导入具人工智能的机械手臂有利企业发展智能制造，过去受限光学傳感元件价格过高与識別准确率偏低等因素，机械手臂智能化发展未如预期，DIGITIMES Research观察，近年受惠芯片运算效能提高、单位运算成本降低及演算法更趋成熟，加上疫情带来缺工等外部因素，使人工智能机械手臂市场增长可期。
因2020年初新冠肺炎迅速扩散全球，各国实行隔离及管制防疫措施，造成企业人力资源分配与产能受限困境，使得导入符合生产需求的人工智能机械手臂成为企业当务之急。
然人工智能机械手臂升级缓慢，主要因素包含光学傳感元件价格过高、識別演算法准确率不足及在生产上未能有明显成本差异等，使臺湾厂商现阶段选择人工智能机械手臂时，仍偏好智能化程度较低的简易型产品。
然DIGITIMES Research观察，机械手臂智能化发展前景仍可期，主要驱动因素来自識別演算技术能力提升与硬件成本下降。
从識別技术面而论，人工智能机械手臂搭配电脑视觉識別，在物件建模当下就能同时进行人工智能演算模型训练，相较传统视觉識別必需先透过人工建模，再借由軟件模拟建立數據库，显然电脑视觉識別效率更高，且可克服传统模拟建立數據库遗漏的问题。
就硬件成本面而言，由于近年GPU平行运算效能大幅提升，且相关硬件售价调降，使其单位运算成本降低，早期高复杂度演算法、高运算成本及低准确率等障碍已逐渐突破，终端使用者逐渐提高对人工智能机械手臂的信赖，再加上近年光学傳感器售价调降，有利推动人工智能机械手臂进入市场规模增长周期。
展望后续人工智能机械手臂产业发展，内部因素如GPU运算能力提升与相关硬件价格调降，外部因素如人力成本提高与疫情期间人力资源调配不易等原因下，人工智能机械手臂市场前景可期。惟客户端需求百百种，业者该如何提出解决方案因应，可能成为新的挑战。
