盤點 8 家 NVIDIA 和亞馬遜支持的機器人新創！揭「實體 AI」多樣化未來
當 AI 走出螢幕、進入現實世界，下一個巨浪正是「實體 AI」（Physical AI）。這場結合演算法、機械與感知的革命，正重塑製造、物流、農業與醫療的每個角落。近期，亞馬遜與 NVIDIA 聯手推動的「實體 AI 獎學金計畫」（Physical AI Fellowship），正培育 8 家極具潛力的機器人新創，從海洋到醫院、從農場到工廠，都在預演人機協作的新時代。
這項計畫由美國機器人創新中心 MassRobotics 管理，入選的新創不只獲得 AWS 提供價值 20 萬美元的雲端資源抵用金，還能使用 NVIDIA 的硬體和軟體堆疊使用權，並受邀在兩家巨頭的產業活動上展示成果。亞馬遜 AWS 生成式 AI 創新與交付主管 Taimur Rashid 表示，全球約有 25 億人從事體力勞動，產值達 50 兆美元，「實體 AI」將是協助這股勞動力的關鍵技術。
8 家新創，拓展「實體智慧」版圖
1. Bedrock Robotics（美國，自主建築設備）
位於舊金山的 Bedrock Robotics 正在解決一個長久以來困擾機器人的難題——建築工地中混亂、灰塵與不平整地形。該公司透過幫推土機、挖土機與裝載機加裝感測器、運算模組與 AI 軟體，讓這些傳統重型機具具備自駕能力，化身為能在惡劣環境中運作的智慧施工機器。
根據《Robotics and Automation》，Bedrock Robotics 團隊曾參與打造自駕車新創 Waymo 的自駕系統。
2. Blue Water Autonomy（美國，海洋無人船）
Blue Water Autonomy 正在開發能在風浪不定、變化劇烈，且往往遠離人類支援的海洋此一極端條件運作的 AI 自主水面船艦，可用於巡邏、運輸或科研任務。這些無人船搭載即時感知與規劃系統，能根據洋流與天氣變化自動調整航線，實現真正的海上自主航行。
Blue Water Autonomy 在今年 8 月底完成 5,000 萬美元的 A 輪融資。
3. Diligent Robotics（美國，醫療服務機器人）
總部位於德州奧斯汀，旗下的輪式機器人 Moxi 具有社交互動智慧，已在全美 25 家醫院投入使用，能運送醫療用品、處理院內配送任務，協助護士完成重複任務，緩解醫療人力負擔。
近期 Diligent Robotics 公布了最新一代平台 Moxi 2.0，彙集其基於三年來在醫院環境搜集的超過 125 萬次操作的真實數據。其共同創辦人兼執行長 Andrea Thomaz 表示，「互動式環境最難模擬，但機器人在這種環境中能發揮最大價值。」
4. Generalist AI（美國，通用型機器人模型）
現今的機器人大多屬於專用型工具，雖然在特定任務上表現出色，但缺乏真正的「智慧」。Generalist AI 致力於打造能學習多任務的「機器人基礎模型」，讓機器具備人類般的適應力，在不同場景中自我學習，調整動作。
5. RobCo（德國，中小企業自動化）
德國新創公司 RobCo 為中小型製造商提供模組化機械手臂與低程式碼軟體平台，讓企業能以更低成本導入自動化。《Forbes》指出，傳統工業機器人價格高昂，往往令中小企業難以負擔，而 RobCo 的做法則被視為機器人技術的平民主義革命。
6. Tutor Intelligence（美國，物流自動化）
Tutor Intelligence 開發以 AI 驅動的倉儲機器人，專門處理棧板堆疊與物流作業。這些系統使用電腦視覺與強化學習技術進行揀貨、堆棧等作業，企業可按月訂閱使用，降低導入門檻。
7. Wandercraft（法國，可穿戴外骨骼）
這家巴黎公司開發能幫助行動不便者重新行走的電動外骨骼。其自平衡設計結合 AI 控制與仿生結構，讓使用者能自然站立、行走，已被多家復健中心採用。
Wandercraft 在今年 6 月甚至發表了其首款人形機器人 Calvin 40，強調僅花 40 天就開發完成，目前正於汽車製造商雷諾集團工廠進行測試。
8. Zordi（美國，農業 AI 機器人）
Zordi 專注於智慧農業，開發能監測作物、判斷成熟度，並安全執行採收任務的農業機器人，讓自動化技術從溫室延伸到露天農地。這些機器人結合 AI 與感測系統，即時掌握作物狀況，可提升收成效率、減少浪費，並降低農業生產的投入成本。
產業變革的前奏：從數位 AI 到「實體 AI」
在 AWS 看來，「實體 AI」是 AI 技術從雲端邏輯走向物理現實的關鍵轉折。這一波技術融合將結合感測器、機械、語言模型與邊緣運算，讓機器人能「看、想、做」，實現真實世界的自主行動。
AWS 引述研究機構資料：Precedence Research 的估算，AI 機器人產業將在 2034 年達到 1,242 億美元規模；Gartner 預測，到2034年，數位孿生市場規模將達到3,790億美元，指出企業在自動化、效率和數位轉型方面將發生根本性的轉變。Taimur Rashid 指出，三股力量正推動這場變革：先進國家勞動力短缺、感測與馬達等硬體成本下降，以及生成式與代理式 AI 的快速成熟。「我們還處於代理式 AI 的初期階段，而實體 AI 更是初期中的初期，」他說。
這些新創正是未來產業的縮影——通用型與專用型機器人將並存，前者提供靈活與擴展性，後者則專注精密與安全。Rashid 認為，這樣的分工將形塑下一代 AI 生態，就像生成式 AI 世界中，同時存在 ChatGPT 這樣的通用模型與垂直領域專用模型，而實體 AI 也會沿著這樣的雙軌發展。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Forbes》、AWS、《Robotics and Automation》、《Fortune》、《The Robot Report》、Wandercraft，首圖來源：Blue Water Autonomy