近年來，人工智慧為機器人產業帶來了快速發展，但其背後浮現的算力問題也愈發受到重視。面對現實世界中高度複雜的任務場景，機器人需要具備高效的決策能力與適應性；特別是在處理尋找最佳解的問題，例如為製造工廠內數百台自主移動機器人，規劃最高效的協同路徑；或為物流系統即時計算最佳配送順序，機器人需要處理的數據量將隨問題的複雜度呈指數級成長，對現有運算資源造成高度負荷。

量子技術的進步帶來了全新的解決思路，其核心優勢在於「疊加態」以及「糾纏態」。前者使量子位元（Qubit）能同時探索問題的各種可能解法；後者則可在多個量子位元間，建立複雜的關聯性。基於其處理高度複雜資訊的潛力，量子技術在機器人領域催生出兩大應用發展路徑：其一是利用「量子啟發式演算法（Quantum-Inspired Algorithms）」，目標是將量子原理轉化為更優越的演算法，以提升現有機器人的任務執行效率；其二是更長遠的路徑「量子硬體架構整合（Quantum Hardware Architecture）」，目標是將量子處理器（Quantum Processing Unit, QPU）整合至機器人系統中，打造具備本地端即時決策能力的「量子機器人（Qubots）」。

國際上，許多先進國家已積極於相關領域展開布局。在美國，由美國國家標準暨技術研究院（NIST）支持量子經濟發展聯盟（QED-C），其發布的「量子技術路線圖」涵蓋物流、先進製造與導航等應用；在歐盟，歐洲量子產業聯盟（QuIC）的成員有空中巴士（Airbus）、博世（Bosch）等工業巨頭，許多示範應用案例高度集中在交通運輸與製造領域。儘管量子科技在發展上有許多挑戰，本文將透過實際案例，以創新的角度帶讀者了解量子技術在機器人領域的應用潛力。

量子科技兩大主流技術路徑-賦能機器人應用發展

在深入探討具體創新案例之前，需要先了解當前量子科技在機器人領域的兩條核心技術發展路徑，這兩者在實現方式與應用階段上有所不同。

技術一：量子啟發式演算法

此類技術是將量子運算的獨特邏輯與原理，轉化為能夠在當前傳統電腦上運行的強化版演算法。此技術不需倚賴實體量子硬體，而是透過模擬量子行為，提升解決方案的品質與效率，藉此突破傳統機器人在決策與效能上的瓶頸。目前，此技術路徑的成熟度較高，具備可轉移性，已在物流、導航與多車路徑規劃等領域，展現出初步的應用效益。

技術二：量子硬體架構

此類技術更具前瞻性，目標是打造一個完整的「全量子架構」機器人，它著重於將量子感測（Quantum Sensing）模組、量子控制單元等硬體，直接整合進機器人系統，使其可直接利用量子位元進行高效運算，實現更高密度的資訊處理與操作性能；同時也讓機器人可以突破傳統感測限制，適用於特殊場域或極端情境。雖然相關的研究目前多數仍處於學術實驗或原型驗證階段，但發展潛力備受關注。

受上述兩種技術路徑啟發，許多國際團隊也紛紛加入應用研究，拓展出更多發展機會。以下將介紹國際上將量子科技導入機器人的應用案例，從太空、農業到導航領域，展示量子技術與機器人融合的巨大潛力。

從國際案例-看量子科技與機器人創新應用

案例一：量子運算輔助宇宙探索——德國QINROS太空機器人計畫

在浩瀚的宇宙環境中，太空機器人能夠代替人類執行測量、建造和分析等任務，為月球探索提供重要支援。德國人工智慧研究中心（DFKI）的機器人創新中心於2020年啟動了一項名為量子運算與量子機器學習於智慧機器人系統之應用（Quantum Computing and Quantum Machine Learning for Intelligent and Robotic Systems, QINROS）的前瞻性計畫，旨在探索量子運算在太空機器人自主決策與控制優化分配的應用潛力。

QINROS的團隊成功概念化並開發了一個混合量子深度強化學習（QDRL）框架，證明其能夠在當前的雜訊中等規模量子（NISQ）設備上運行，並在模擬環境中訓練輪式太空機器人進行導航任務。研究結果顯示，在處理相同問題時，混合量子的學習模型相較於經典神經網絡使用更少參數，證實量子演算法在處理複雜計算時，具有提升效能並降低消耗的潛力。

雖然目前技術成熟度尚在初期，但在面對太空任務中嚴苛的能源與環境時，能否降低機器人對能源和計算資源的依賴至關重要。本研究由德國航空太空中心（DLR）資助，DLR作為歐洲QuIC的成員之一，也凸顯了德國對量子技術的高度重視。

案例二：智慧農業的量子路徑——北美D-Wave自主農業機器人協作優化

現代農業正朝向大規模、高效率的自動化發展，北美已有多起採用自主農業機器人共同協作的案例。然而，傳統計算方法在處理複雜地形和大面積農地時，往往需要耗費數天以上才能計算出自主農業機器人的最佳路徑，對於需要即時決策的農業作業來說並不實用。

