Physical AI：從產業競爭走向國家競爭

2026年5月底東京Humanoids Summit，原本以技術與商業化為主軸的峰會，今年也為政府代表與政策觀察者保留講台。

一家美系機器人大廠的政策副總裁在會中直言：「政府不介入已經不行了。」理由包括：AI政策與機器人政策開始交疊、自主系統的軍民兩用性質讓機器人進入國安視野。技術一旦被劃入國安範疇，政策資源往往隨之增加，無人機與5G都走過這條路，接下來可能輪到機器人。

這不只是一位企業高階主管的觀察。截至2026年，已有十餘個國家或地區提出具官方背書的機器人或智慧機器國家發展架構，從日本、南韓、新加坡、印度，到德國、法國、荷蘭、中國與澳洲。架構的核心要素已逐漸成形：從人才訓練、研究資金、安全標準，到供應鏈韌性、國安與貿易政策；後三項關聯地緣政治。

這些路徑大致可以收斂成4種模式：

1. 美國是產業先行、政府補位的產業主導型；

2. 中國是全政府動員、由上而下推進的國家動員型；

3. 歐盟是以法規架構定義可信任生態系的法規治理型；

4. 日本與南韓則同屬政府與產業緊密配合的協同生態型，但做法不同：日本靠政府主導的共用資料平台，南韓靠政策延續與大企業投資。

美國的邏輯一貫：產業夠強，政府通常不急於介入。從晶片運算、電動車跨足機器人的科技大廠，到人形機器人新創與頂尖AI研究實驗室，實體AI（Physical AI）生態系的資本、模型與平台能量仍高度集中在美國。美國國會2025年起開始相關討論，目前推進較快的是對中國機器人的限制措施；聯邦層級、以機器人產業為核心的國家機器人戰略，尚未成形。

日本曾長期位居全球工業機器人密度第一，但依IFR修正後的計算基準，2025年已滑落到第四，類似的反思在東京峰會多次出現：硬體優勢不再夠用，政策重心轉向資料與基礎模型的競爭。日本經濟產業省（METI）近年整合高效能運算（HPC）基礎設施與新設的具身智慧（embodied AI）旗艦計畫，讓企業共用機器人資料與模型；2026年3月發布的新版AI機器人戰略，目標2040年在全球AI機器人市場取得30%以上市佔率，期望重新站回與中美並列的位置。

南韓是最早把機器人提升到國家法律層級的國家：2008年的智慧型機器人開發與普及促進法奠定基礎，十餘年政策延續性累積出生態系厚度。2026年六月底，南韓進一步把Physical AI與半導體、AI資料中心並列為三大國家旗艦計畫，由總統府直接督導，目標2028年讓10個產業別的人形機器人進入商用，並開發自主的機器人基礎模型。南韓模式裡，資本仍來自民間，但政府的主導性明顯增強。

中國的機器人政策以2015年「中國製造2025」為分水嶺，機器人列入十大重點產業；2026年的第十五個五年規劃首次把具身智慧與量子技術、腦機介面、6G並列為頂層新興產業方向。同年2月，工信部轄下的標準化委員會發布人形機器人與具身智慧標準體系，並明列國際標準化目標：先立標準、再定市場門檻，過去用在5G，如今延伸到機器人。地方政府競相設基金、建園區，形成外界稱「全政府推進」的格局，但商業化仍待驗證：出貨多流向研究、教育與展示市場，製造現場仍以試點居多；規劃文件強調供應鏈自主化，反映精密減速器等核心零組件仍仰賴日德業者。

歐盟AI Act於2024年8月生效，但2026年6月定案的簡化方案，把機器人安全元件等高風險應用的合規時程延後到2028年。2025年公布的AI Continent Action Plan擴建歐洲AI運算基礎設施；同年推出的Apply AI策略把機器人列為戰略產業之一。德國、法國、荷蘭各自執行國家機器人戰略，中央法規加成員國執行的雙層架構，即使時程放緩，寄望的仍是「布魯塞爾效應」：當AI法規成為進入全球市場的門檻，歐盟的監管架構就有機會成為實質的全球標準。真正的競爭在標準，不在速度。

4種模式之上，還有一張全球分工圖，東京會場的版本是：矽谷負責模型與資本，日本負責精密製造，南韓負責量產可靠性，中國負責硬體速度。台灣近期推出「智慧機器人產業推動方案」，規劃4年投入百億元、設立國家智慧機器人研究中心，以服務型機器人切入醫療照護與餐飲等缺工場域，也在試著標出自己在這張分工圖上的位置。

訓練資料的問題，在機器人領域格外值得關注：相較於大型語言模型，機器人可用的訓練資料少了2到3個數量級；彌補這個差距的方式之一，是讓機器人在真實作業環境中「持續學習」，邊部署邊累積場域資料、持續更新模型。台灣的製造與服務場域，恰好提供這個機制所需的條件。Physical AI最終競爭的，未必只是誰能造出最多機器人，而是誰能建立讓機器人持續、安全、可驗證地進入真實場域的產業條件。