全球第1個研發出人型機器人的產品可追溯至1927年，當時美國西屋電氣工程師首先向世人展示了名叫Televox的機器人，並開啟接下來長達近百年的機器人探索期，觀察機器人發展史，2021年的「特斯拉AI Day」可說是1個重要轉捩點，馬斯克當時除了揭露自動駕駛的技術發展，並且預告將開發人形機器人，當時Optimus原型的亮相許多人還以為只是科技噱頭，沒想到時隔3年後，最新1代的Optimus III竟然可以在斜坡上安穩行走、雙手操作、精準抓取等複雜動作也再升級，馬斯克宣布25年起預計將人型機器人導入量產，從一開始的5000台，27年生產目標增至50萬～百萬台，馬斯克認為未來商業化後的成長潛力更可望勝過本業的新能源車業務。

在技術層面，Optimus能展現超乎預期的動作協調性，除了因為精密機械傳動和控制技術，先進的演算法處理感知資訊也是不可或缺的一環。由台積電代工的Dojo晶片作為實現特斯拉AI帝國的運算大腦，Dojo 1首度用於全自駕技術FSD模型訓練，Dojo 2則採用台積電5奈米製程、先進封裝InFO-SoW，將FSD模型優化及人型機器人的行為模擬訓練，26年則預計有Dojo 3的誕生。

尤其，人工智慧技術的深度融合，為人形機器人提供了更強大的決策能力，甚至連手機品牌蘋果(Apple)都宣布進入了機器人的發展賽道，蘋果與美國名校卡內基梅隆大學合作「ARMOR」機器人，透過AI導入超過30萬種人類的運動序列，以數據化的方式訓練，ARMOR也具備較高的運算效率，與輝達的cuRobo相比， ARMOR-Policy表現出更好的運算性能，並透過逾40個TOF元件、AI軟硬體的結合，提高機器人手臂反應速度和精準度，由於蘋果過人的品牌影響力，一旦未來將商品走向量產，各界也期待機器人產業的市場規模將能因此快速擴大。

輝達(Nvidia)本身並不直接製造機器人，而是選擇與機器人製造商和解決方案開發商合作， 建立1個涵蓋訓練、模擬、佈署3種運算系統、軟件工具和工作流程的開放平台。以機器人開發為例，輝達在硬體上有DGX資料中心伺服器，負責大型語言模型等AI模型訓練；在邊緣端則有Thor處理器及Isaac GRooT平台協助機器人基礎模型、數據管道、模擬框架運作；物理建模則有Omniverse建構虛擬世界，最終協助開發者在各式平台環境進行大量的數據整合，為全球各地機器人的發展奠定基礎。執行長黃仁勳在農曆年前再度來台會晤相關供應鏈業者掀起了旋風，並直言：台灣廠商仍將在機器人的關鍵元件扮演要角，並能實現降低美國製造成本、提高滲透率的重要角色。

人形機器人對於精緻度要求更高，降低成本為首要任務，近年在LLM技術突破及製造成本大幅下降之下，商業化發展有加速之勢，然而以製造Optimus而言，硬體加上感測元件(排除軟體)成本仍高達4～6萬美元，因此時間拉長來看，能否將長期成本降低至2萬美元以下，是各家國際大廠努力的方向，才能看見後續商業化的價值。

解析機器人的組成，可拆分為決策感知系統和硬體，據研究機構TrendForce預估，各項零組件成本占比中，以行星滾珠螺桿占22%最高，其餘有複合材料件(含塑料及金屬)9%、6D力矩感測器8%，以及空心杯馬達占6%等，再以機器人身體部位區分，分為線性致動器(手臂、腿部)、旋轉致動器(肩、肘、腰、髖等關節)、仿生手掌等，其中，以線性和旋轉致動器零件各自佔據最高約30～35%的成本比重、其次的手掌零件約20%，最後再由電池、散熱、骨架等零件合計上看20%比重。

感知層面賦予機器人學習、理解能力，進行自主決策，藉此仿造人類五官、小腦、大腦的運作模式，這需要各式晶片、傳感器、鏡頭的配合，鏡頭模組、影像感測器、光學/聲學元件等正是許多台廠的強項，因此從晶片製造代工的台積電(2330)、IC設計相關的聯發科(2454)、達發(6526)、機器視覺的所羅門(2359)、研華(2395)，甚至到鏡頭的大立光(3008)、亞光(3019)、感測器相關的桓達(4549)、原相(3227)等都在未來有不少的切入機會，大立光近期首次提及對機器人鏡頭的看法，強調不止一個客戶正在進行相關項目，雖是5P鏡頭，多數鏡頭更要求具備防摔、夜視、AR等功能。

由於台灣在機電整合及傳動元件的布局相對全面，如馬達、控制系統、減速器、滾珠螺桿等業者可優先受惠，像是台達電(2308)、大銀微電子(4576)、台灣精銳(4583)、宇隆(2233)、鈞興KY(4571)、上銀(2049)等，過去因為工業機器人市場供應鏈相對封閉，知名4大家族已佔據60%的市占率，使得台廠難以打入，隨著市場興起協作機器人、人形機器人的浪潮，新應用成為這些台廠的驅動力，可觀察一些已有在固定路線的無人搬運車(AGV)、或進階的自主移動機器人(AMR)切入實績的廠商，或許能優先在人形機器人商業化過程中搶佔先機。