AI 產業蓬勃發展，尤其在人形機器人領域吹起革命風暴。不僅輝達執行長黃仁勳喊出「人形機器人是下一個兆元產業」，就連台積電總裁魏哲家也在股東會上確認，訂單需求旺盛。人形機器人潛力無限，今天我們從協作機器人延伸到人形機器人，全面剖析產業趨勢與投資機會。

AI投資的三波浪潮：從硬體到軟體，再到AI機器人

Allen老師指出，AI的投資機遇可以劃分為三個清晰的階段：

1. 第一波：半導體與伺服器 (2022年Q4起)

   
   由OpenAI的ChatGPT引爆，全球雲端服務供應商(CSP)瘋狂搶購輝達晶片，帶動了整個硬體供應鏈的起飛。從IC設計(輝達、博通)、CoWoS設備(弘塑、辛耘)、散熱(奇鋐、雙鴻)到伺服器ODM(廣達、緯穎)，台灣在此波浪潮中扮演了核心角色。

2. 第二波：AI軟體 (2024年Q3起)

   
   當市場預期硬體資本支出將在2025年達到高峰時，資金開始轉向具備長期增長潛力的軟體產業。投資邏輯在於，這些軟體公司將借助AI實現獲利結構優化，從虧損走向獲利，進入快速成長期。

3. 第三波：AI機器人 (現在正要開始)

   
   這是目前最令人興奮的領域，涵蓋三大核心：協作機器人、自動駕駛、人形機器人。其中，協作機器人已商業化，但高階自動駕駛與人形機器人仍處於爆發前夜，商機與投資價值巨大，現在正是研究與布局的最佳時點。

焦點一：協作機器人 (Cobots)－從聰明工具到自主夥伴

協作機器人，簡而言之，就是加入了AI大腦的工業機器人，使其變得更聰明、更具彈性。

產業格局的顛覆

Allen老師點出一個關鍵變化：傳統工業機器人市場由日本發那科(Fanuc)、安川電機(Yaskawa)，德國庫卡(KUKA)及瑞士ABB四大家族壟斷。然而，在協作機器人領域，市場前三名卻由丹麥的Universal Robots、台灣的**達明機器人(Techman Robot)及韓國的斗山機器人(Doosan Robotics)**佔據，顯示AI已徹底改變了產業競爭格局。

核心價值與應用

R老師進一步分析，協作機器人之所以崛起，主要基於三大驅動力：

• 結構性缺工與成本壓力： 一個能24/7工作、不需休息且能透過AI不斷學習優化的機器人夥伴，吸引力巨大。
• 市場需要極致彈性： 面對「少量多樣、客製化」的生產趨勢，傳統產線調整耗時。搭載AI視覺辨識與自主路徑規劃的協作機器人，可透過「無程式碼(No-code)」平台，讓非專業背景的產線人員在幾小時內完成新任務設定，效率呈指數級提升。
• 技術成熟與成本下降： 輝達的雲端模擬平台、開源演算法以及更便宜的3D相機、力覺感測器，讓賦予機器人智慧變得更具成本效益。

根據國際機器人聯合會(IFR)數據，協作機器人市場未來五年複合年增長率(CAGR)高達30%，而加入了AI的協作機器人成長率更高，這之間的差距明確指出，AI賦予的智慧才是真正的爆發點。

焦點二：自動駕駛－政策法規是關鍵催化劑

自動駕駛是目前產值已達兆元級別的AI應用。Allen老師強調，政策是推動產業從L2邁向L3（真正自動駕駛）的關鍵。

目前全球主流車款仍停留在L2等級，車廠之所以不願宣稱達到L3，主因在於法律責任歸屬。一旦車廠承認其車輛為L3，任何事故責任都將由品牌方承擔。因此，車廠寧可用L2+、L2++等名詞，也不輕易跨越雷池。

然而，各國政府正積極鬆綁法規。例如，2025年4月美國交通部宣布全新的自駕車監管框架，旨在建立統一法規，此舉立刻激勵了相關晶片商、特斯拉及無人計程車開發商的股價。政策的明朗化，將同時影響價值面、資金面與心理面，是投資者必須緊盯的催化劑。

特斯拉的護城河：數據飛輪

R老師以特斯拉為例，拆解了其難以超越的護城河——數據飛輪：

1. 數據收集： 全球數百萬台特斯拉在「影子模式」下，24小時不間斷收集真實路況數據。
2. 異常事件標記： 當駕駛員需介入操作時，系統會自動標記並上傳該「異常」片段。
3. AI工廠訓練： 特斯拉的資料中心利用海量數據，不斷訓練和優化其FSD模型。
4. OTA雲端更新： 更強大的模型透過線上更新，部署到全球每一台車上。

這個閉環讓特斯拉的AI越跑越聰明。截至目前，特斯拉累積的用戶行駛里程已突破36億英里，而其競爭對手Waymo約為5000萬英里，形成了數個量級的輾壓優勢。更關鍵的是，特斯拉的數據是由車主「付錢」幫它收集的，成本結構無人能及。

焦點三：人形機器人－下一個兆元產業的黎明

人形機器人是終極的夢想，但目前仍處於產業生命週期的導入期。Allen老師預估，初步商業化可能在2026-2027年，但要實現大規模應用，可能需等到2028-2030年後。儘管時間尚遠，但股價會提前反應，現在正是關注研發進度、量產計畫與企業訂單的絕佳時機。

R老師則點出人形機器人商業化的兩大瓶頸：

1. 硬體瓶頸（身體）：

• 關節馬達/減速器： 機器人的「肌肉」，需兼具靈巧、力量與節能，但成本極高，一台機器人需要20-40顆。這是台灣工具機廠商的潛在機會。
• 能源效率： 機器人的「體力」，現有電池技術難以支撐長時間高強度工作。
• 耐用度與總體擁有成本(TCO)： 機器人需承受工廠環境上萬小時的磨損，維修與零件壽命是關鍵。例如，**貿聯(BizLink)**研發的耐彎折線束，就是為了解決此類問題。

2. 軟體瓶頸（大腦）：
關鍵在於從**「專用型AI」進化到「通用型AI」。專用型AI（如AlphaGo）只能在單一任務上做到100分；而通用型AI的目標是「在無數個未曾見過的任務上，都能做到60分，並持續進步到80分」**。這才是人形機器人能真正在人類世界工作的突破點。

投資標的與展望

Allen老師建議，投資應「價值在哪裡，我們就在哪裡」。AI機器人的全球供應鏈複雜，美股、港股、台股皆有值得關注的企業。在台股中，他特別點名兩家公司：

• 達明機器人 (6120 TT): 全球協作機器人市佔前三，產品純度高達95%，是AI機器人領域的市場顛覆者。
• 亞光 (3019 TT): 機器人的「眼睛」，其光學鏡頭模組是協作機器人、自駕車與人形機器人都需要的關鍵零件。市場傳聞其已是特斯拉供應商，未來潛力巨大。

如果你想知道達明、亞光更深入的分析？優分析準備了研究報告，加入LINE群組，留言「達明、亞光」就能領取！  我想要!!!