Physical AI正在離開展示場域，進入半導體晶圓廠與醫療兩個高精確度、高安全要求的產業場域。三星電子（Samsung Electronics）近期在半導體設備解決方案部門成立AX／PI專責團隊，投入晶圓廠機器人開發，初期鎖定目前仍高度依賴工程師與外部人員的設備維護工作，希望以機器人提高製程穩定度與自動化程度。
更值得注意的是，三星的目標不只開發單一機器人。最新曝光的專利顯示，公司正規劃建立異質機器人控制系統（Robot Control System, RCS），把自主移動機器人（AMR）、協作型機器人及人形機器人接入晶圓廠系統。當設備需要檢查時，系統可尋找零件、派遣機器人，再執行檢查與維護，逐步補上現有自動化晶圓廠仍需人工介入的環節。
這代表半導體廠房正在從「設備自動化」朝向「自主晶圓廠（Autonomous Fab）」推進，其技術架構不只是機器人本體，而需要數位分身（Digital Twin）、3D機器視覺、AI異常辨識、AMR調度、力覺控制及邊緣AI共同運作，再與廠房內部設備與製造系統串接。
半導體廠房正在從「設備自動化」朝向「自主晶圓廠」推進，其技術架構不只是機器人本體。
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另一條Physical AI高價值路線則是醫療。韓國CUREXO已取得美國FDA及歐洲CE MDR相關認證，正擴大骨科手術機器人海外市場，同時朝AI手術規劃與更高程度主動自動化發展。機器人從Demo走向實戰，半導體醫療成為Physical AI新戰場。
晶圓廠與手術室看似不同，技術要求卻高度相似，兩者都必須建立感知（Perception）→規劃（Planning）→運動控制（Motion Control）→安全（Safety）→驗證（Validation）的可靠閉環，而且錯誤成本遠高於一般服務型機器人。
觀察市場動態，台灣供應鏈面對Physical AI機會不應只聚焦人形機器人整機，而是可延伸至機器視覺、3D感測、邊緣AI、IPC、伺服驅動、精密減速器、力覺感測器、數位分身及安全控制。當機器人真正進入廠房與醫療現場，產業競爭的關鍵也將由「能不能動」轉向「能不能長時間可靠、安全且可驗證地工作」。
