受惠於全球製造業與服務業對於自動化轉型的迫切需求，和椿科技2025年營運交出極具指標意義的亮眼成績單。經財務結算，累計2025年全年合併營收達新台幣24.96億元，此亮眼成績不僅創下成立45年來的歷史新高，更彰顯在「Physical AI（物理人工智慧）」強勢浪潮下，和椿科技如何憑藉深厚的自動化實作底蘊與整合策略，成功將機器人解決方案落地於多元產業場景，將前沿技術轉化為實質且強勁的商業獲利動能。
面對2030年台灣即將迎來高達40萬人的勞動力結構性缺口，產業轉型已從過去PMI<50時期的「省錢降本」策略觀望，全面升級為應對擴張期「產能瓶頸」與維持營運韌性的剛性需求。跨產業正面臨嚴峻缺工挑戰：知名連鎖飯店品牌因位處偏遠，面臨招募資深服務人員的高門檻；工業客戶則深陷產線基層人力招募困難與技術傳承斷層的雙重困境。
針對此一不可逆的勞動力轉變，和椿科技董事長程天縱指出，台灣在機器人產業的突圍契機，不應複製過去硬體代工的供應鏈競爭模式，而在於強大的技術整合與附加功能開發能力。
基於此論述，和椿科技不涉足機器人硬體製造，而是將營運重心與價值主張，聚焦於高附加價值的「後端應用推廣」。程天縱強調：「機器人與AI的核心價值，在於它們不會抗拒改變。」和椿科技的最終目標是深入垂直市場的細分應用，替各行各業解決真實場域的痛點，透過協助傳統製造業與服務業重塑商業模式，讓機器人真正落地並發揮實質產值，擺脫淪為「昂貴展示品」的困境。
從展示機走向真實產線，目前業界公認最大的技術瓶頸在於「通用」能力。和椿科技將其具體拆解為三大維度：「環境通用」（在單一空間訓練的技能可無縫轉移至其他空間）、「本體通用」（一套AI模型可跨越不同硬體品牌運作）以及「任務通用」（以百種基礎技能組合出應對不同任務的動態操作）。
針對Physical AI的落地痛點，和椿科技副董事長張以昇表示，現階段最大技術鴻溝在於「實體數據採集」貴又慢。相較於虛擬AI能夠輕易在網路上爬梳海量資料，Physical AI必須仰賴穿戴設備或全身動作捕捉來進行模仿學習，過程極度耗時且成本高昂，儘管全球前沿技術正試圖發展混合數據（Synthetic Data）來加速模型訓練，但當前產業實務中，仍無法完全避開第一線真實場域的物理變數干擾與精準調校需求。
這也正是和椿科技積極投入前沿技術實測，持續深耕場域應用的核心動機。自去年自動化展以來，針對各類自動化設備與人形機器人的內部研發與測試中證實，包含現場微小的光線變化、操作人員的身高差異，甚至是AI大腦運算極快但硬體自由度跟不上的「大小腦耦合誤差」，皆是導致任務影響的變數。
面對這段難以單靠虛擬數據填補的技術斷層，和椿科技正運用扎實的周邊系統整合能力，持續在真實場域中累積適配參數與導入經驗。透過不斷的實機測試，和椿科技致力於替終端企業吸收面對物理變數的試錯成本，穩步為未來產業的自動化與數位勞動力轉型，鋪設最務實的落地橋樑。