報告_和椿_機器人產業白皮書_20260917

PDF 原檔：報告_和椿_機器人產業白皮書_20260917_original.pdf

公司公開白皮書（簡報版面）。文字以 PyMuPDF 逐頁抽取，### p<n> 為頁碼；頁面渲染圖 報告_和椿_機器人產業白皮書_20260917_p<n>.png 已存 attachment，已於 2026-10-29 驗證（見文末圖片清單）。

原始內容

p1

機器人產業趨勢白皮書 從全球市場數據、機器人現況到機器人通用化之路

p2

全球機器人市場趨勢分析 在缺工、少量多樣生產與品質要求同步提升的壓力下，全球機器人產業正進入新一輪成長週期。從工業機器人的穩定放量、通 用型機器人（協作手臂、AMR）的規模化普及，到人形機器人仍處於商業化驗證的早期階段，市場正呈現清楚的階梯式分布。 本白皮書彙整近期公開市場數據與產業動態，協助企業掌握機器人自動化的發展全貌與布局方向。 54.2萬台 2024年全球新安裝工業機器人數量，連續4年突破50萬台 466.4萬台 2024年全球運行中工業機器人總量，年增9% 74% 2024年新安裝機器人中，亞洲市場占比 結構性成長動能 ●電子業首度超越汽車業，成為2024年全球工業機器人最大應用領域。 ●中國以54%的全球安裝量居首，其機器人品牌市占率首次超越外商，達57%。 ●七國集團（G7）製造業至2024年面臨逾200萬個工廠職位空缺，日本機器人密度創每萬名員工399台的歷史新高。 ●智慧倉儲市場預估由2026年約340億美元成長至2035年約1,150億美元（CAGR 14.4%）；服務機器人整體市場則由2026年約860億美元成長至2031年約 2,097億美元（CAGR 19.51%）。 ●2024年全球專業服務機器人銷量近20萬台（年增9%），其中運輸與物流類占10.29萬台（年增14%），是成長最快的應用領域。 資料來源：International Federation of Robotics《World Robotics 2025》、TEJ台灣經濟新報《認識機器人產業》（2026年4月）、ResearchNester《Smart Warehousing Market》、Mordor Intelligence《Service Robotics》（彙整至2026年9月） 2 市場趨勢

p3

各類機器人市場規模與成長預測（2024–2030） 170 19 230 470 20 350 118 530 1,160 180 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 工業機器人 協作機器人 移動機器人 (AMR) 服務機器人 人形機器人 市場規模（億美元） 2024年（億美元） 2030年預估（億美元） CAGR 14% CAGR 35% CAGR 14% CAGR 17% CAGR 40% 資料來源：科技發展觀測平台、TEJ台灣經濟新報《認識機器人產業》（2026年4月整理） 3 市場趨勢

p4

人形機器人：實際應用與產業使用狀況 人形機器人是近兩年市場聲量最高的機器人類別，出貨量呈現數倍成長，但若檢視實際落地情形，目前仍以研發驗證與數據蒐集為主，尚未真 正進入產業的規模化導入階段。對電子製造業而言，理解這個「熱度與落地程度落差」，是評估布局時機的關鍵。 ＜15% 2026上半年出貨量中，真正投入生產環境創造工業價值 的比例 272% 2026上半年全球出貨量年增幅（約1.91萬台） ＞80% 2025年全球人形機器人出貨量中，中國廠商占比 尚未大規模導入的三個現實 ●應用場景仍以科研教育、數據採集與展示互動為主，多數導入僅止於數據採集、模型訓練與 特定工序測試。 ●「大腦」智能仍在早期階段：一進入真實場景（光線變化、物體位置不定、人員干擾）便容 易失效，VLA模型的數據缺口高達99.9%。 ●成本、續航、可靠性與場景適配仍待突破，現場運營單位普遍缺乏誘因承擔測試新技術的成 本。 市場預測分歧仍大 ●SAG預估2026年全年出貨量約6萬台；蓋世汽車研究院估計上看 10萬台；中國工信部目標2026年整機產量突破10萬台。 ●摩根士丹利將2026年出貨預測上調至5萬台，並預期2030年達 44.6萬台（CAGR 106%）。 資料來源：Smart Analytics Global（SAG）、IDC、蓋世汽車研究院、摩根士丹利、工商時報、經濟日報（彙整至2026年9月） 4 值得留意的是，部分廠商已從「像不像人」轉向「能不能幹活」的務實路線。例如：推出輪式/雙足人形機器人，鎖定倉庫取箱、物料搬運 與工作站交接等廠內物流場景，強調重點不在外型是否擬人，而是能否安全、穩定地進入既有工廠完成實際工作。整體而言，人形機器人現 階段的角色，更接近「數據採集與場景驗證的載體」，而非可立即取代人力的量產方案。 市場趨勢

