在高雄榮民總醫院病房裡，自主移動機器人（autonomous mobile robot, AMR）已能穿梭於診間、病房，完成送藥與物流任務；在奇美醫院，化療調劑由 AI 驅動的機械手臂精準執行，不僅提升效率，更減輕醫護壓力。國立成功大學鄭芳田名譽講座教授指出，這些案例代表的是臺灣逐步建立 AI 機器人場域驗證與系統整合能力的實質成果，也標誌著一場從自動化走向智慧賦能的產業遷移。
&nbsp;
這場轉向背後，有賴國家戰略的積極推動。臺灣已明確將「AI 賦能的服務型機器人」納入國家級戰略，作為一項橫跨產業、科技與社會治理的頂層設計。此戰略不僅回應高齡化與人力短缺的結構性壓力，更期望透過 AI 打造能深入日常、回應多元需求的智慧機器系統，讓原本局限於工廠的機器人，走進醫療、長照與家庭場域，扮演現代生活的支援者。
&nbsp;
而重要的 AI 大腦，更是決定服務型機器人能否發揮到淋漓盡致的關鍵。國立清華大學張禎元講座教授強調：「我們要跳脫傳統硬體競賽，轉而發展具高附加價值的智慧機器人系統。這不僅回應高齡與人力缺口的內部壓力，更是基於資源條件下，尋求以非對稱方式切入全球市場、重塑臺灣科技產業角色的戰略選擇。」
&nbsp;
從高齡化壓力到 AI 機器人國家布局
近期服務型機器人成為政策焦點，原因在於臺灣社會正面臨高齡化與勞動力斷層的雙重壓力。這場結構性挑戰，迫使國家思維從「技術升級」轉向「社會系統重建」，AI 賦能的機器人由此浮現為應對現實難題、重塑產業結構的戰略解方。
&nbsp;
自 2020 年代初期起，臺灣每年失去的勞動人口數持續攀升，照護、醫療、物流等民生領域首當其衝，對「替代性人力」的需求已不再只是補充性角色，而是迫切的系統性問題。在此背景下，政府啟動「五大信賴產業推動方案」，其中 AI 服務型機器人被正式納入國家級戰略框架，象徵一場科技部署邏輯的深層轉變。
&nbsp;
張禎元教授指出，此一政策的提出「正逢其時，且具備高度的必要性」。尤其在疫情後的世界，遠距醫療與無接觸服務需求加速爆發，使得 AI 機器人逐漸脫離科技展示品的角色，成為現代社會運作的新型支柱。從這個角度看，AI 服務型機器人的戰略布局，不僅是技術升級的延伸，更是建構「具韌性的智慧社會」與提升「全民福祉」的核心手段。
&nbsp;
鄭芳田教授也直言，這項政策方向「是正確的，而且時機也成熟」。他強調：「臺灣在製造業機器人上累積了扎實的感測、控制與機電整合能力，這些技術基底正好可移轉應用於服務型機器人。」尤其在高齡化已成為迫切現實之際，醫療與長照體系出現明顯人力斷層，AI 技術的日趨成熟，正好為服務型機器人注入智慧與彈性，進而在民生領域發揮實質效用。
&nbsp;
除了應對社會問題，政策的深意也在於轉動產業定位。張禎元教授分析，臺灣長年在 ICT、半導體與感測器領域打下堅實基礎，具備轉向 AI 應用整合的優勢條件。若能聚焦於高智慧的服務型機器人，將有望從傳統的全球代工角色，轉型為「智慧應用與解決方案的領導者」。這一轉變所倚重的不只是技術本身，更是整體產業鏈的垂直整合與多方協作，包括 AI 演算法、機電設計、感測、雲端、人機互動等多重技術鏈結的協同發展。
&nbsp;

<div class="py-6">
<div class="jsx-3968805167 flex justify-center -mx-2">
<div class="jsx-3968805167 px-2">
<div class="jsx-3968805167 relative overflow-hidden"><img decoding="async" class="jsx-3968805167" src="https://www.charmingscitech.nat.gov.tw/backend/wp-content/uploads/2025/09/2-1_670x460.jpg" />
