當全球吹起機器人熱潮，台灣供應鏈當然也不能缺席龐大商機。但專家指出，台灣對於機器人強項在於機械手臂、空中無人搬運車等非人形機器人，台灣更可以打造，僅需少數人力營運的「關燈工廠」等非人形機器人領域表現優異，且日益普及。但在民生消費市場的仿生機器人發展上，起步則相對較晚。
工研院產科國際所分析師黃仲宏分析，工廠生產線所用的機器人，屬於「高結構化環境、高自動化」，這點台灣人就做得非常好。但像是在家裡客廳、廚房等難以標準化的場所，就必須要具備高自主化，這部分中國、美國、日本等國都已經投入多年軟體訓練、也有搭配的大語言模型（LLM），這些都是台灣所欠缺。
其次，仿生機器人要投入生活，背後所需要的走路、抓取物品具有相當生產技術及製造供應鏈，這部分也相較於中國缺乏規模優勢。他舉例，若要設計出一個可以抓取物品的靈巧手，只要把設計圖交給中國廠商，可能3天，台灣至少1個月才有辦法造出一台人形機器人，所需成本遠高於中國生產。
錯失機器人供應鏈？專家對台廠不悲觀
但這是不是代表台灣已經錯失機器人商機？答案其實並沒有那麼悲觀。
談到台灣機器人發展優勢，工研院南分院執行長周大鑫點名有兩大硬體優勢。第一，台灣精密機械、工業電腦在國際上是有一定的水準，過去都是做工具機，但這就是機器人產業相當重要的底子。
其次，台灣在晶片領域非常成熟，上至輝達（NVIDIA）的AI推理晶片，下至視覺、聽覺感測晶片，動作模組所需的運算晶片都是台灣可以切入的點。
他也不否認，台灣在軟體、LLM尚未追趕上其他國家，但認為台灣最具有優勢的機器人「軟硬結合」領域。他進一步形容，人類擁有主導思考的大腦，以及自動協調、平衡的小腦，這點對於機器人也是相同道理。
或許台灣在對機器人象徵大腦的雲端計算、數據庫及軟體的「大腦」較欠缺，但在「小腦」也就是在關鍵零件預埋晶片，讓各零組件可以自動化且即時的協調，整合，對於機器人在日常生活運行，功能也不亞於大腦重要性。
另外，台灣在機器人應用上，未必有人口大國的龐大市場，可以快速累積數據資料，但台灣在某些領域上的服務業，如醫療、餐飲業是比起很多國家具有領先地位，如台灣醫療環境勝過許多國家，此時若導入機器人，將遭遇更多元的情境與突發狀況，反而非常適合作為機器人數據訓練的絕佳場域。
避免用零件單兵作戰 3條賽道讓台灣打世界盃
黃仲宏同樣也認為，台灣不應該嘗試在單一零件與其他國家抗衡，尤其中國已經擁有可以製造低成本機器人的供應鏈，建議台灣有3條可以發展的賽道，分別是模組整合、專業知識物理AI，以及非紅供應鏈。
第一，即便台灣在部分零組件具有優勢，但廠商不應該採取用單一硬體單打獨鬥，而是採取「打群架」策略，也就是不要說台灣感測器、驅動馬達多優秀，而是我的滾珠螺桿，加上A廠商感測器、B廠商電子控制器，變成一個完整的機器人方案，預估今年COMPUTEX將可以觀察到許多水平整合案例出爐。
第二，台灣在發展物理AI起步慢，也不具有可以大量推演的LLM，但是台灣在半導體工業、機械及電子製造業具有「實際知識」（Know-How），包括長期存在的設備工程師及老師傅，若可以把這些Know-How融入物理AI平台，譬如讓機器人掌握老師傅對螺絲拋光、研磨經驗，將可以協助各國廠商快速升級技術，完成垂直領域加值，落實再工業化。
最後，黃仲宏認為，機器人領域牽涉到許多資安及資料庫知識，許多國家未必會願意把相關內容交由具有資安疑慮的中國製造，這也將會是台灣切入非紅供應鏈的契機。
