在 AIF 近期舉辦的閉門會議中，與會專家也都提到，市場需求雖然已經出現，但並不表示產業已具備承擔相應後果的能力；若無視底層架構的韌性與治理體系的建立，這場看似繁榮的產業轉型，終將面臨風險失控的考驗。
隨著少子化、超高齡社會及勞動力結構的轉變，AI 機器人正逐步由工廠延伸至醫療、照護、防災與家庭生活。對台灣而言，這不僅是政府推動「AI新10大建設」的四大重點科技之一，也是牽動產業轉型、社會信任與國家安全的重大課題。
需求正在擴張，但落地風險同步放大
當 AI 機器人從封閉的生產線走向 ICU、 手術室、災難現場乃至國防領域，不同場域所在意的風險層次也就不同。相較於製造業自動化在工廠內、封閉環境的應用，服務型機器人在非結構化環境中與人共處，這意味著「出錯」的代價不再是產線停擺，而是攸關生命安全、敏感的資安數據與國家安全。當這股技術浪潮推向「孤老照護」與「私人家庭」等隱私邊界，其引發的社會震盪將更勝以往。
在 AIF 近期舉辦的閉門會議中，與會專家也都提到，市場需求雖然已經出現，但並不表示產業已具備承擔相應後果的能力；若無視底層架構的韌性與治理體系的建立，這場看似繁榮的產業轉型，終將面臨風險失控的考驗。
家庭場域的隱私危機比技術瓶頸更嚴重
會中專家們提到，當 AI 機器人進入私領域，在資安面存在著許多此刻還沒有想像到的風險，例如市面上充斥著大量低價開發的機器人模組，由於這類裝置多半預設雲端傳輸，使用者的家庭作息、健康資訊、甚至生活節奏，極可能在無形中淪為數據監控的對象，背後隱藏著巨大的隱私漏洞。
進一步思考，在技術架構方面，除了雲端之外，邊緣運算（Edge AI）擁有關鍵的安全優勢。包括將數據留在裝置端處理、並讓 AI 推論與訓練於本地完成，除了阻絕資料外流風險，更讓使用者擁有設備的絕對主動權，確保個人數據不會被自動上傳至不可控的雲端環境。如何結合兩者強項、採用最合適的佈署架構，這是發展智慧機器人、尤其是服務型機器人必須首先注意的關鍵。
最大斷層不在技術，而在「SI 整合門檻」
而這同時牽涉到一個重要的問題是，機器人發展的瓶頸，除了 AI 演算法或硬體規格，決勝負的關鍵往往在於「整合能力」的斷層。
現狀顯示，台灣系統整合商（SI）雖深耕醫療、零售及公共部門，對場域流程瞭若指掌，卻難以跨入底層架構與 AI 模型訓練；反觀技術開發者空有創新模型，卻因缺乏第一線場域的實戰理解，導致研發與需求脫節。
這種「結構性困境」引發了三大連鎖反應：首先，技術雖在卻難以落地；其次，明確的場域需求無法快速轉化為量產產品；最後，高昂的導入成本與陡峭的學習曲線，讓許多專案陷入「試點停滯（Pilot Purgatory）」的僵局。
專家指出，若缺乏成熟的 SDK（Software Development Kit）、中介軟體（Middleware）與平台化工具，單靠 SI 廠商自行摸索技術，恐怕會影響整體產業的轉型進程。
台灣需要政策「方向」與產業「定位」
面對AI整合所帶動的新產業興起，與會的產業專家指出，政府的角色也必須重新調整。
過去著重於硬體補貼的思維已不足以支撐現況，若政策方向模糊、無法建立明確推動產業發展的機制，不僅難以形成產業規模，更可能加速外溢風險。台灣發展 AI 機器人的核心優勢，不在於打造最炫的硬體，也不在於盲目追隨國際巨頭的路線，而在於能否建立一套「技術可安全使用、社會可高度信任、產業可完整吸收」的落地系統。
在這場競賽中，風險不是阻礙，而是判斷產業成熟度的試金石。誰能正視風險、設計制度、補齊整合問題，誰就更有機會，讓 AI 機器人真正走進台灣的日常生活，而不是停留在展示與示範階段。