣大學系統晶片中心不僅積極搭起產學橋梁：因應產業需求培育尖端系統晶片技術與相關人才，更透過論壇等方式促進跨域交流。
在日前圓滿落幕的「AI機器人：技術實現與產業機會」論壇中，由 Google 台灣前董事總經理簡立峰解析 AI 推論帶來的產業變革、聯發科技企業策略與前瞻技術資深處長梁伯嵩分享從代理 AI 到實體 AI 的最新市場趨勢、台達電子技術長辦公室資深研發副理陳鴻欣解析 AI 機器人的機會與挑戰，以及瑞昱半導體總經理特助魏士鈞分享自主系統的設計思維等議題，同時，透過論壇討論跟對 AI 機器人議題感興趣的與會來賓探討台灣的潛在發展機會。
臺灣大學系統晶片中心主任陳良基表示：「從當前的市場發展現況來看，AI 扮演的是賦能的平台工具，但是，隨著技術的推陳出新，應用型態將從Agentic AI 走向 Physical AI，需要軟體、服務、硬體、感測、製造等跨域交流、相互整合才能激盪火花。」
從Pre-training邁向Physical AI，AI技術持續引領產業變革
回顧過去一年，大型語言模型（LLM）已經從預先訓練（Pre-training）、事後訓練（Post-training）轉向推論 AI（Reasoning AI）以及具備執行能力的代理 AI （Agentic AI）應用，簡立峰認為：「這一波AI技術變革不僅推動 AI 晶片發展，例如針對訓練與推論的不同需求開發專屬晶片，也改變了運算資源的分布，從雲端與地端資料中心逐漸擴展到邊緣端設備。同時，小型語言模型（SLM）也趨於成熟，加速智慧應用與 AI 機器人技術的普及化。」
梁伯嵩進一步補充說明：「Agentic AI 不僅能記憶與規劃，還能串聯工具並執行複雜任務，同時，讓 AI 從數位世界跨足實體場域，催生『Physical AI』世代的到來。」隨著技術落地，將有越來越多企業透過 AI 機器人提升人機協作效率，促成訂票、旅遊、飯店、出行等多元代理群（Agent Swarm）的出現，以及促發代理經濟（Agent Economy）的萌芽，軟體、硬體與服務的產業邊界與樣貌將隨之改變。
在全新的人機共創時代，簡立峰認為，LLM的規劃與推論能力越來越成熟，AI 的應用範疇也將從聊天、推論、代理進展到創造與管理，成為真正意義的「協作者」，加速通用型人工智慧（GAI）世代的到來。他強調：「台灣若能掌握趨勢，積極佈局跨域合作，即可快速研發與製造適合在核心端、邊緣端與終端使用的AI裝置設備，發揮舉足輕重的角色。」
AI機器人成顯學，不可輕忽的機會與挑戰
AI 機器人正從實驗室獲利機應用場域走向日常生活，對台灣來說，這是一次難得的產業升級與轉型契機，當然，也是一場全球搶位戰，必須提早佈局才能掌握先機。對此，梁伯嵩指出：「現階段投資重心仍聚焦在特定任務的功能型機器人，但是真正會改寫人類生活與工作場景的是那些能夠感知、移動、溝通，並與人類協作的人型機器人。」
面對功能型機器人與人型機器人兩大發展方向，台達電子的策略是兩線並進，以模組化產品與專業服務滿足不同客戶的多元需求。陳鴻欣指出：「隨著 AI從機器人的大腦滲透到軀幹與指尖，讓 AI 機器人具備視覺、聽覺、觸覺、嗅覺與味覺，AI機器人將從物流倉儲、醫療照護與零售擴散至家庭等多元場域，人型機器人將在未來 3 到 10 年間出現在多元場域。」
面對大有可為的 AI 機器人市場，台達電將扮演系統整合者的角色，提供從關鍵零組件、系統整合到應用開發的全方位服務，並且透過新創投資、與關鍵客戶合作、加入或共創產業聯盟，以及培育關鍵人才等方式提早佈局市場。「我們誠摯歡迎對 AI 機器人有熱情、有想像力的人才，一起打造下一代智慧夥伴。」陳鴻欣如是說道。
AI 機器人的未來，不只是動作與回應，更關鍵的是「思考能力」，魏士鈞呼籲台灣企業關注五項建置自主 AI 機器人的關鍵技術：大型視覺語言模型（VLM）、可突破同時定位與地圖構建（SLAM）限制的空間AI（Spatial AI）、可實現複雜推論與規劃的世界模型（LWM）、能壓縮模型的知識蒸餾（Knowledge Distillation）技術，以及具備「快思慢想」能力的多層次認知系統。
魏士鈞進一步拆解自主 AI 機器人應該具備的思維系統有三：首先是由無數個融合感測與行動模組的System 1，其次是能協調這些模組的中控大腦 System 2，最後是具備推論與規劃能力的 System 3。
他認為：「台灣有絕佳機會在 System 1 與 System 2 大顯身手，例如針對不同功能需求推出低成本的感測晶片與模組，透過半導體製造、封裝與嵌入式系統整合等方式讓 AI 機器人變得更輕巧、省電且低能耗，只要進一步提升對高效能馬達與傳送系統的掌握度，即能提升台灣在全球AI機器人供應鏈的關鍵地位。」
總的來說，隨著 AI 機器人從未來科技轉變為當前顯學，企業除必須即早擘劃、強化技術基底、提升產品服務範疇、深化跨業聯盟，才能夠超前部署，以共創共好的方式定義下一波產業發展變革。