p5

通用型機器人：AMR 與協作手臂，台灣優勢在整合 相較於仍在驗證期的人形機器人，協作型機器手臂（Cobot）與自主移動機器人（AMR）在台灣已進入成熟放量階段。這兩類「通用型機器人」 憑藉低導入門檻與高部署彈性，正從電子製造、半導體產線，擴散至服務業與中小型企業，成為現階段智慧製造最務實、也最具投資效益的自 動化路徑。台灣供應鏈完整，但要把單機效能放大為全廠價值，仍需跨品牌整合、WMS／MES 串接、資料標準與持續維運。 協作手臂：從工廠走入大眾場景 ●低門檻特性——無需專業編碼、可手動教導設定，成功跨出工廠，在餐 飲業等場景快速普及。 ●在電子製造領域已能涵蓋插件組裝、螺絲鎖附、塗點膠、機台照護、測 試、檢驗、亂數取料、包裝、貼標、堆棧等全流程應用。 AMR：製造業的關鍵基礎設施 ●受惠於邊緣運算晶片（如NVIDIA Jetson系列）成本下降，AMR部署成 本大幅壓縮、投資回收期縮短，應用已從大型企業試點快速下沉至中大 型企業，並從電商倉儲擴散至半導體、電子製造、傳統製造與生技製藥 等產業。 資料來源：TEJ台灣經濟新報《認識機器人產業》、Global Market Insights、IFR、PMC、TEJ、AMR and collaborative robot visuals（2026年4月）（彙整至2026年9月） 5 AMR｜廠內物流、物料補給與跨站搬運 協作手臂｜檢測、組裝、貼標、堆棧等應用 全球市場規模34→170億美元 2026 → 2035｜CAGR 19.5% 2024年安裝量64,542台 2024 安裝量｜年增12%，占工業機器人安裝量11.9% 市場趨勢

p6

企業導入機器人的轉型瓶頸 70%+數位孤島 企業面臨「自動化孤島」，多品牌機器人、PLC、MES系 統彼此獨立、資料難以互通，串接整合困難。 60%+驗證陷阱 自動化專案容易陷入「驗證陷阱」。單點試驗雖能成功， 但因跨場域、跨流程缺乏統一標準，複製到其他產線或廠 區時難以放大。 60%+隱形成本 隱形成本偏高，大量預算並非花在硬體本身，而是耗費在 後續的軟體客製化、通訊協定對接與系統整合上。 企業真正缺的不是設備，而是成功導入的方法。 資料來源：McKinsey & Company Smart Manufacturing Survey, Gartner Industrial Automation Report, Deloitte Smart Factory Insights. 6 可落地 可整合 可持續升級 企業痛點

p7

了解機器人是什麼 04 機器人把感知、控制與動作組合成可重複執行的系統 外型不是分類重點；應看它如何移動、操作物件，以及能否適應環境變化 工業手臂 固定區域內高速、精準地重 複動作 常見任務：焊接、加工、搬 運 協作手臂 較容易重新部署，能在風險 評估後與人共享工作空間 常見任務：鎖附、上下料、 檢測 AMR 自主導航並在站點之間運送 物料 常見任務：線邊補料、跨站 搬運 人形機器人 在商用/工業場域使用人類環 境與工具 常見任務：撿料、翻撿、取 箱搬運、鏟爆米花等，人形 操作仍在驗證 注意：協作手臂是工業機器人的一種；AMR也可能被不同研究機構歸入專業服務機器人，市場分類不可直接加總

