By Sursha Wu
2025 年台北自动化大展延续去年的热潮，展场焦点从工业 4.0 的自动化基础，逐渐转向以 工业 5.0「人本协作」 与可持续驱动为核心的讨论。无论是机器人技术的快速演进，还是 AI Agent 的崛起，都揭示了制造业在数字化转型浪潮下的下一步：更贴近人、更具弹性、更以价值为导向的智能制造力。
以下是 PowerArena 观展后的三大趋势洞察，对 2025–2026 年制造商值得关注的重点提出观察：
1. 人形机器人进入诞生期：带动完整供应链
人形机器人市场的潜力，预期将是电动车市场的 10 倍。预计到 2035 年市场规模将达 260 亿美元，年复合增长率 37.2%。
—— Dforum, Digitimes 整合营销处处长 陈毅斌 Ethan Chen
过去在自动化展中，机械手臂常以「跳舞」的方式，展示其结构设计与运动协调性。但今年，我们观察到机器人正快速从 工业手臂 → 移动型机器人 → 人形机器人 的演化轨迹。
推动这波热潮的最大动力，来自于人口老龄化与用工短缺压力。在工厂端，AGV（无人搬运车）与 AMR（自主移动机器人）已成为解决搬运与物流挑战的重要角色；而人形机器人则逐步从展会概念走向实验应用，不仅有机会进入生产场景，也被期待能延伸至服务型应用。市场需求与雏形已在展场中浮现。
虽然目前工厂端对人形机器人尚未出现明确且可量化的效益场景，但其发展势必牵动庞大的产业链：从马达、驱动机构、控制软件、数据运算到传感器等。对制造商而言，挑战不仅在于掌握市场潜力，更在于如何有效整合关键零部件与技术，将其转化为能够落地、并契合当下最迫切需求的应用产品。
达明机器人通过轮式机器人拓展工厂端的应用场景。
NEXCOM 机器人搭载 Edge AI 视觉技术，以满足更多工厂端的应用需求。
2. 从生成式 AI 到 AI Agent：工厂端 AI 要的不止问答
自 2023 年起，生成式 AI（Gen AI）被企业大规模导入客服、营销、知识管理与文书自动化等环节，并在 2024 年成为数字化转型焦点。
然而，制造业在经过两年的尝试后逐渐发现，相较于办公场景的基础需求，工厂端更需要能结合现场数据与行业知识（domain know-how）的专属模型。
延伸阅读：仁宝电脑在产线中导入 AI 视觉与 LLM
在 2025 自动化展中，我们可以明显感受到话题的转向：2025 上半年焦点仍集中在 LLM 的潜力，而今年则落在 Agentic AI（AI Agent） 的落地应用。推动这股转变的原因，是工厂端对 信息整合、深度分析与决策支持 的需求提升。
企业不再满足于『AI 可以回答问题』，而是期待 AI 能具备自主性：能主动整合数据、产出分析，并在具体场景中提出行动建议，逐步成为企业内部的『数字化员工』，甚至在经验积累与问题解决的深度上，展现出超越单一员工的价值。
AI Agent 在订单排程与生产管理流程（如工单派发）的应用，目前是最常见的场景。
AI 自主（AI Agent / Agentic AI）可帮助工厂利用历史数据与实时机台数据对比，预测机台寿命，并提前提供保养与维修建议。
3. OCR/AOI 缺陷检测更趋成熟：用工短缺与质量要求是关键驱动力
AOI 技术正快速迈向更高阶的应用。过去多专注于固定物件检测，如今已能支持对输送带上高速移动的工件进行实时识别，甚至结合 Gen AI 平台或机械手臂，让检测不再是单一功能，而是更完整的流程解决方案。
推动这波演进的动力，主要来自 用工短缺 与 行业对质量的更高要求。同时，制造业对检测工具的期待也提升了：不仅要能识别缺陷，还要 整合数据、加速问题追溯，并通过 AI 语言模型的对话界面，以更直观的方式完成查询与分析。
目前各家厂商在 AOI 的差异化发展方向包括：
