物理AI引爆機器人革命！專家揭：VLA模型與「腦手合一」成新戰場

MIC指出，機器人領域的創投資本正快速集中於少數領導業者，且2026年資本市場對「腦」與「靈巧手」關注度提高。（彭博）

〔記者邱巧貞／台北報導〕隨著人工智慧（AI）技術快速演進，「物理AI（Physical AI）」正成為全球科技產業關注的新焦點。所謂物理AI，是指將AI能力從數位世界延伸至實體環境，讓機器人、無人機、自駕車等系統具備感知、理解、推理與自主行動能力，能像人類一樣在真實世界中執行複雜任務。

根據資策會產業情報研究所（MIC）研究指出，AI發展已從過去的感知與內容生成階段，進一步邁向具備自主互動與實體操作能力的新世代，帶動全球人形機器人生態系加速成形，也引爆各國在核心零組件、AI模型與硬體供應鏈上的新一輪競爭。

MIC指出，隨著AI技術從數位世界跨入實體環境，機器人產業正迎來新一波典範轉移，全球競爭焦點也從過去的硬體本體開發，轉向機器人的大腦、靈巧手與通用型AI模型能力。

資策會MIC資深產業分析師盧冠芸指出，目前機器人領域的創投資金正快速集中於少數領導業者，且進入2026年後，資本市場對機器人的「腦」與「靈巧手」關注度顯著提升，顯示產業重心已從原型機與硬體設計，轉向提升AI決策與精密操作能力。

她表示，未來競爭關鍵不再只是「做出機器人」，而是「讓機器人變聰明」。透過AI系統，機器人得以理解環境、自主規劃並因應變化，從被動執行程式，進一步成為具備自主決策能力的主動代理者。

其中，「VLA（視覺－語言－行動）模型」被視為突破機器人大規模應用瓶頸的重要技術。傳統模仿學習模式中，機器人每新增一項任務，往往需要數百小時重新訓練，成本隨任務數量線性增加；但VLA模型透過單一架構整合視覺、語言與動作資訊，可讓機器人同時學習多項任務，甚至在未見過的新情境中直接執行任務，大幅提升學習效率與通用能力。

此外，結合世界模型（World Model）後，機器人也能預測環境變化、自主調整行動策略，進一步強化在製造與物流場域中的應用能力。MIC認為，這代表機器人技術正從單一任務導向，邁向真正具備通用學習能力的新階段。

在產業應用方面，目前機器人主要應用於製造、物流領域，龍頭企業導入的核心訴求集中於解決高風險與重複性工作的痛點，包含製造業生產線的重複作業，或物流環節的高危險環境作業，已逐步達到可替代人力且效率提升的應用水準。

盧冠芸指出，在美國與中國大陸市場帶動下，人形機器人已從過去的單點測試，逐步邁向跨供應鏈與製造流程的規模化部署，成為推動產業自動化升級的新關鍵基礎設施。例如中國電池大廠寧德時代（CATL）已測試機器人執行連接器插拔等精密任務；優必選（UBTech）也與德儀、空中巴士（Airbus）合作，將機器人導入物流揀貨流程。

此外，服務型人形機器人也正快速擴展至零售、娛樂與生活服務等多元場景，展現從單一任務執行走向泛用型服務能力的趨勢。例如Physical Intelligence π0.5人形機器人，已可執行沖泡咖啡、摺疊衣物、組裝箱子及整理家務等任務。

在這波技術浪潮中，「靈巧手（Dexterous Hand）」成為資本市場與產業研發最受矚目的核心技術之一。MIC指出，靈巧手是人形機器人從展示性功能邁向真正實用化的關鍵橋樑，而產業競爭也正朝向「腦手合一」的精細化發展，透過高精度感測器（六維力矩感測器）與觸覺感測技術的整合，機器人已逐步從基礎搬運作業，進化至能執行穩定抓取、分揀，甚至精密組裝等複雜任務。

相較於傳統二指夾爪，靈巧手必須具備更高自由度與操作精準度，才能完成如「穿針引線」般的細緻動作，或在工業場域中執行高精度組裝與分揀作業。其設計通常需在手掌大小的有限空間內，整合8至24個微型馬達並結合感測器與微控制器，其技術難度遠高於傳統二指夾爪。

MIC分析，靈巧手目前仍被視為人形機器人的主要硬體瓶頸之一。其設計挑戰在於必須在手掌大小的緊湊空間內，高度整合馬達、傳動組件、複雜布線與感測器，同時還需兼顧功率密度、耐用性與熱管理，因此具備相關研發能力的企業，也建立起相當高的技術護城河。

此外，靈巧手結合觸覺感測器與力矩感測器後，機器人將能即時感知力量變化，提升穩定抓取、滑移偵測與安全互動能力。這類感知能力被視為人形機器人未來進入家庭、醫療照護與複雜物流環境的重要基礎。

MIC指出，2025年人形機器人募資中，靈巧手相關技術已占約7%，雖然占比低於整機，但其技術突破被視為後續大規模部署的重要基礎，而2026年資本市場最關注的兩大領域，正是機器人的「大腦」與「靈巧手」。