輝達執行長黃仁勳旋風來台,除敲定台灣總部位址,也在台北電腦展發表重要演講,向來關心台灣的黃仁勳特別在演講中強調:物理AI值得台灣投入發展與期待。
在全球AI浪潮持續湧動之際,一個新興方向「物理AI」正逐步浮現:讓人工智慧不只停留在資料與模型的運算層面,更進一步深入物理世界,化為能夠「看、聽、動」的具體行動體。物理AI(Physical AI)不再只是演算法或雲端服務,而是結合感測器、邊緣運算、機械控制與智能決策的跨域系統,能夠在現實環境中感知、判斷並執行任務,展現出真正落地的智慧力量。
物理AI應用潛力遠超過傳統想像,從工業製造、智慧物流、農業自動化、無人運輸,到醫療照護與服務型機器人,皆可見其落腳處。正因如此,物理AI逐漸被視為AI應用從雲端走向現場、從虛擬轉向實體的關鍵。
台灣若要在這波AI應用深化趨勢中占有一席之地,物理AI反而比純軟體AI更具切入優勢。這並非憑空樂觀,而是基於台灣現有產業結構的邏輯延伸。
台灣具備完整工業自動化與機電供應鏈。在感測元件、伺服馬達、工業電腦、嵌入式系統等基礎硬體上,已有許多指標企業長期耕耘,並與機械業聚落高度整合,形成涵蓋「機構+電子+控制」的成熟底層技術平台。相對於雲端AI所倚重的龐大算力、語言模型與平台經濟,台灣在邊緣型、任務導向型的AI裝置上更容易發揮強項。
物理AI所需的軟硬整合,正好符合台灣中小企業靈活特性。中小型機械與電子廠商雖難以投入大型通用AI平台開發,若聚焦於特定場域如智慧農業、自動倉儲、服務型機器人等,採用模組化設計則能以高效率開發應用型產品,並搶占出口導向市場。例如,南台灣已有機械業者投入智慧果園與自走採收車研發,並與國際農機廠建立技術合作,便是物理AI應用的雛型。
然而,機會背後也有隱憂。台灣在人工智慧演算法、系統整合能力與大型應用場域建構上,仍相對薄弱。尤其物理AI需要高度即時性與安全性的決策模組,其背後涵蓋強化學習、多模態感知融合、閉環控制等高階技術,這並非硬體業者單方面可以完成。物理AI應用亦經常仰賴實境測試場域,例如自駕車所需的道路模擬、智慧工廠所需的大規模場內測試環境,台灣在法規彈性與土地規模方面常有侷限,成為實證推進的障礙。
在這樣的背景下,政策與產業策略需要大幅調整。政府應優先考慮:
一、推動建立「物理AI場域沙盒」。比照金融科技沙盒法規實驗邏輯,在農業、物流、自駕等領域開放創新測試區域,結合地方產業與學研機構進行技術實證與安全規範研擬;
二、支持具邊緣運算特色的AI晶片與平台開發。物理AI多數部署於移動裝置或能源受限的設備上,低功耗、高即時性為基本要求。台灣若能結合半導體優勢,發展專用AI晶片或通用邊緣AI模組,將能進一步強化產業技術門檻;
三、推動跨域整合人才與新創團隊。物理AI需要機械、電子、控制、演算法等四大面向協同發展,科技部與經濟部應積極推動「AI+機械跨域加速器」計畫,並強化職場訓練與技術職能轉換。
在全球高齡化浪潮下,物理AI應用亦可聚焦於「智慧照護」與「高齡社會機器人」兩大方向。台灣應與日本、歐洲等先進國家合作開發照護型機器人、智能移動輔具、居家環境感測系統,打造具在地場域驗證、可國際輸出的產業鏈,不僅回應社會需求,也有機會成為輸出導向的下一波成長引擎。
人工智慧的價值不應只停留在螢幕,更應進入現實,創造行動力與生產力。台灣若能從「硬體代工島」蛻變為「行動智慧島」,掌握物理AI應用節點與整合能力,未來十年內必能迎來另一波產業轉型的契機。