為了解決上述挑戰，北美量子運算公司D-Wave與農業自動化新創公司Staque合作，於2025年發布了一項利用量子技術優化大規模自主農業機器人的解決方案。此方案的核心技術為D-Wave的量子退火器（Quantum Annealer）結合經典演算法，利用量子波動產生的量子隧穿效應（Quantum Tunneling），幫助演算法以更高機率逼近全局最優解，能夠以近乎即時的計算效率，為大面積農地中多部自主農業機器人，規劃出高效率的行進路線。

該方案已在國際農業機器人大會（World Fira 2025）上展示，展現明顯優於傳統算法的排程速度，向業界證實量子優化解決方案有助於提高作物產量、提升作業效率並降低農業成本。目前此解決方案正處於商業化階段，是全球少數直接面向終端用戶導入量子優化的案例之一，也顯示出D-Wave對於全球市場的野心。

D-Wave是美國QED-C的創始成員，也是全球首家商用量子電腦供應商，未來除了農業外，預計在物流、車隊和交通管理領域，都有機會可以看到該公司推出的創新應用。

案例三：無GPS環境下的精準導航——澳洲Q-CTRL量子磁感應導航系統

導航技術已廣泛應用於各式交通載具中，但傳統慣性導航系統（INS）會隨時間累積誤差，而全球定位系統（GPS）則可能因受干擾而無法使用。在深海、地底、空域或軍事場域等無信號或易受干擾環境中，為自主導航的載具實現穩定且精準的定位，成為一項重大挑戰。

澳洲Q-CTRL公司開發的量子磁感應導航系統（Ironstone Opal），提供創新的解決辦法。該系統以量子感測器為核心，具備極高靈敏度，可被動式偵測地球固有磁場的微小變化，並將其作為磁性地標（Magnetic Landmark）進行定位。由於完全不依賴外部訊號，此系統難以被偵測、干擾或欺騙，具高度隱蔽性與可靠性。

此外，本方案的關鍵創新在於「軟體強化硬體（Software Ruggedized Hardware）」，透過Q-CTRL專有的AI驅動量子控制軟體，無需經過訓練或校準，該軟體能夠即時學習並抵銷環境干擾，不僅能保護脆弱的量子感測器，並實現硬體輕量化、精度提升等效益。該系統的定位精度較傳統高階INS提升約11至46倍，業界目前沒有其他技術能夠在性能、隱蔽性以及尺寸、重量與功耗（SWaP）等綜合指標，達到如此的表現。

Q-CTRL是美國QED-C的企業成員之一，不同於多數專注量子運算的企業，其明確專注在量子感測領域，目前與美、英、澳等國防機構，以及空中巴士公司取得合作關係，應用範圍涵蓋無人機、潛水艇到客機等需要精確自主導航的載具，證實了量子感測技術與現實載具結合的實用性，預期將為導航領域帶來顛覆性的變革。

從太空探索的複雜決策、大規模農業的即時路徑規劃，到提供無法被干擾的精準定位，上述案例共同揭示一項關鍵趨勢：當前量子科技的發展已非天馬行空的技術想像，而是緊密結合真實世界的痛點與關鍵問題，開發出具有高度實用性的解決方案。

結語：洞悉臺灣的機會與挑戰

面對全球量子科技浪潮，臺灣憑藉深厚的半導體製造與資通訊產業實力，正站在絕佳的戰略起點。除了硬體開發優勢之外，國內密集的自動化工業場域也為量子科技帶來高價值、高潛力的應用機會，例如：半導體工廠中密集的晶圓搬運系統與運輸機器人、精密加工中廣泛部署的機械手臂與自主移動機器人。這些場域都為量子科技與機器人的融合提供現成的試驗舞台，如何將以上優勢轉換為實質競爭力將成關鍵，臺灣的發展策略建議可聚焦於以下三大方向。

建議一：應深化產業鏈結-以應用為導向，聚焦落地案例

建議從建立產學合作平台開始，優先鎖定業界實際痛點，例如半導體廠的智慧排程、高階製程的機器視覺檢測及協作控制。將這些挑戰轉化為具體的量子技術方案，並在真實場景中驗證，加速將學術成果轉化為產業競爭力。

建議二：積極連結國際聯盟-致力成為亞太區的技術樞紐

透過強化與國際量子聯盟及平台的對接，並利用臺灣完整的供應鏈與製造實力，爭取成為跨國企業在亞太區進行概念驗證（PoC）與聯合開發的首選基地，進一步提升臺灣在量子創新版圖中的國際戰略地位。

建議三：建構良性循環的創新生態系-持續培育量子跨域人才

國內需建立能夠良性循環的創新生態系，系統性地推動量子技術與AI等跨領域人才的養成。透過教育、研究及產業三方協力，打造從基礎理論到終端應用的完整生態系，方能確保臺灣在這場全球科技競賽中，具備強韌的發展續航力。