為何亞洲是實體人工智能的理想投資市場

實體人工智能使無人機、人工智能工廠、機械人及自動駕駛汽車等自主系統，能夠在現實世界中感知、理解、推理及執行複雜任務，其影響正在多個行業不斷擴展。亞馬遜全球各地的物流中心已部署逾100萬部機械人，負責分類、搬運及運送包裹，以提升送貨效率。與此同時，自動駕駛的士已在超過10個國家投入營運，公用事業公司亦已部署無人機，以檢查高壓電纜及外露天然氣管道等危險環境。醫療方面，全球逾60%大型醫院已將手術機械人整合至核心平台，而在已發展國家的醫療系統中，機械人輔助手術佔複雜手術超過一半¹ 。

實體人工智能仍處於發展初期。過往，現實世界的有限訓練數據限制了實體人工智能的發展，而目前大部分機械人解決方案仍需要一定程度的人類監督。然而，模擬平台的進步有助大規模提供合成訓練數據，為未來發展自主程度更高的實體人工智能應用奠定基礎。

實體人工智能帶來足以推動行業轉型的全新能力，其市場潛力相當可觀。據估計，工作場所部署的人形機械人（外形及行為與人類相似的機械人）到2035年將達200萬部，到2050年更將達3億部，創造規模介乎1.4萬億至1.7萬億美元的總潛在市場²，而這項預測甚至尚未包括工業／服務機械人、自主系統及無人機等其他實體人工智能類別。

實體人工智能與生成式人工智能有不同要求。實體人工智能需要在邊緣端[A1.1]運算，即直接在設備上進行本地數據處理，而不會將數據傳送至中央雲端或數據中心，原因是實體人工智能需要即時進行本地推理，以作出實時自主決策，從而避免系統故障或安全風險。此外，實體人工智能不能依賴網絡連接，以免受到連線不穩或速度緩慢的影響。圖1。

圖1. 生成式人工智能與實體人工智能的不同要求

資料來源︰瀚亞投資。GPU = 圖像處理器。2026年5月。

基於這些要求，實體人工智能在功耗方面受到限制，需要在電池續航力與散熱管理之間取得平衡。由於運算能力必須嵌入設備，其體積亦受到限制。此外，大規模部署的需要亦帶來成本限制。這些限制導致價值由軟件轉移至亞洲主導的硬件領域。

機械人、自主系統及工業機械高度依賴感應器、半導體晶片、致動器、控制器及其他精密組件。尤其就機械人而言，研發靈活度、精準度及適應能力媲美人手的機械手至關重要，而亞洲在這些領域具有競爭優勢。圖2。

圖2. 亞洲供應人形機械人的多個關鍵組件

資料來源︰瀚亞投資。2026年5月。

亞洲在實體人工智能硬件方面的優勢源於其深厚的製造實力、高度整合的生態系統，以及實際部署的優勢。

首先，亞洲擁有數十年大規模生產消費電子高精度組件的製造經驗，令區內製造商享有成本效益。隨着實體人工智能由試驗項目擴展至大規模部署，這項優勢相當重要。

其次，亞洲高度整合的供應鏈有助加快迭代週期、降低整合成本，並縮短交貨期。由於實體人工智能需要感應器、運算模組與機械系統緊密協調，這種高度集中的行業生態尤其關鍵。

最後，亞洲的實際部署環境形成強大的反饋循環，進一步鞏固其在實體人工智能領域的競爭優勢。作為全球核心製造地區之一，亞洲受惠於政府政策支持、完善供應鏈，以及涉及工廠、物流網絡及自動化生產系統的豐富應用場景。

中國正是典型例子：政府措施積極促進機械人及自動駕駛技術發展，企業亦持續投資於新產品研發及商業化，逐漸形成涵蓋組件、系統整合以至終端應用的完整生態系統。此生態系統不但推動現有製造供應鏈升級，亦透過實際應用案例加快技術驗證及市場普及。例如，春晚的機械人表演展現大規模協同控制能力，人形機械人亦開始在電動車廠生產線上投入運作。綜合這些發展所見，亞洲的實體人工智能正由概念階段走向實際部署。

然而，儘管具備上述優勢，亞洲亦面臨挑戰。亞洲供應鏈的地理位置高度集中，令生產容易受到地緣政治緊張局勢及貿易限制影響。各市場的監管限制、私隱憂慮以及標準欠缺統一，亦可能限制了可擴展性。與此同時，亞洲亦需持續創新並投資於先進晶片設計、封裝及系統架構的研發，方能維持其在邊緣人工智能優化方面的領先地位。

實體人工智能代表人工智能革命的下一階段，人工智能將從雲端走向現實世界。在實體人工智能領域，延遲、功耗、體積及成本限制令價值向硬件及系統整合轉移，鞏固了亞洲優勢。憑藉深厚的製造業專業知識、緊密整合的供應鏈以及實際部署生態系統，亞洲在這場轉型中處於有利位置。

對投資者而言，投資機會正從生成式及代理式人工智能受惠領域，擴展至實體人工智能的推動者，包括半導體製造商、感應器製造商、精密組件供應商及電子製造服務供應商，當中不少公司均設於 亞洲。

隨着這些公司應對地緣政治緊張局勢以及監管框架與行業標準的變化，投資者需採取主動投資 策略，方能發掘超額回報機會及最具成功潛力的企業。

本文是五篇系列文章的最後一篇，該系列探討人工智能技術週期，以及其在發展及趨向成熟過程中產生的亞洲投資機會。閱覽完整系列。