好房網News記者蔡佩蓉／台北報導
勤業眾信15日在台中舉辦「Physical AI新賽局：落地應用下的企業轉型與產業機會」研討會，邀集產學研及機器人產業代表，探討Physical AI如何從技術驗證走進製造現場。隨著機器人逐步具備感知環境、理解情境及自主決策能力，企業評估重點也從技術可行性，轉向投資效益、場域應用、系統整合與治理管理。
中部製造聚落成重要驗證場域 企業導入關鍵在投資效益
勤業眾信中區區長蔣淑菁表示，中部聚集工具機、精密機械與零組件業者，從台中延伸至彰化、南投，形成高度密集的製造與協力體系，也是Physical AI重要驗證場域。對中小企業而言，挑戰不只是理解技術，而是如何在有限資源下找到具投資效益的應用場景；實際導入仍須面對資料整理、系統整合及跨部門人才不足等問題。
台灣拚硬體走向系統整合 國研院：關鍵分水嶺在平台能力
國家實驗研究院院長蔡宏營表示，智慧機器人最終要回應缺工、高齡照護及高風險作業等現實需求，真正困難的不是單一零件精度，而是感測、控制、機構與軟體能否整合。台灣已具備完整零組件與次系統基礎，下一階段分水嶺將落在運動控制、模擬、資料回流及設備協作，產業競爭也將從硬體性能延伸至平台、介面與系統架構。
國研院副院長林俊良指出，Physical AI面對不確定的實體環境，驗證方式也必須改變。企業產線試錯空間有限，需要國家級平台提供反覆測試與修正的實證環境，讓問題盡量發生在驗證階段，而非落地後。
AI進機器還不夠 郭秉宸：把製造現場「隱性知識」轉成AI能力
台灣人工智慧學校產學長郭秉宸表示，Physical AI的關鍵不只是讓AI進入機器，更在於如何將產業現場長年累積、難以言傳的「隱性知識」，轉化為AI可理解、驗證及執行的產業能力。許多資深技術人員能從設備聲音、材料狀態、操作手感或細微變化察覺異常，這些經驗難以寫入標準作業程序，也可能隨人員退休而流失。
郭秉宸指出，企業推動Physical AI，須透過現場觀察、資料紀錄與反覆驗證，把「說不清楚、但做得出來」的經驗轉化為AI可運用的資料、規則與判斷邏輯，再與機器人的感知、推理及行動能力結合，使個人經驗成為可傳承、可驗證的組織能力。
他強調，Physical AI也對人才提出不同於傳統數位應用的要求，未來人才須整合資訊、機電、製程與現場經驗，將製程條件、設備限制及異常處理方式，轉化為AI可理解、機器可執行的任務與規則，並透過實際專案建立跨域能力。
從AIoT走向實體自主化 智慧工廠進入閉環驗證
勤業眾信能源、資源與工業產業負責人溫紹群表示，台灣製造過去多從設備聯網、資料蒐集及AIoT切入，Physical AI則進一步讓AI進入機器與實體設備，從資訊判讀走向感知、決策與執行。企業下一階段要思考的，已從「導入什麼設備」轉向「透過Physical AI形成什麼能力」，包括流程重構、核心資料掌握及資源配置。
NVIDIA資深解決方案架構師吳志忠表示，智慧工廠下一階段將從單點自動化走向設備、機器人、AI與產線資料的閉環系統，透過數位孿生及機器人模擬，在實體部署前完成設計與驗證，降低導入成本與停線風險。
Physical AI進入法規競賽 輸歐業者得提前布局治理
勤業眾信科技與轉型服務副總經理白哲豪表示，Physical AI競賽不只比技術，也比企業建立信任與治理能力的速度。歐盟新版機械法規將於2027年1月20日生效，AI執行安全功能的設備將面臨第三方驗證、決策範圍及紀錄保存等要求，台灣輸歐機械、工業機器人及半導體設備業者，未來須同步布局法規遵循、安全與治理。
達明機器人營運長黃識忠則表示，企業不必等待「什麼都會做」的通用型機器人成熟，可先從搬運、取放、檢測、焊接等具效益的任務切入，累積可重複使用的產業技能，讓機器人從設備投資逐步成為可持續擴充的生產能力。
