经济日报社论／迎接2026具身AI机器人元年

经济日报社论／迎接2026具身AI机器人元年

AI虽能写、算与判断，却因缺乏「身体」难以深入实体场域；这项长期的结构性限制，如今正逐步被突破。 AI机器人示意图。 （AI生成）

过去数十年，人工智慧（AI）的进步多半停留在数位世界。 AI逐渐能写、能算、能判断，却始终难以真正走进工厂、运输、仓储与医疗现场，替人类完成众多高度依赖身体与环境互动的工作。不是因为算力不足，也不是模型不够聪明，而是AI长期缺乏「身体」。然而这个结构性限制，现在正在被打破。

所谓具身智慧（Embodied AI），关键不在机器外型是否像人，而在于其背后的完整功能：让AI透过感知、行动与回馈的闭环，在物理世界中学会怎么代替人类做事。从此人工智慧不再只是演算法的推论结果，而是嵌入机器的运动、力道与即时决策之中。当AI能理解重量、摩擦、惯性与空间限制，才能跨出萤幕，成为现实世界真正的行动者。
 
 
 
近年来，具身AI、机器人AI与实体AI（Physical AI，又称为物理AI）开始合流。传统机器人强在精准与稳定，却高度依赖工程师事前写具规则；实体AI则提醒，一旦系统进入真实世界，安全、责任与可靠度就是不可退让的底线。具身AI机器人之所以成为新焦点，正在于它首次把「会学」与「会动」整合，让机器能在半结构化甚至非结构化环境中适应变化，而非只在理想条件下运作。
 
 
 
支撑这场转变的，并非单一技术突破，而是整套关键技术与零组件同时到位。首先是多模态感知与即时控制的成熟，视觉、深度、力觉、触觉与惯性量测被整合进同一决策回路，机器不只看得到物体，还能精确感知抓取时的阻力与滑动风险。其次是高功率密度致动器与关节模组的进步，搭配精密减速机与力控技术，使机器人既有力量，也具备顺应性，能在人机共作环境中安全运作。第三是灵巧手与末端执行器的演进，让「抓、拿、转、放」不再局限于单一规格物件，而能处理多态样、不规则的现实场景。
 
 
 
更关键的是学习层的工程化。透过高拟真的模拟环境，大量试错得以在虚拟世界完成，再快速转移到真实场域，学习成本与设备损耗同步下降。搭配边缘运算与低延迟AI晶片，感知与决策不必仰赖云端，即可即时回应现场变化。最上层，则是实体AI等级的安全设计与验证机制，确保系统「可被信任」，而不只是「能动」。
 
 
 
将具身AI机器人起动元年假设在2026年，并非市场炒作，而是多项技术与应用条件正好交会。具身AI从研究走向工程可用，硬体成本开始下降，全球又同时面临缺工、高龄化与供应链去风险的压力。具身AI机器人不再只是提升效率的工具，而是维持生产与服务韧性的必要性投资。从功能展示、专案试办到小规模可复制部署，2026年正是关键临界线。
 
 
 
展望2030年，具身AI机器人的市场潜力并不能只用卖出多少台机器衡量。即便以最保守口径，人形机器人整机市场已被估计达百亿美元；若纳入关键零组件、软体模型、维运与场域服务，整体价值链将远高于单纯机器人硬体销售。其中可累积的是学习能力、任务资料与系统可靠度，而非专案或硬体销售。
 
 
 
对台湾而言，这是一个不能错过的转折点。过去20年，台湾机器人产业长期受限于高度客制化与系统整合，专案难以复制，附加价值被压缩。但具身AI机器人的兴起，正在改写这套旧逻辑。关节模组、致动器、感测器、控制器、边缘AI晶片，正是台湾产业供应链最熟悉、也最具竞争力的领域；差别只在于，是否能把它们升级为「可被全球采用的关键模组与平台能力」。
 
 
 
历史一再证明，产业拐点不在技术诞生之时，而在技术开始可被大规模使用之际。对具身AI机器人而言，2026年正是从展示走向部署的关键一年。能否在此刻完成从零组件、代工到系统与平台的升级，将决定台湾未来是继续扮演全球产业配角，还是站上制定新赛局规则的高点。