工業技術研究院

AI競賽延伸至機器人戰場，七大科技巨頭（Magnificent 7）加速布局，透過各自擅長的領域，切入製造到家用場景，爭奪實體AI關鍵位置；同時，地緣政治與國防現代化需求也帶動軍工AI新創崛起。實體AI背後的算力、感測、致動、通訊、資安與系統整合，也為臺灣ICT與精密製造供應鏈打開新的合作窗口。

當生成式AI解決了「思考」難題，下一波革命則在於「執行」。智慧機器人可將AI轉化為實體生產力，在企業市場，協助製造、物流和醫療等產業完成不同任務務，也能也在家用市場，擔綱家務、社交、教育、居家照護等服務，成為機器人市場新動能。

工研院產業科技國際策略發展所產業分析師林研詩表示，「實體AI」與人形機器人正成為全球科技巨頭與新創公司共同押注的方向。不過，從概念驗證走向大規模量產，仍需跨越高性能、低成本、高可靠度與零組件供應鏈成熟度等門檻，尤其是靈巧手、致動器、感測器、安全控制與真實世界訓練資料，將決定機器人能否真正進入工廠、家庭與公共場域。

科技七雄引導實體AI加入生產力

林研詩指出，美國科技七雄（Magnificent 7）中，AI晶片領導廠商NVIDIA積極向系統、終端發展，透過開放式人形機器人基礎模型建構「大腦」，擴大實體AI產業生態系，取代單打獨鬥的研發，企圖心最為宏大。

特斯拉（Tesla）是市場上唯一，同時具備AI軟體、AI算力與大規模量產能力的廠商，被認為最具優勢。不過，特斯拉機器人Optimus的量產時程已較先前預期保守，林研詩分析，主要是特斯拉現正研發有22個自由度「靈巧手」的第三代機器人，這對低成本實現致動器、傳動結構與控制演算法都是高難度挑戰。

自研機器人專用模型的AI獨角獸「Figure AI」，獲NVIDIA、微軟等大廠投資，其機器人已在BMW工廠擔任實習生，測試放置鈑金零件。第三代Figure 03的亮點在於高靈敏度的視覺觸覺整合，能處理精細動作，如捏雞蛋、拿起草莓等，規劃在10年內從工廠進入家用。不過，Figure與多數人形機器人新創面臨的共同瓶頸，仍是如何取得量大、多樣且可安全使用的真實世界訓練資料。

Amazon專注於物流倉儲領域，已廣泛使用自主移動機器人（AMR）和機械手臂外，現正積極增強機器人的環境理解能力，同時收購機器人公司Fauna Robotics、Rivr等擴大應用布局；Alphabet／Google則專注在機器人腦袋，目前已有免雲端大腦，允許部分運算在本地端執行；Meta專注在機器人觸覺感知，與美國感測器公司、韓國機器人公司合作，開發搭載Meta觸覺平台的機械手，可偵測極細微變形，預計應用在醫療上；Apple則開發桌上型機器人，類似互動智慧檯燈，可望在2027年推出。

軍工結合AI　顛覆傳統B2G市場

然而，實體AI的目標市場絕不限於工廠生產線或居家客廳。當機器人與自主系統能夠感知、定位、決策與協作，它們也具備高度軍民通用價值，成為各國國防科技與供應鏈韌性布局的重要議題。

林研詩進一步表示，2025年全球軍事支出達2.887兆美元，連續第11年成長，這股趨勢推升了AI、自主系統、無人載具與即時決策平台的需求；另一方面，美國國防部也意識到傳統採購流程冗長、供應商集中度高，因此導入更彈性的採購方式，鼓勵具商用基礎的新創、非傳統國防供應商加入B2G市場。

在這波浪潮中，Palantir與Anduril最具代表性。Palantir專注於大數據整合、AI分析與決策支援，能將多源異質資料匯入同一作戰或營運圖像，協助決策者理解情勢並縮短反應時間。其平台在烏克蘭戰場被用於目標判讀、戰爭罪行調查等任務；2025年，美國陸軍也與Palantir簽署最高可達100億美元、為期10年的企業協議，這顯示AI軟體公司逐步進入國防資訊架構核心，證明軟體定義戰爭（Software-Defined Warfare）的優勢。

新創公司Anduril則以AI軟體平台Lattice為核心，把感測器、無人載具、通訊與指揮控制串成可快速部署的自主系統。Lattice強調硬體無關、可整合多種感測器與自主載具，並讓操作人員在人的監督下指揮多個無人系統協同執行任務。相較於傳統軍工以長期開發與客製化平台為主，Anduril更接近「軟體定義＋商規硬體＋快速迭代」模式，因此能以較短週期推出最小可行示範，再逐步擴大部署。

「Made in Fusion」 優勢供應鏈與生態融合

除Palantir與Anduril之外，即時作戰決策平台、可消耗無人機、反無人機系統、群蜂協作與邊緣AI也正在快速發展。林研詩表示，臺灣的機會主要在「將AI具體化為行動」的整合能力。若能在既有ICT、半導體、感測、通訊、精密機械與系統整合基礎上，發展出「Made in Fusion」的融合型供應鏈優勢，臺灣就有機會從單點製造者，升級為實體AI與自主系統生態系的關鍵推手。

當科技七雄提供平台與市場，軍工新創重新定義速度與場景，臺灣若能以供應鏈融合與場域驗證切入，便有機會在「從算力競逐到實體 AI」的浪潮中，開拓新的應用市場與產業位置。