當AI代理開始參與產線決策，數位孿生逐步建立可信驗證環境，下一個問題便是如何讓決策安全地作用於真實設備與製造現場。半導體晶圓廠已大量使用自動物料搬運系統（AMHS）、固定式工業機器人與自動化設備，但更高程度的自主製造需要機器能理解環境、即時推論、調整行動，並與人員及其他設備安全協作。
亞德諾半導體（ADI）全球產業銷售主管Philippe Reiber指出，實體人工智慧（Physical AI）需要非常緊密的回饋迴路。系統先感測實體環境，解讀訊號並傳送資料，再依情境學習並於設備端進行推論，最後安全作用於真實世界。這套能力牽涉感測、連線、運動控制、邊緣AI及電源管理，缺少其中任何一環，都可能限制自主系統的反應速度與可靠度。
晶圓廠對機器人的要求也與一般倉儲環境不同。精密設備、潔淨室、人員動線與既有廠務配置，使大量既有晶圓廠很難直接按照全新自主工廠重新設計。Philippe Reiber分享其自有Beaverton晶圓廠經驗，將自主移動機器人（AMR）與協作機器人（Collaborative Robot，Cobot）結合，形成可移動的操作平台。AMR負責移動，機械手臂則負責取放與操作，使系統可以與潔淨室人員共同工作。
這類行動式操作機器人的價值，在於可以把自動化能力帶到原本沒有固定機械手臂的工作位置，降低對固定治具與特定站點的依賴。他也強調，自有晶圓廠本身就是實際測試環境，機器人技術可以先在真實生產條件下觀察效能、找出問題，再逐步擴大部署。
實體AI進入協作製造現場
若要讓機器人承擔更多人類工作，挑戰很快由移動能力延伸到感知、操作與安全。意法半導體全球智慧工業部門負責人兼應用總監Allan Lagasca以人形機器人（Humanoid Robot）為例指出，製造業具備相對結構化環境，是人形機器人可能優先進入的應用領域之一。既有工廠的通道、工作高度、工具與設備都是依人類體型操作需求建立，人形機器人的外形與動作能力因此具有較高環境相容性。
不過，人形機器人目前仍有多項工程瓶頸，其中機械手與末端執行器（End Effector）尤其明顯。半導體、電子製造與其他重載應用對抓取方式、精度、負載及耐熱需求不同，很難以單一手部架構涵蓋所有工作。若每一類任務都需要不同機械結構、感測器與致動控制，系統標準化與規模部署的成本就會提高。
Physical AI也不能只把智慧集中在中央運算單元。Allan Lagasca指出，感測器、影像、通訊頻寬、電源與保護機制都可具備不同程度的邊緣推論能力。以電池為例，機器人在執行高負載或高溫物件搬運時，如果電量已降至約20%，系統需要依目前任務、剩餘移動距離與充電需求判斷先完成工作或返回充電站。這類決策涉及能源狀態、任務情境與安全條件，單純以固定電量門檻難以涵蓋所有情境。
台積電副總經理暨資訊長林宏達博士也指出，半導體晶圓廠仍有擴大機器人使用的空間，例如設備零件更換與清潔、材料補充、物料運送，以及工安與危害巡檢。當機器人數量與應用增加，管理方式也需要平台化。他提到建立中央機器人管理平台，提供開放應用整合，並標準化不同機器人裝置的管理與連線，同時推動機器人友善設備設計與物流環境，讓設備維護、物料補充、包裝與運送環境更適合機器人操作。
資料空間延伸跨企業自主協作
當自主製造擴大到材料、設備與外部產能協作，資料邊界也會跨越單一企業。Intel資深首席工程師Harald Gossner博士分享的Semiconductor-X計畫，嘗試為半導體供應鏈建立可互通且安全的資料空間（Data Space），讓參與企業能交換製造與供應鏈資料，同時保有資料控制權。
Gossner指出，半導體供應鏈跨越多個地區，材料、設備、晶圓製造、封裝及系統端高度專業化，元件在不同地區間移動，涉及大量產品與製程資料。若企業無法安全共享資料，AI與供應鏈最佳化能力就很難跨越組織邊界。
Semiconductor-X採聯邦式資料空間概念，資料擁有者可以控制分享哪些資料、提供給誰以及使用目的。交換過程並非把所有資料集中到共同資料庫，而是透過受治理的資料空間建立企業之間的點對點交換。系統以Eclipse資料空間（EDC）作為連接基礎，再利用資產管理殼（Asset Administration Shell，AAS）承載數位孿生資料，使不同參與者依共同結構理解交換內容。
這套架構的應用範圍已超過單純的製程資料傳輸，涵蓋到碳足跡與永續資訊、產品追溯、設備與晶圓廠之間的資料交換、產能與資源最佳化，以及供應鏈中斷處理。例如晶圓測試發生產能瓶頸時，系統可以尋找符合條件的替代合作夥伴，處理合規、商務與物流資訊，再交換實際技術資料。品質問題發生後，也可利用語意網路追溯晶片、晶粒、晶圓與生產晶圓廠之間的關係，加快跨企業根因調查。
這類資料空間將成為自主製造的重要外部基礎。單一晶圓廠內的AI可以最佳化設備、批次與產能，但材料品質、設備狀況、外部產能及供應風險都可能位於企業控制範圍以外。企業若要在保護核心智慧財產的條件下取得跨企業資訊，還需建立資料主權、身分信任、互通資料格式與端對端資安機制。 因此，下一代自主製造很可能呈現多層次架構。AI代理負責理解製造狀態與協調工作，數位孿生提供模擬與驗證，邊緣AI與機器人把決策轉化為真實世界行動，資料空間則提供跨企業協同需要的可信資料。當這些能力逐步連接，半導體製造的自主化範圍將由單一設備與製程單元擴大到整座晶圓廠及供應鏈，而真正限制自主程度的因素，也會逐漸由單點自動化技術轉向跨系統治理、安全驗證與資料互通能力。
