機器人產業競爭逐步由整機性能延伸至控制晶片、感測器、精密傳動與材料技術等領域，而Physical AI正從機器人動作展示逐步落在實際製造應用。韓國斗山機器人近期推動自主AI晶片與協作機器人整合，並布局高難度工業焊接，反映機器人自主控制與精密作業能力已成為智慧製造的重要發展方向。
斗山機器人參與韓國政府研發計畫，將整合神經網路處理器（NPU）的AI系統單晶片導入協作機器人，使視覺辨識、感測資料處理、動作判斷與即時控制能在設備端完成，降低對外部電腦及雲端運算的依賴。
此一架構對工業現場具有實際意義。機器人若能在本地端即時處理影像、觸覺及力矩資訊，可降低通訊延遲，並減少敏感製程資料外傳的需求，適用於精密組裝、設備維護及高安全性製造環境。
Physical AI競爭深入零組件供應，致使機器人控制器與特殊鋼同步升級。
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另一方面，機器人精密傳動也朝向材料端深化。減速機性能不僅取決於齒輪設計，更與特殊鋼純淨度、熱處理、尺寸穩定性及疲勞壽命密切相關。隨著機器人關節承受反覆負載與高精度定位要求，齒輪材料、軸承及加工技術將直接影響背隙、運轉壽命與可靠度。
從供應鏈角度觀察，Physical AI形成由AI SoC、感測器、控制器、伺服馬達、減速機及末端執行器組成的完整技術鏈。台灣精密機械、馬達、編碼器及工業控制業者，對於市場未來競爭的重點，將從單一零組件性能，轉向整體關節模組的精度、功耗、可靠度及系統整合能力。
