2024年，人型机器人成为科技发展的焦点。各国政府及企业正积极面对机器人对社会与产业的冲击，中国台湾凭借在半导体与资通讯产品的制造能力，更应打造机器人产业供应链，稳固未来发展根基。

为使机器人能自我学习扩张能力，采用数码孪生技术模拟真实环境是关键。然而，建构不同目的的拟真环境仍需庞大算力，且行为模型需考虑机器人硬件结构，目前研发正朝此方向努力。

机器人产业应用市场策略分为垂直与水平市场。垂直市场针对特定应用范围建构小型行为模型，如制造、物流等领域；水平市场则研发机器人自我学习技术，以泛用到各种场域。

人型机器人发展以拟人化为出发点，但完全复制人类运动自由度成本高且设计难，因此需从应用目的定义规格。

研发方向分为技术能力展示与应用出发设计，前者如波士顿动力的机器人，后者如工厂拣货及搬运机器人。

人型机器人需高度软硬整合，移动与操控技术是关键。双足机器人移动敏捷性高，但成本高且稳定性低；轮式机器人在平坦地面移动优势大。操控上追求人手灵巧性，需密布触觉神经感知，目前技术仍不足。因此，需极大化灵巧性以扩大应用范围。

大语言模型赋予机器人自然语言理解能力，但大行为模型（LBM）建构更困难，需高度软硬整合。人型机器人多为降阶设计，需与应用结合才有商业化机会。