「製造人形機器人，是從工程觀點理解人類本身的過程。」早稻田、德國機器人研究院、史丹佛專家談人形機器人技術革命與台灣下一步
由國家科學及技術委員會主辦的「2025 臺灣創新技術博覽會（TIE）—未來科技館」，今（10/16）於臺北世貿一館登場。未來科技館今年也特別舉辦「智慧機器人論壇」，邀集德國 KIT 機器人研究中心、日本早稻田大學專家、史丹佛大學教授及美國機器人產業研究員，共探全球機器人發展的最新技術趨勢。
「台灣已正式批准一項非常重要的智慧機器人計畫，重點將著重於服務型機器人，」國家科學及技術委員會主任委員吳誠文表示，未來國科會、經濟部、數位發展部、教育部等單位，都將共同推動發展服務型機器人，讓 AI 能承載人類的知識與判斷力，應用於防災、醫療照護、交通安全與高風險作業等領域。吳誠文強調，這不僅是台灣技術創新的推進，更是以人為本、改善社會生活品質的重要工程，台灣應持續深化國際合作，同時結合製造實力與 AI 研發能量，才能創造具人性、智慧與永續價值的科技新時代。
AI 機器人正邁入「具備 3D 感知」的新時代
NVIDIA 資深研究經理暨首席研究科學家 Dr. Stan Birchfield 在「3D 感知技術在機器人操作中的應用」演講中指出，AI 機器人正邁入「具備 3D 感知」的新時代。過去十年，機器人雖然能完成泡咖啡這一類的簡單任務，但若要達到安全、可解釋、具人性互動的程度，就必須讓機器人具備「三維場景理解」能力。
「我們需要合成資料，因為合成資料可以自動提供完美的 3D 標註，這在使用真實資料時很難做到，」Stan Birchfield 進一步探討多項 NVIDIA 研究成果，例如從早期的 DOPE (Deep Object Pose Estimation)深度物件姿態估測，到支援多模型應用的 HOPE 與 HANDLE 資料集，以及能在未見過物件上進行 6D 姿態預測的 FoundationPose，再到可以重建透明、反光與可變形物體的 BundleSDF 系統，皆展示合成資料訓練與開源模型的潛力。Stan Birchfield 表示，這些技術已被應用於機器人抓取、擺放、插拔等任務，甚至可以透過人類示範，直接學習動作。
Stan Birchfield 強調，3D 感知不僅讓機器人能安全操作，更能推進從模擬到實境的知識遷移。NVIDIA 也將持續開放 FoundationPose、FoundationStereo 等研究成果，推動人機協作進化。
德國、日本、美國人形機器人的最新突破
德國卡爾斯魯厄理工學院（KIT）、德國機器人研究院（RIG）教授 Tamim Asfour 在「人形機器人—邁向通用型智慧的未來」演講中指出，人形機器人將成為下一波技術與產業革命的核心力量，當前多數機器人僅能執行單一任務，但人形機器人具備模仿人類動作與學習能力，能跨足醫療照護、製造維修與居家服務等領域。Tamim Asfour 也介紹團隊開發的「ARMAR-7」人形機器人，可在廚房協助備餐、在長照機構支援照護，協助或取代人類執行高風險工作，並結合「深層情節記憶（Deep Episodic Memory）」的認知架構，讓機器人能理解情境並以自然語言互動。 Tamim Asfour 強調，隨著 AI 融合與勞動力短缺加劇，人形機器人將加速進入日常生活，成為人類社會的新夥伴。
「製造人形機器人，是從工程觀點理解人類本身的過程，」早稻田大學人形機器人研究所所長 Atsuo Takanishi 以「人形機器人的研究進展與實踐探索」為講題，回顧日本人形機器人研究的發展脈絡。 Atsuo Takanishi 展示多款由早稻田大學研發的代表性機器人，從 1973 年的第一代 WABOT，到可自然行走、演奏樂器與對話的最新機型，體現日本長年在仿人機構、語音生成與情感表達上的技術突破。Atsuo Takanishi 也提到日本已啟動由產業界主導的新計畫，加速人形機器人在災害救援、行動輔具與娛樂領域的落地應用，期盼未來能與台灣展開更多合作，推動亞太人形機器人產業共同成長。
和過往不同，史丹佛大學電腦科學系教授 Karen Liu 在「人形機器人的物理智慧新境界」演講中指出，這波人形機器人熱潮與以往不同，關鍵不僅是 AI 的突破，還有開源工具、低成本 3D 列印與高效電機零件的共同發展，讓創新能量成功從實驗室擴散到民間，形成推動產業的新力量。 Karen Liu 也分享史丹佛團隊已經透過結合大型語言模型與物理模擬的數位代理（Digital Agent），讓機器人理解自然語言指令並自主規劃行動，並藉由強化學習，將人類動作數據轉化為真實機器人的運動策略，成功讓機器人能自然行走、保持平衡與執行多任務。未來，Karen Liu 的目標是打造「Universal Humanoid Policy」，讓機器人同時具備視覺、語言與動作智慧，實現真正能理解並行動於人類世界的智慧體。
台灣如何發展 AI 機器人產業？
在對談環節中，德國卡爾斯魯厄理工學院（KIT）、德國機器人研究院（RIG）教授 Tamim Asfour 認為，台灣應善用在半導體與電子製造領域的世界領先地位，將晶片、感測器與控制器等關鍵零組件技術結合 AI 演算法與通訊模組，發展專屬於機器人的核心運算硬體與控制平台，打造「硬體 × AI」的整合實力。
史丹佛大學教授 Karen Liu 則指出，台灣若想推動 AI 與機器人產業創新，基礎研究與人才培育是長期關鍵，並建議台灣可以培養能跨 AI、機械與控制系統的研究人才，積累永續創新能量。
NVIDIA 資深研究經理暨首席研究科學家 Dr. Stan Birchfield 表示，台灣可強化學術研究、創業與產業應用之間的轉譯機制，讓研究成果能從實驗室快速走入市場，並強調完整的「基礎研究 × 創新 × 人才」生態系是產業成長的關鍵。
早稻田大學教授 Atsuo Takanishi 則指出，台灣與日本同樣面臨高齡化與災害頻仍的挑戰，可從醫療照護、長期照護與災防應用場域切入，打造兼具社會價值與國際競爭力的人形機器人示範基地，推動技術落地與產業國際化。
若要在 AI 機器人時代脫穎而出，台灣必須結合製造與半導體優勢、厚植基礎研究與人才能量，才能進一步打造從技術到應用兼具的完整生態系。