<div class="jsx-3968805167 absolute w-full left-0 bottom-0 p-4 text-white text-[13px]" style="background: rgba(0, 0, 0, 0.66); display: block; line-height: normal;">服務型機器人能否提供「完善服務」，取決於 AI 大腦、感測器、機電設計等各面向。</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
&nbsp;
從工廠走入日常：AI 機器人的應用場域戰略擴張
我們印象中的傳統機器人，例如生產線上的機械手臂，或倉庫中運輸軌道指引的運輸機器人，由於這些機器人尚未獲得「完善 AI 加持」，難以應對日常生活中的複雜場景，應用範圍多局限於工廠自動化、重複性作業。如今，隨著深度學習與感知技術突飛猛進，AI 不再只是「輔助控制」，而能驅動機器人自主感知與決策，開啟服務型機器人進入民生領域的可能性。
&nbsp;
過去，臺灣的機器人技術發展多集中於製造業現場，強調的是自動化、精準度與產線效率。然而，當政策視角開始聚焦於「社會需求導向」，AI 機器人的發展場域也出現根本性轉向。此次政策明確將醫療、物流與長照納入服務型機器人的優先應用領域，象徵著科技角色從工業工具升級為公共服務的支援者，對臺灣產業與社會結構皆帶來深遠意義。
&nbsp;
張禎元教授點出其中重點：「此次政策的應用轉向，不再只是技術部署的選擇，而是反映社會結構性問題的回應邏輯。」他以長照為例，臺灣即將於今（2025）年進入超高齡社會，但相關人力供應長期吃緊，已成為公共服務體系的壓力點。若能導入 AI 機器人進行照護輔助、巡房監控與情感陪伴，將有助於分擔照護壓力，並提升服務穩定性與品質。此外，他也觀察到，在醫療場域，AI 機器人已逐步實際參與送藥、消毒、甚至手術輔助等環節，從實驗階段進入實務運作，擴大科技參與民生的深度與廣度。
&nbsp;
除了與民眾息息相關的長照領域，還有一個大家經常接觸卻未必熟悉的：物流場域。隨著電商崛起與都會配送需求快速擴張，臺灣急需提升物流效率與彈性。「若能藉由部署自主移動機器人（AMR）與智慧倉儲系統，將可有效對應作業瓶頸，並優化末端配送流程。」張禎元教授舉例。
&nbsp;
無論是長照、醫療還是物流，這些與民生應用相關的場域充滿變動性與不確定性。「這對機器人的感知能力、行為決策邏輯與模組整合能力，皆提出更高要求。」鄭芳田教授進一步指出，若臺灣能掌握這類「高複雜性場域」的系統整合能力，不僅有助於在本地解決實際問題，更能培養出具國際競爭力的平臺與方案，進而拓展海外市場的機會。
&nbsp;

<div class="py-6">
<div class="jsx-3968805167 flex justify-center -mx-2">
<div class="jsx-3968805167 px-2">
<div class="jsx-3968805167 relative overflow-hidden"><img decoding="async" class="jsx-3968805167" src="https://www.charmingscitech.nat.gov.tw/backend/wp-content/uploads/2025/09/2-2_670x460.jpg" />
<div class="jsx-3968805167 absolute w-full left-0 bottom-0 p-4 text-white text-[13px]" style="background: rgba(0, 0, 0, 0.66); display: block; line-height: normal;">自主移動機器人已經應用於智慧倉儲系統，未來有望進一步應用於更複雜的場域。</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
&nbsp;
鎖定 AI 大腦，採取非對稱式作戰
服務型機器人的製造與生產能力是否為臺灣接下來的重要發展方向？事實上，機器人的「AI 大腦」更為關鍵。
&nbsp;
