現今的Physical AI正在由展示型機器人轉向實際營運。台積電資訊長林宏達指出，晶圓廠機器人要實現規模化部署，必須建立中央機器人管理平台；台積電正建置相關系統，同時思考下一代機器人所需的無塵室、包裝與物流環境，讓機器人應用由單點設備走向整體Fab管理。
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由此顯現半導體自動化正從傳統AMHS與單一AMR，進一步走向Robot Fleet Management。不同類型機器人必須共享地圖、任務、設備狀態與權限資訊，再由中央平台進行派工、監控與異常處理。盟立等台灣自動化業者也已將AI機器人、先進封裝搬運與智慧製造整合帶進SEMICON Taiwan。
至於服務場域也出現相同趨勢。日本Osaka Metro、KDDI與AVITA自8月31日起測試搭載Google Gemini的人形機器人站務員，讓機器人結合語言模型、感知與實體動作，在車站現場提供資訊與引導服務。
中國則嘗試把人形機器人導入物流分揀、手機包裝及工廠作業，但目前仍受到靈巧度、泛化能力、可靠性與成本限制；這也說明Physical AI真正的競爭不是機器人能否跑跳，而是能否長時間穩定完成具經濟價值的任務。
產業供應鏈因此將從整機延伸至AI模型、Edge AI晶片、視覺與力覺感測、致動器、伺服控制、Robot Fleet平台及數位雙生(Digital Twin)。Physical AI的下一階段，將以「能否真正進入營運流程」取代Demo效果，成為智慧製造與服務機器人的核心競爭指標。