- 低代码（Low-code）、无代码（No-code），让非专业人员也能快速配置检测流程。
- 多功能与工具整合，可灵活嵌入不同应用场景。
在价格竞争趋近极限的情况下，部分厂商也选择转向利基市场，针对特殊场景开发差异化方案，例如 核电厂的异物掉落动态检测 或 金属加工厂的高温环境缺陷检测。这些高门槛应用不仅提升了 AOI 的专业深度，也展现出市场正朝向 专业化
手臂技术与 AOI 缺陷检测技术的整合应用。
2025-2026 AI 智慧工厂聚焦：数据采集、信息整合、风险预测
在 2025 台北自动化展中，Digitimes 举办的智慧工厂论坛以「AI²：IA × AI，制造方程式，产业升级新动能」为主题，点出当前制造业所面临的多重挑战：AI 革命、净零转型，以及地缘政治下的供应链重构。
我们整理出三项对制造商特别重要的关键洞察：
重点一：数据采集—— Data is Power
完整采集产线与机台数据，是制造数字化的核心基础。在此基础上，才能推动大数据与 AI 深度学习。
—— Dforum, 《打造新世代智能工厂》, 东元电机 技术长 饶达仁
数据的『量』与『质量』始终是一切应用的基础。无论来自机器或是产线，数据必须兼顾完整性与准确性，才能真正发挥价值。挑战不仅在于收集数据，还在于让这些数据对工厂「有意义」，能够被快速解读并转化为行动依据。
饶技术长指出，过去在工研院机械所推动工厂数字化时，关键并非单纯提取机台数据，而是确保数据能支持现场决策，涵盖人、料、机、法等层面的信息。
因此，制造商在导入任何 AI 应用或智能制造解决方案前，应优先思考 如何推进工厂数字化，并取得全面且可用的信息。只有具备充分的基础，才能有效推动后续更进阶的预测应用。
重点二：信息整合—— 工厂怎么用 AI？把老师傅的经验变成 AI
在工厂现场，数据若只是单点存在，价值有限。真正的挑战在于整合：如何让 OT 与 IT 接轨，形成跨系统的数据链，并进一步转化为可被行动化的知识。
其中，「老师傅的经验」是最具代表性的资产。操作、维修与运维知识长期停留在个人层面，难以传承。而当这些隐性的 know-how 能通过数据化纳入 AI 训练数据库，就能转化为 管理自动化、质量追溯、产品与设备质量管理，以及生产线优化 的依据。
信息整合的最终目标，是将分散的数据与经验汇聚成可被 AI 利用的资源，让 AI 真正成为工厂的『顾问』，支持决策并提升改善效率。
重点三：风险预测—— 看板化工厂信息管理
实时工厂看板能带来哪些效益？生产透明化、远程建厂、员工培训
当数据完成采集与跨系统整合后，下一步是导入 AI 深度学习，并与控制器或生产系统对接，将分析转化为预测模型，甚至直接对机台或产线采取行动。
随着制造业面临 供应链不确定性 与 质量挑战，风险预测的价值愈加凸显。过去工厂多依赖经验与事后检讨，反应往往滞后；如今 AI 能将设备异常、产能落差、供应链瓶颈通过实时看板呈现，让管理层能及早采取行动。
这种从 被动反应走向主动预测 的模式，正在帮助工厂建立韧性：
- 质量：提前识别产线异常趋势，避免大规模不良。
- 产能：利用线平衡与节拍数据预测，提前调度资源。
- 供应链：整合物流与物料数据，模拟延迟或缺料影响。
最终，这些能力都汇聚到 工厂信息的看板化管理。当所有生产相关数据能够在看板上实时呈现，管理层不仅能快速看到停机、产能差距或质量异常等现况，也能同步掌握背后的关联数据与潜在风险趋势。
透明化、可视化的呈现，让决策不再依赖事后追踪，而是以 前瞻角度 做出反应，提前部署资源，避免问题扩大。
PowerArena 提供整合性的工厂看板，让异常状况一目了然，实现生产透明化与即时应对。
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