p8

了解機器人能做什麼 05 從任務選機器人，比從產品規格找應用更有效 先辨識工作型態，再檢查節拍、變異、負載、空間及上下游流程 任務 典型工作 適合平台 導入前先確認 移動物料 棧板、料箱、線邊補料、跨站搬運 AMR／無人拖板車/人形機 器人 路線、呼叫邏輯、電梯與門禁 操作物件 上下料、鎖附、點膠、堆棧 工業手臂／協作手臂 物件一致性、治具、末端夾具 檢測與量測 外觀、尺寸、條碼、製程結果 手臂＋視覺／固定式視覺 光源、樣本、判定標準 商用服務 清潔、配送、接待 服務型機器人 人流、動線、安全與服務流程 複雜任務可以拆成「移動＋操作＋檢測」，再用系統整合串成完整流程

p9

技術成熟度 06 不同機器人位於不同的商用成熟度 成熟度應由可重複部署、穩定運行與維運能力判斷，而不是媒體聲量或出貨預測 成熟商用 工業手臂 固定節拍、固定環境、高重 複任務 條件式成熟 協作手臂／AMR 可規模化，但成效高度依賴 流程、治具與系統串接 早期驗證 人形機器人／通用操作 以資料採集、模型訓練與特 定任務測試為主 技術選擇原則：先用成熟技術解決明確問題，再把新技術放入可控的驗證範圍

p10

導入判斷 07 一項工作越能被清楚描述，越容易成功自動化 先用五個問題篩選任務；答不清楚時，應先改善流程或蒐集基線資料 01 工作是否重複且可標準化？ 02 物件、治具與輸入條件是否穩 定？ 03 節拍、品質與人力成本是否可 量測？ 04 異常狀況是否有限且能定義處理方式？ 05 上下游流程與系統是否願意配合改造？ 4–5項清楚：適合進入PoC｜2–3項清楚：先做流程改善｜0–1項清楚：暫不建議採購設備

p11

投資效益 08 ROI必須同時計入可量化效益與總持有成本 只比較設備價格與節省人數，容易高估回收速度 年度可量化效益 人力重配置＋增產貢獻＋品質損失 降低＋安全與停機損失降低 − 年度總持有成本 設備折舊／租賃＋整合與治具＋軟 體授權＋維護＋停線與教育訓練 = 年度淨效益 投資回收期＝初始投資÷ 年 度淨效益 驗收KPI至少要包含：產出、品質、可用率、人工介入時間與異常恢復時間 若效益主要來自『未來可能的人力短缺』，應另做保守、中性與積極三種情境，不要直接列為已實現效益

p12

常見失敗 09 多數自動化專案不是敗在機器人本體 真正瓶頸通常出現在流程、介面、責任與規模化條件 流程未標準化 同一工作由不同人採用不同方法，PoC無法建立穩定基準 單機成功、系統孤立 機器人能動，但未串接MES、WMS、門禁、電梯或派工系統 只算硬體價格 忽略治具、軟體、停線、維護與異常處理的人力成本 沒有營運負責人 專案由IT、工程與使用單位共同參與，卻無人對KPI與上線結果負責 成功條件：工程可行、營運願意改流程、系統可以串接，且有人持續管理成效

p13

導入路徑 10 PoC的目的，是驗證可複製的營運結果 從基線量測到規模化，每一階段都要有明確交付物與退出條件 1 任務盤點 現況流程、人工時間、節拍 、品質與異常 2 方案與邊界 機器人、治具、軟體、系統 介面與安全範圍 3 PoC驗證 以真實物件、真實節拍及異 常情境測試 4 驗收上線 可用率、產出、人工介入與 恢復時間達標 5 複製維運 建立版本、資料、備品、維 護與跨廠部署標準 每一階段都可做出繼續、調整或停止的決策，避免PoC長期懸而未決

