美國商務部長盧特尼克（Howard Lutnick）於 3 日在接受外媒專訪時表示，目前美國正設法將晶片製造業從台灣遷回本土。他在專訪中說：「我們每個人都拿著我們喜愛的 iPhone。為什麼它們必須在台灣和中國製造？為什麼這些不能在美國用機器人來製造？」
當美國打算用機器人製造 iPhone，我們要問的是，誰來幫美國製造機器人？
台灣以台積電為代表的半導體產業與強大的製造實力，其「護國神山」的地位無庸置疑，過去幾年台灣下一座護國神山在哪裡的討論越來越多，加上近期美國企圖移回（奪回）半導體產業與關稅不確定性的風險大幅增加。我們更應加速討論台灣應該發展的新產業是什麼？在全球產業鏈加速重組、智慧製造浪潮席捲而來的此刻，如果台灣必須發展新產業新經濟，AI 機器人產業，是不是一個我們必須把握，且值得傾力投入的關鍵機會？
一、美國再工業化的決心：AI 驅動的智慧製造時代來臨
美國近年來展現出強烈的「再工業化」或可稱為「AI 工業化」的決心。從《晶片法案》的大力補貼，到對國內先進製造技術的持續投入，其目標不僅僅是將生產線移回本土，更是要建立由人工智慧驅動、更具韌性與效率的智慧製造體系。未來的工廠，無論是生產先進半導體、組裝精密電子產品，或是滿足國防航太需求，都將大量導入能夠自主學習、適應環境、協同作業的 AI 機器人。這股由國家戰略引導的龐大需求，正為高階 AI 機器人及其供應鏈，創造出前所未有的巨大市場空間。
二、地緣政治下的信任大破口：美國會用中國製造的機器人嗎？
我們緊接著要問，美國會放心將其最先進工廠的「大腦與手腳」—— AI 機器人，交由其主要戰略競爭對手中國來供應嗎？答案幾乎是否定的。對於潛在的數據安全風險、技術後門、供應鏈武器化等擔憂，促使美國及其盟友積極尋找「可信賴」的技術與製造夥伴。這無疑為擁有堅實技術基礎、位處民主陣營、且在地緣政治上值得信賴的台灣，打開了一扇切入高階 AI 機器人供應鏈的戰略機會之窗。
三、AI 機器人的核心：決策、感知與運動三大系統的智慧整合
從 TechOrange 日前舉辦的「AI 機器人產業論壇」，我們理解到 AI 機器人的核心構成，現代 AI 機器人遠不止是自動化的手臂，它是一個整合了三大關鍵系統的智慧體：
1.決策系統 (大腦)： 這是 AI 的核心，由先進的模型、軟體及強大的運算單元組成。它負責理解複雜指令、感知環境變化、規劃最佳行動路徑、進行即時判斷，透過數據反饋進行學習與優化。
2.感知系統 (感官)： 如同人類的眼睛、耳朵和皮膚，透過視覺感測器、光達 (LiDAR)、力覺感測器、聲音感測器等多種感測元件，讓機器人能夠精確地「看到」、「聽到」並「感覺到」周遭的物理世界，為 AI 大腦提供決策依據。
3.運動系統 (身體)： 由伺服馬達、高精度減速機、控制器、關節結構及末端執行器 (如夾爪) 等構成，負責將 AI 的決策轉化為穩定、精確、有力的物理動作。
這三大系統的深度整合與協同運作，特別是 AI 決策系統的智慧程度，決定了機器人能否勝任高難度、高彈性的任務。
四、台灣的既有基礎：硬體製造的堅實後盾
台灣發展 AI 機器人產業，絕非憑空起步，我們擁有許多可貴的利基：
半導體與電子業優勢：全球領先的晶圓代工、封裝測試能力，以及完整的電子零組件供應鏈，能為 AI 機器人的各種「大腦」和「感官」提供強大的硬體支持。
精密機械與自動化經驗：台灣的工具機產業、工業電腦和自動化系統整合生態發展成熟，為機器人的「身體」(運動控制、機構) 提供了良好的製造基礎與應用經驗。
高效供應鏈與製造彈性：台灣廠商以彈性、速度和成本控制聞名，能夠有效管理複雜的供應鏈，應對少量多樣的客製化需求。
優秀工程師人才庫：台灣擁有大量訓練有素、實作能力強的工程技術人才，特別是在硬體實現方面。
總體而言，台灣在 AI 機器人的感知與運動系統的「硬體製造」端，以及部分決策系統的硬體端，擁有堅實的基礎。
五、台灣的不足與挑戰：軟體、整合與生態系的當務之急
儘管硬體基礎雄厚，台灣在邁向高階 AI 機器人產業的道路上，仍有明顯的不足之處，需要立即採取行動：
1.高階 AI 軟體與演算法能力：相較於硬體，在機器人專用的作業系統、AI 演算法 (如機器視覺、路徑規劃、自然語言模型、強化學習)、以及複雜的軟硬體系統整合能力方面，台灣的技術積累和頂尖人才相對匱乏，這是「決策系統」的軟肋。
2.缺乏國際級系統品牌：台灣擅長「隱形冠軍」，但在能夠提供完整 AI 機器人解決方案、打響自有品牌的「系統整合」領導廠商方面，仍有很大的成長空間。
3.國內練兵場景受限：與擁有龐大汽車工業或國防需求的國家相比，台灣內部缺乏足夠規模化、標準化的應用場景，讓本土 AI 機器人技術得以快速驗證、迭代和成熟。
總上所述，我們應該立即著手：
國家級研發策動：我們或許不用仿照當初成立台積電的路徑，但政府仍應加速集中資源，設立國家級的 AI 機器人研發計畫，重點支持學研機構與產業界合作，發展主權 AI、製造專家模型、軟體平台、系統整合等關鍵共性技術。
跨域人才培育：從教育體系著手，加強 AI、軟體、電機、機械等跨領域人才的培育，並制定積極政策吸引全球頂尖人才來台。
建構產業試煉場域：結合台灣優勢產業 (如半導體、電子組裝、智慧醫療、智慧農業)，建立符合國際標準的 AI 機器人應用示範與測試驗證場域。
聚焦利基與國際合作：瞄準台灣具備相對優勢的利基市場 (如半導體製程專用機器人、精密組裝機器人、醫療復健機器人)，並積極尋求與美、歐、日等國際大廠在技術、通路上的合作機會。同時，需注意來自日本、德國等傳統機器人強國在 AI 化轉型上的激烈競爭。
掌握 AI 機器人製造，打造台灣新護國群山
回到最初的問題：誰來製造未來製造世界的 AI 機器人？無論生態如何演變，這個生態必須包含台灣。
在全球智慧化浪潮和地緣政治變局下，發展 AI 機器人產業，不僅是台灣應對挑戰、維持產業競爭力的必要之舉，更是掌握下一世代製造業話語權、鞏固經濟安全、強化新「護國群山」的關鍵戰略。這需要政府的前瞻規劃與大力支持，產業界的積極投入與轉型，以及學術界的創新突破與人才供給。
加速行動，台灣才能在這場關乎未來的競賽中搶佔有利位置，從「製造晶片」的供應鏈要角，進化成為「製造智慧生產力」的關鍵生態。
(首圖：「AI 機器人產業論壇」現場）
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