Page 61 - 2026 大中華機械五金總覽

許多產線面臨的挑戰包括： 在三星、LG、現代等大型集團帶頭下，AI 被大規模導入於：
1、既有設備年代不一、通訊介面不統一 1、智慧工廠與自動化物流

2、OT（操作技術）與 IT 系統整合困難 2、AMR 與倉儲系統
3、AI 模型難以即時部署於邊緣端設備 3、大量資料驅動的品質管理
4、缺乏可長期運作的維運與升級機制
例如 LG Electronics 與 Hyundai Heavy Industries，近年不僅將 AI + 自動化導入自家製造與物流體

相較之下，純粹的算力問題，反而可透過邊緣運算模組、工業電腦與加速卡逐步解決。真正影響擴 系，更對外輸出智慧工廠與智慧物流方案，涵蓋電子、船舶與重工等傳統產業。
散速度的，是系統工程能力與跨域整合人才的不足。
在政府與企業合作下，韓國已啟動國家級 AI／機器人推動計畫，目標在 2030 年前實現大規模普

日本：安全與穩定優先，導入慢但成熟 及，導入規模明顯領先台灣。
日本在 AI 與機器人導入上的步調顯得相對保守，卻也更加紮實。其核心發展邏輯可歸納為三個關

鍵字：可靠、標準、長期運行。 中國：規模化與全面滲透，全球最快
中國在 GenAI 與製造的推進方式，強調「全產業鏈式」與「政府帶動式」，導入速度堪稱全球最
日本企業不追求短期展示效果，而是優先確保系統能在高負載、高良率的產線環境中長時間穩定 快。其最大優勢在於形成一種三角加速模式：

運作。日本企業目前聚焦於： 1、大型科技公司提供開源或半開源模型
1、讓機器人具備語意理解，降低教導成本 2、中小企業與新創快速調校並落地應用
2、在物流與製造現場導入更高柔性的自動化 3、政府資金補助實測與量化成果

3、極度重視人機協作的安全性與標準合規
這種模式讓 GenAI 能在極短時間內滲透至各級製造場域，雖然品質與穩定度仍有差異，但在「量
雖然導入速度不快，但一旦正式上線，往往能長期穩定運行。根據觀察，日本在高品質、高良率產 與速度」上具備壓倒性優勢。舉例：

線的 AI 導入深度，將成為亞洲最穩定的模式。 一、大型科技公司：提供開源／半開源模型與平台，這一層的角色是「把 AI 能力做成基礎設施」。
代表性企業包括：
除了應用端，日本在 AI 基礎運算架構上的布局同樣值得關注。以代表性 AI 公司 Preferred 1、阿里巴巴（Alibaba）- Qwen（通義千問）系列多個版本對外開源被大量用於製造、物流、工業助
Networks（PFN） 為例，其角色可視為日本 AI 產業的「國家隊」。 理、機器人語意理解，特別適合被中小企業微調（fine-tune）後快速部署

2、百度（Baidu）- 文心一言（ERNIE）＋飛槳（PaddlePaddle） 提供完整 AI 平台與工業應用工具鏈
PFN 積極投入 TPU（Tensor Processing Unit） 研發，定位類似 Google TPU，重點不在取代 GPU， 在智慧製造、視覺檢測、工廠知識庫等場景大量落地 偏「半開源＋平台型生態」
而是針對 AI 推論與長時間部署場景，提供更高能效比與工業等級穩定性。這反映出日本對 AI 發展 3、華為（Huawei）- 昇騰（Ascend）＋ MindSpore 強調「國產化算力＋AI 框架」 特別受到政府與大型

的長線思維： 製造集團採用適合長期部署、工業等級穩定性。
訓練階段以 GPU 為主，實際部署則逐步轉向 TPU／ASIC，特別適用於工廠、物流與機器人等需
長期連續運行的場域。 二、中小企業與新創：快速調校、直接落地，這一層是中國速度真正跑起來的關鍵。 代表性創新企業

包括：
此趨勢也呼應全球 AI 供應鏈變化-市場開始明確區分「訓練算力」與「部署算力」的不同價值定 1、優必選（UBTECH） 人形與服務型機器人 將大模型導入語意理解、動作規劃與人機互動 已進入
位。整體而言，日本正同步從應用與底層架構布局，為 AI 真正進入產線與機器人本體的長期運行時 工廠、展館、公共服務場域

代預作準備，這正是日本模式最具競爭力、也最值得台灣深入觀察之處。 2、宇樹科技（Unitree） 以低成本、高機動性的機器人聞名 快速結合 AI 感知與動作控制 展現「快速
迭代、不等成熟就先上場」的中國模式

韓國：政府補助與大集團帶動，導入速度極快 3、極智嘉（Geek+）、海康機器人（Hikrobot）、快倉（Quicktron） 在 AMR、智慧物流與工廠內部運
搬 將 AI 視覺、路徑規劃、調度模型快速商品化 大量部署於實際工廠，而非僅 PoC
韓國則是亞洲導入 AI 與智慧製造速度最快的國家之一，其關鍵在於「政策驅動＋集團整合力」。

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