Physical AI「高期待、低整合」僅3％企業廣泛導入 台灣拚的不是AI模型而是場域落地
2026/08/25 22:41
好房網News記者蔡佩蓉／台北報導
勤業眾信聯合會計師事務所發布《Physical AI 加速發展的關鍵時刻》報告，內容指出，目前僅3％的企業將Physical AI廣泛整合至營運，5％認為已產生轉型影響，四成企業（41％）則預期三年內將面臨轉型衝擊。這段「高期待、低整合」的落差，反映出Physical AI邁向商業落地的真實處境。
勤業眾信能源、資源與工業產業負責人溫紹群指出，Physical AI的戰場已從「技術可行性」，轉向「實體場域的營運價值落地」。尤其在半導體、汽車及精密製造等高產值、高製程複雜度的場域，機器人若結合感知、AI決策與Digital Twin模擬，將從傳統固定設備，升級為具應變力的智慧系統。
台灣的關鍵競爭力，不在於與科技巨頭比拚模型，而是能否整合OT資料、機器人系統、Edge AI、場域驗證及治理要求，將單一應用轉化為可跨產線、跨廠區複製的解決方案。
生態系串聯：用得多，不等於做得強
溫紹群表示，台灣是機器人的重度使用地區。國際機器人聯盟（IFR）《World Robotics 2025》報告顯示，台灣製造業機器人密度達每萬名員工302台，位居全球前十，遠高於亞洲平均的131台。但「採用能力」不等於「價值取得能力」。
用得多，證明台灣有扎實的應用基礎，但能否進一步掌握軟硬體平台整合與解決方案輸出，是另一道重要課題。而此落差主要出在整合層，Physical AI橫跨模擬平台、感測系統、機械結構到運算控制，真正的挑戰不是單項技術是否成熟，而是能否在實際產線中協同運作。
商業價值實現：先驗證營運效益，再談服務化
溫紹群表示，多數企業在導入AI的第一步就面臨挑戰。勤業眾信報告指出，企業最大的導入障礙以成本與資源需求（占41％）居首，其次為難以辨識合適應用場景（占36％）、人才與技能缺口（占33％）、技術成熟度與資料可用性不足則占31％。
溫紹群認為，人才與技能缺口以及技術與資料可用性問題，本質上是同一件事：企業缺乏的是同時理解營運現場與數據科學的跨域專業。若缺乏此類人才，Physical AI只能停在技術展示。
但價值實現有其順序，企業應先從製造核心著手，改善產能、良率與設備利用率；接著將智慧決策延伸至供應鏈與端到端管理；當設備可程式化、流程標準化之後，才有條件發展「工廠即服務」（Factory as a Service, FaaS）與「營運即服務」（Operations as a Service, OaaS）。
AI治理：治理不是內部規範，是入場券
勤業眾信科技與轉型服務副總經理白哲豪指出，Physical AI的治理關鍵，在於導入之初即劃定決策分工。讓AI專注於場景感知、任務理解與動作策略等非結構化的工作；而即時控制、功能安全與關鍵決策，則保留在確定性、可驗證、可稽核的程式邏輯控制或人員監督之下執行。
相較於企業IT系統的資料錯誤處理，Physical AI一旦失控，可能直接形成環境、公共及人員安全等事故。因此，欲導入Physical AI的產品，應從產品安全設計開始，納入新興科技風險管理制度，從產品設計初期發現風險並從根本上根除，而非事後補救。
溫紹群表示，現今Physical AI的治理重點已不僅是企業內部管理，更涉及客戶、政府與供應鏈的要求。買方關注的並非企業是否具備一本治理政策，而是相關方案能否通過審查；一旦建立可信任的治理與驗證機制，也更有機會進入高價值利基市場。
「治理不是踩煞車，是拿到入場券。」溫紹群認為，同樣規格的方案，能出示第三方驗證、資料流向說明與人為監督機制的一方，才進得了受管制的市場。台灣業者應把驗證履歷備妥在報價之前，而非事後亡羊補牢。
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