p14

未來技術 11 Physical AI擴大機器人的適應能力，但不會消除場域工程 VLA是讓機器人理解視覺、語言與動作關係的方法之一；穩定落地仍需要控制、安全、資料與整合 目前適合做 資料採集與遙操作示範 特定物件、特定工位的操作PoC 驗證末端執行器、視覺與控制介面 仍需突破 長時間可靠運行與異常恢復 跨場景泛化與資料品質 安全、成本、續航與維運責任 建議定位：把人形機器人視為中長期能力建設與場景驗證平台，而 非立即大規模替代人力的標準設備

p15

機器人解決方案提供者 企業真正需要的，是一個可整合、可落地，且能隨需求持續升級的智慧自動化解決方案。 和椿科技提供協作手臂、AMR機器人、人形機器人等解決方案，協助企業從單點試驗跨越到全廠整合，解決產業困境，而這也正是和椿科技能 為產業帶來的價值所在。 • 數據採集：多元場域感測器資料 與作業流程數據整合採集 • 場域應用資料庫：累積跨產業應 用場域知識庫，加速模型訓練 • 各產業落地交付：機器人系統整 合、部署與維運全程服務 人形機器人 功能型機器人 智慧物流 堆棧機器人 工業搬運機器人 智慧製造 協作手臂 搬運機器人 智慧服務 遞送服務機器人 清潔機器人 解決方案

p16

三大趨勢 企業布局方向 趨勢一：實體AI進入「成功導入」時代 邊緣運算與視覺感測突破，機器人具備動態環境自主感知能力；AI機器人市場規 模預估由2023年123億美元成長至2033年1,468億美元，CAGR達28.12%，技術 正式從PoC走向規模化穩定運作。 → 方向一：及早建立自身的製程數據基礎 各產業的場域數據，將是訓練下一代機器人智能的關鍵素材，及早蒐集才能在AI 導入速度上取得先機。 趨勢二：企業採用機器人是務實導向 關注焦點從『技術展示』轉向『實質營運成果』；中小企業更傾向以RaaS降低前 期資本支出，並搭配AI預測性維護，降低非預期停機風險。 → 方向二：用RaaS降低試錯成本，用數據驗證ROI 優先評估RaaS模式快速驗證場域效益，並建立設備健康監控機制，讓自動化決策 立基於實際營運數據，而非技術規格。 趨勢三：工業5.0，人機協作融入日常運作 核心並非『全面無人化』，而是透過人機協作與極簡介面，讓技術無縫融入日常 現場作業。 → 方向三：重新設計人機協作流程，而非只買設備 盤點哪些工作交給機器（高重複、高精度、長時間穩定），哪些留給人（製程優 化、品質決策、彈性調整），讓自動化真正融入日常運作。 未來機器人產業發展及企業轉型策略 三大趨勢與企業布局方向 企業轉型策略 轉型維度 過去做法 現在／未來趨勢 技術應用 單點PoC概念驗證 內建Physical AI，規模化穩定運作 財務決策 高額資本支出（CapEx） RaaS彈性訂閱／租賃 人機關係 機器全面替代人力 人機共融、以人為本 資料來源：IFR (International Federation of Robotics), Gartner, TIER 台經院, EOSYS, SCIO Automation, European Commission, IFR, JR Automation, StartUs Insights 2026 Reports 未來展望

p17

結語 對製造業而言，現階段最務實的路徑，是優先深化協作手臂與 AMR 等成熟技術 的規模化應用；同時，將人形機器人定位為中長期的資料採集、模型訓練與場景 驗證平台，而非急於追求一次到位的大規模部署。 未來真正的競爭優勢，不在於是否率先導入某一類機器人，而在於企業能否及早 建立可持續累積的製程資料基礎、系統整合能力與人機協作模式，為下一階段 AI 驅動的機器人自動化奠定基礎。

p18

圖片清單（已驗證 2026-10-29）

看圖預算限制，僅目視 p1、p2、p3、p4、p5、p7、p14、p15、p18；其餘頁（p6、p8–p13、p16、p17）依抽取文字判定為文字卡，未逐張目視。