在生成式人工智慧（AI）快速發展後，能夠直接感知並與現實世界互動的「物理AI」（Physical AI），正成為科技產業下一波關注焦點。與主要處理文字、影像及資訊的生成式AI不同，物理AI透過感測器、攝影機與運算系統理解周遭環境，並進一步做出判斷與動作，應用範圍涵蓋人形機器人、四足機器人、自動駕駛及智慧製造等領域。
根據日本顧問公司SUGENA於7月23日舉辦的線上研討會內容，中國近年在物理AI領域的發展速度受到關注，尤其在人形機器人與四足機器人的產品開發及實際應用方面進展快速。研討會由SUGENA社長須毛原勳與策略顧問鐘明博共同分享中國物理AI產業現況，以及日本企業未來可能採取的因應方向。
研討會引述資料指出，2025年中國製人形機器人出貨量約達1.44萬台，較2024年的約2,000台明顯增加，全球市占率則被估計達84.7%。不過，相關數據仍取決於不同研究機構對「人形機器人」與實際出貨的定義，市場規模與市占情況仍有待後續更多產業資料交叉驗證。
須毛原勳分析，中國物理AI產業快速成長，背後與多項因素有關，包括全球對機器人市場的高度關注、電動車產業累積的零組件供應鏈、軟體與應用開發能力、較多實際測試場域，以及政府投資、訂單支持與創業資金環境等。
從產業鏈來看，中國企業目前已從負責AI判斷與決策的運算系統、控制機器人動作的運動控制技術，一路延伸至機器人本體與關鍵零組件，包括減速機、光達（LiDAR）、觸覺感測器等，形成相對完整的產業布局。研討會也指出，中國企業傾向將尚未完全成熟的產品提早投入市場測試，再透過實際應用快速修正，成為加快技術迭代的重要方式之一。
相較之下，日本雖然長期在工業機器人、伺服馬達、減速機與精密控制技術方面具備優勢，但物理AI需要更高程度的自主移動、環境辨識與即時判斷能力，與傳統固定式工業機器人的技術需求並不完全相同，也使日本企業面臨新的轉型課題。
日本對物理AI的需求同樣與人口結構密切相關。隨著少子化與高齡化持續，日本未來可能面臨更嚴重的勞動力缺口，照護、運輸與營建等產業尤其受到影響。因此，物理AI除了是科技競爭議題，也逐漸被視為維持產業與社會運作效率的重要工具。
對台灣而言，物理AI的發展也可能帶來新的供應鏈機會。台灣在半導體、高效能運算、感測器及電子零組件製造方面具備一定產業基礎，隨著中國、日本及其他市場持續擴大機器人與物理AI投資，相關晶片、感測與運算需求可望同步增加。
未來物理AI能否從示範性應用進一步進入製造、物流、照護與服務業，仍取決於成本、安全性與實際使用效益。不過，從目前亞洲市場的布局來看，物理AI已逐漸成為中國、日本與台灣科技供應鏈下一階段的重要競爭與合作領域。