過去，AI 技術尚不成熟，難以支撐機器人進行高階語意理解、複雜任務規劃與動態環境判讀，即使臺灣具備 ICT 強項，也難以形成實質優勢，導致發展長期偏重於硬體製造。但隨著深度學習、感知融合與語意技術快速演進，AI 已成為決定智慧機器人競爭力的關鍵驅動力。
&nbsp;
正因如此，臺灣選擇以「非對稱作戰」策略切入戰局，擺脫硬體成本競賽的紅海，轉而集中資源投入決策引擎、語意理解、感知整合、任務規劃等 AI 核心技術的研發，也就是打造服務型機器人的「大腦」。這項布局，既反映出臺灣對自身資源條件的深刻理解，也展現出明確的產業升級方向。
&nbsp;
張禎元教授認為：「相較於硬體製造市場已趨飽和的全球態勢，發展 AI 大腦是一種具高度戰略性的選擇。」臺灣雖在製造端擁有長期優勢，但純粹依賴硬體競爭已難以創造高附加價值。反觀服務型機器人的「腦」部門，涵蓋的正是臺灣在 ICT 領域累積多年的強項，包括演算法設計、軟體開發以及跨域整合能力。「從這樣的角度出發，集中火力投入核心智能開發，不僅能有效發揮本土人才優勢，更可提升臺灣於國際智慧機器人供應鏈中的技術定位與附加價值。」張禎元教授補充。
&nbsp;
除此之外，張禎元教授認為這項非對稱策略，也為臺灣爭取到與國際市場互補合作的空間。硬體模組可與日本、德國等國的製造優勢對接，臺灣則可專注提供 AI 演算法與應用服務，形塑出「由臺灣供腦、由他國供體」的協作模式。這不僅擴大臺灣在全球市場的參與度，也有助於建立新的商業模式與提升國際話語權。
&nbsp;
而鄭芳田教授則從應用層面提出觀察。他強調：「AI 大腦的價值不僅體現在技術開發，更關鍵的是能否真正進入應用現場，完成場域驗證。」如同本文一開頭的榮總、奇美醫院實際運用機器人的案例顯示，臺灣不僅擁有開發「大腦」的技術實力，更具備導入真實場域、深度解決問題的系統整合能力。鄭芳田教授點出，這類成功的場域實績，將成為臺灣未來在國際市場對話時最有力的籌碼。
&nbsp;
要讓非對稱戰略得以落實，關鍵仍在於是否具備足夠的數據基礎與標準化流程。如鄭芳田教授所言，醫療與物流是目前較成熟的應用場域，因其需求穩定、商業化條件成熟，投資回報也相對可見。但在農業與長照等領域，則仍需政策支持與長期耕耘，以累積足夠的資料、建立可擴展的服務模型，讓 AI 大腦發揮最大效益。
&nbsp;
服務型機器人市場：臺灣很重要
在高齡社會催化下，AI 服務型機器人從工廠走進日常，更成為臺灣重要的戰略目標。
&nbsp;
AI 為機器人注入感知與決策能力，除了技術升級，更重新定義了機器人的角色與價值。張禎元教授強調：「感知與決策正是推動服務型機器人演進的核心引擎。透過深度學習與多模態感測，機器人已能整合視覺、語音、觸覺與力量等資訊，不僅辨識環境與人類情緒，也能在互動中即時獲取回饋、調整行為策略。結合強化學習、模糊控制與知識圖譜等決策技術，機器人得以在非結構化場域中自主判斷、靈活應變，進而在長照、醫療、製造等領域展現高附加價值。」
&nbsp;
這樣的技術不僅止於實驗室，例如由清華大學團隊便成功將手指外骨骼復健機器人商品化，結合即時感測與智慧操控，有效解決高齡社會中復健人力短缺的結構性問題。該技術不僅取得臺美 FDA 認證，更展現臺灣將學研成果轉化為具國際競爭力產品的實力。
&nbsp;
另一方面，臺灣的硬體整合優勢與 AI 演算法能力結合，更已在醫療、物流、公共安全等場域展現具體成效。張禎元教授指出，這種「整合型解決方案」是全球市場亟需而稀缺的競爭力。而鄭芳田教授也強調，若能由政府主導資料平臺建構，擴大場域驗證，累積實務經驗，臺灣將有機會從硬體輸出國躍升為智慧系統的解決方案提供者。
&nbsp;
未來，若能補強跨域 AI 作業平臺、資料共享基礎建設，以及資訊安全標準，臺灣可望成為全球服務型機器人「智慧大腦」的供應國。AI 不僅讓機器人更聰明，也讓臺灣有機會在下個科技世代中，扮演關鍵推手。
&nbsp;
（客座總編輯｜國立政治大學資訊學院 劉吉軒院長；研究顧問團隊｜國立成功大學資訊工程學系 鄭芳田名譽講座教授、國立清華大學動力機械學系 張禎元講座教授；責任編輯｜曹盛威、洪孟樊）