如果曾經看過亞馬遜（Amazon）物流中心的運作影片，對裡面的搬運機器人應該不陌生。有些機器人負責搬運整座貨架，有些能在貨架中辨識並挑選商品，甚至可以依照物品的形狀與位置調整抓取方式。這些看似簡單的動作，背後結合了機器視覺、感測器、AI運算與機械控制等技術。
近年科技產業關注Physical AI（實體AI），核心概念正是讓AI從螢幕走進實體世界。相較於ChatGPT等生成式AI停留在文字或影像對答，Physical AI必須讓機器具備感知環境、理解情境、做出判斷及控制實體設備的能力。從智慧倉儲、自動化工廠到人形機器人，都是這項技術的落地場景。
從固定指令到自主判斷，機器人正在改變
傳統工業機器人高度依賴預設程式，只要物件位置偏移或形狀改變，就容易卡關或需要人工介入。
Physical AI的發展，則希望讓機器人具備更高程度的環境適應能力。以亞馬遜在2025年推出的Vulcan物流機器人為例，它不只能透過攝影機辨識商品，還結合力回饋感測器，掌握機械手臂接觸物品時的施力程度，避免擠壓或損壞商品。當系統判斷無法順利處理特定物品時，也能交由人員協助。
圖片來源：Amazon News
Physical AI背後，需要哪些關鍵技術？
要讓機器人真正理解並操作實體環境，不是單靠一顆AI晶片就能完成，而是需要多種技術共同配合。
感測與機器視覺：透過攝影機、3D視覺、光達（LiDAR）及力覺感測器，辨識物體位置、形狀、距離及接觸狀態。
AI運算與模型：分析環境資訊、理解物體特性，並規劃後續動作。AI晶片與邊緣運算平台則負責提供即時運算能力。
動作規劃與控制：根據辨識結果，決定抓取位置、施力大小及移動路徑。
機電與傳動系統：透過伺服馬達、減速機、致動器及機械手臂，將運算結果轉換成實際動作。
感測回饋：確認動作是否成功，必要時重新調整，讓機器人能因應不同環境。
台灣供應鏈具備優勢，從半導體延伸至機器人關鍵零組件
Physical AI的發展，為台灣原有的半導體、電子製造及精密機械產業帶來新的切入機會。從AI運算平台、機器人控制器到精密傳動元件，台廠已逐步拓展相關產品與合作布局。
晶片與邊緣運算：台積電憑藉先進製程與先進封裝技術，為高階AI運算晶片提供重要的製造支援；鴻海則結合電子製造與自動化優勢，積極發展AI機器人及智慧工廠應用。
工業運算方面，研華已與人形服務機器人業者Aeolus Robotics合作，提供邊緣AI運算平台；凌華則與美國人形機器人新創Noble Machines簽署策略合作協議，提供機器人所需的邊緣AI平台。新漢集團旗下NexCOBOT也推出整合AI運算、運動控制與功能安全的機器人控制器，切入機器人核心控制平台。
精密傳動與關鍵元件：上銀在滾珠螺桿、線性滑軌及精密傳動領域具備技術基礎，並積極布局機器人用減速機與行星式滾柱螺桿；台灣精銳以精密減速機為主要產品，和大則投入人形機器人用諧波減速器、行星減速器等關鍵零組件。這些元件攸關機器人關節的運動精度、負載能力與穩定性。
視覺與系統整合：所羅門結合3D機器視覺、AI辨識及機器人應用，發展智慧自動化解決方案；台達電從伺服驅動與工業自動化延伸至AI機器人控制平台及雙臂協作方案；達明機器人則以內建AI視覺的協作型機器人為核心，並進一步布局人形機器人應用。
從零組件供應走向系統整合，商業化仍是關鍵考驗
Physical AI具有發展潛力，但要真正進入大規模商業應用，仍面臨不少挑戰。特別是人形機器人，目前仍受限於電池續航力、高昂的關節成本與運作穩定度；企業導入時，也必須嚴格評估 ROI（投資報酬率）與既有產線的融合度。
對台灣廠商來說，短期內最務實的方向，除了人形機器人，也包括工廠自動化、物流搬運、精密組裝及機器視覺等應用。台灣原本就具備半導體、電子製造、精密加工及機電整合的產業聚落，若能進一步整合關鍵零組件、控制系統與AI技術，便有機會逐步往系統整合的價值鏈高處邁進。