就算中國可以掌握低成本機器人供應鏈，台灣在線性滑軌、馬達、減速齒輪、機器2D、3D視覺辨識技術，還有機器人演算法晶片開發都還是相當優秀，再加上結合非紅供應鏈優勢，更要發揮國際影響力。
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其次，仿生機器人要投入生活，背後所需要的走路、抓取物品具有相當生產技術及製造供應鏈，這部分也相較於中國缺乏規模優勢。他舉例，若要設計出一個可以抓取物品的靈巧手，只要把設計圖交給中國廠商，可能3天，台灣至少1個月才有辦法造出一台人形機器人，所需成本遠高於中國生產。
錯失機器人供應鏈？專家對台廠不悲觀
但這是不是代表台灣已經錯失機器人商機？答案其實並沒有那麼悲觀。
談到台灣機器人發展優勢，工研院南分院執行長周大鑫點名有兩大硬體優勢。第一，台灣精密機械、工業電腦在國際上是有一定的水準，過去都是做工具機，但這就是機器人產業相當重要的底子。
其次，台灣在晶片領域非常成熟，上至輝達（NVIDIA）的AI推理晶片，下至視覺、聽覺感測晶片，動作模組所需的運算晶片都是台灣可以切入的點。
他也不否認，台灣在軟體、LLM尚未追趕上其他國家，但認為台灣最具有優勢的機器人「軟硬結合」領域。他進一步形容，人類擁有主導思考的大腦，以及自動協調、平衡的小腦，這點對於機器人也是相同道理。
或許台灣在對機器人象徵大腦的雲端計算、數據庫及軟體的「大腦」較欠缺，但在「小腦」也就是在關鍵零件預埋晶片，讓各零組件可以自動化且即時的協調，整合，對於機器人在日常生活運行，功能也不亞於大腦重要性。
另外，台灣在機器人應用上，未必有人口大國的龐大市場，可以快速累積數據資料，但台灣在某些領域上的服務業，如醫療、餐飲業是比起很多國家具有領先地位，如台灣醫療環境勝過許多國家，此時若導入機器人，將遭遇更多元的情境與突發狀況，反而非常適合作為機器人數據訓練的絕佳場域。
避免用零件單兵作戰 3條賽道讓台灣打世界盃
黃仲宏同樣也認為，台灣不應該嘗試在單一零件與其他國家抗衡，尤其中國已經擁有可以製造低成本機器人的供應鏈，建議台灣有3條可以發展的賽道，分別是模組整合、專業知識物理AI，以及非紅供應鏈。
第一，即便台灣在部分零組件具有優勢，但廠商不應該採取用單一硬體單打獨鬥，而是採取「打群架」策略，也就是不要說台灣感測器、驅動馬達多優秀，而是我的滾珠螺桿，加上A廠商感測器、B廠商電子控制器，變成一個完整的機器人方案，預估今年COMPUTEX將可以觀察到許多水平整合案例出爐。
第二，台灣在發展物理AI起步慢，也不具有可以大量推演的LLM，但是台灣在半導體工業、機械及電子製造業具有「實際知識」（Know-How），包括長期存在的設備工程師及老師傅，若可以把這些Know-How融入物理AI平台，譬如讓機器人掌握老師傅對螺絲拋光、研磨經驗，將可以協助各國廠商快速升級技術，完成垂直領域加值，落實再工業化。
最後，黃仲宏認為，機器人領域牽涉到許多資安及資料庫知識，許多國家未必會願意把相關內容交由具有資安疑慮的中國製造，這也將會是台灣切入非紅供應鏈的契機。
就算中國可以掌握低成本機器人供應鏈，台灣在線性滑軌、馬達、減速齒輪、機器2D、3D視覺辨識技術，還有機器人演算法晶片開發都還是相當優秀，再加上結合非紅供應鏈優勢，更要發揮國際影響力。
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