Page 58 - 2026 大中華機械五金總覽
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AI浪潮下 台灣自動化與
機器人產業發展與挑戰
■文／台灣智慧自動化與機器人協會 專員陳心盈
近年來，人工智慧（AI）技術正快速從雲端走向邊緣端（Edge），不再只是資料中心裡的演算法，
而是真正走進產線、物流現場與人機協作場域。特別是生成式 AI（GenAI）的成熟，讓機器手臂、
AMR（自主移動機器人）與各類自動化設備，開始具備「理解、推理與自主判斷」的能力，為製造與
服務型機器人帶來結構性的轉變。在這波浪潮中，各國導入節奏與策略各異，台灣則展現出一種極具
特色的發展路徑：務實、快速試點，但仍在規模化的關鍵門檻。
台灣：務實導入、快速試點，但規模化仍在起步
整體而言，台灣廠商在 GenAI 與自動化產線的導入上，呈現出高度務實且行動快速的特質。多數
企業不追求一次到位的大型投資，而是先聚焦「看得到效益」的應用場景，逐步導入。
一、目前台灣產線中，AI 的應用主要集中在三大方向：
1、以 AI 提升效率與穩定度
包含 AOI 視覺檢測、設備調機最佳化、預測性維護與維修輔助等，協助工程師縮短問題排除時間，
降低人力依賴。
2、降低機器人與 AMR 的使用門檻
透過語意理解、視覺輔助或簡化教導流程，讓非資深工程師也能操作協作機器人與 AMR，提高彈性
製造能力。
3、局部產線、小規模導入
多數企業選擇在單站或特定製程進行 PoC（概念驗證），確認效益後再評估擴大導入。
根據Profet AI 發布的 《State of AI in Manufacturing in Taiwan 2024》 調查報告統計，約 76.2% 的受
訪台灣廠商在過去一年內，已成功導入至少一項 AI 應用，顯示台灣在「把 AI 用在現場」的積極度相
當高。然而，多數案例仍停留在單點或局部應用，整體產業仍處於「從 PoC 走向規模化」的關鍵階
段。
在近期的自動化與機器人展會中，也可明顯觀察到趨勢轉變：台灣廠商展示的不再只是概念，而是
結合 AI、邊緣運算與 AMR／自動化設備的實際現場應用示範，顯示產業已從概念驗證，正式邁入可
落地的應用階段。
二、最大的瓶頸：算力整合，還是系統串接？
就台灣現況而言，真正的技術瓶頸往往不在單一 AI 模型本身，而是在軟硬體系統的整合與串接。
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