商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導

隨著人工智慧（AI）技術持續演進，一種結合物理世界感知的「實體AI」（Physical AI）正成為全球科技領導地位的嶄新戰場。與主要處理文本和圖像的生成式AI不同，實體AI能感知現實環境中的噪音、震動，並判斷意外狀況，進而驅動機器人或設備執行實際任務，其應用範圍擴及製造業、物流及造船等領域。

實體AI的核心挑戰之一是機器人訓練數據的蒐集。在現實世界中反覆移動機器人不僅耗時、成本高昂，更面臨嚴峻的安全限制。為克服這些限制，數位分身（digital twin）和模擬技術應運而生，透過在虛擬空間中重建實際工作環境，讓AI能更安全、高效地學習。此外，研究人員也積極利用網際網路上公開的大量人類行為影片，例如 YouTube 上的內容，作為訓練數據。

專家指出，實體AI的成功關鍵不在於語言或圖像理解能力本身，而是如何安全地解讀現實環境中的不確定性，並將其轉化為多樣化機器人與設備的行動。其中一項備受矚目的技術是「機器人基礎模型」（Robot Foundation Model, RFM）。RFM 的目標是透過學習來自各種機器人和任務的數據，建立通用型機器人智慧，使其能將經驗應用於多個任務和環境，而非為單一任務獨立訓練機器人。這種將經驗從一種機器人應用到不同形態機器人的能力，稱為「跨載體學習」（cross-embodiment learning），是實現通用型機器人智慧的關鍵挑戰。同時，如何將具備不同能力的機器人與設備整合，以達成單一目標的「協同運作」（orchestration），也是重要的技術難題。

南韓政府已將實體AI列為「南韓飛躍三大國家戰略計畫」之一，與半導體及AI資料中心並駕齊驅。南韓科學技術情報通訊部於今年7月發布「實體AI核心競爭力策略」，確立數據、技術、普及與生態系為四大支柱，旨在建立從數據獲取、核心技術開發到現場示範和商業化的完整生態系統。其重點包括獲取工業實時數據和合成數據、開發世界模型（world models）和實體AI基礎模型，並結合機器人、感測器、AI半導體等硬體，實現全棧競爭力。此外，韓國產業通商資源部正推動 M.AX (Manufacturing AI Transformation) 計畫，擴大AI在製造業的應用生態，涵蓋AI工廠、AI機器人與AI半導體。

在具體實踐方面，南韓政府計畫在2026年至2030年間，投入總計1.4131兆韓元，用於全北特別自治道的自主工廠營運技術開發，以及慶尚南道的製造流程精準控制技術，並在實際工業現場進行示範，目標是到2030年建立500座AI工廠。當地企業 NC AI 積極參與這些國家級專案，正與 POSCO ICT 合作開發工業應用的機器人基礎模型，核心在於開發 VLA（Vision-Language-Action）模型，讓機器人能透過攝影機感知周遭環境、理解語音指令並轉化為實際行為。NC AI 也與韓華海洋合作，開發專用於造船廠焊接作業的實體AI技術，並與現代Rotem開發整合模擬器及機器人技術，用於虛擬環境下的戰場情境學習與驗證。

根據全球AI評估機構 Artificial Analysis 的數據，南韓在全球AI競爭中被評為「明顯的第三名」，僅次於美國和中國。這顯示南韓在AI模型技術上已具備競爭力，下一步的挑戰是如何將這份能力轉化為實際的產業競爭力。一位 NC AI 官員表示：「實體AI若要在現場運作，不僅需要AI技術，更需要能實施和展示的實體環境——包括流程、設備和機器人。關鍵在於政府國家戰略、企業技術開發和工業現場示範如何有效整合。」對台灣科技產業從業人員及企業決策者而言，南韓在實體AI領域的大規模投入與策略布局，為台灣工業自動化與智慧製造的未來發展，提供了值得借鏡的參考與潛在的挑戰，顯示產業轉型勢在必行。