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【333 Robots Community Meetup】交大資工系副教授陳奕廷拆解 Physical AI 開發迷思,讓機器人回到真實需求

TechOrange 科技報橘

更新於 06月14日22:10 • 發布於 06月15日00:30 • 李昀蔚

目前台灣正面臨高齡化與缺工的嚴峻挑戰,產業界迫切尋求科技解方,使得「實體 AI(Physical AI)」迅速成為熱門焦點。然而,當 AI 快速走向實體世界,開發者是否也陷入「為了 AI 而 AI」的技術焦慮?

在五月舉行的「333 Robots Community Meetup」系列活動中,特別邀請到國立陽明交通大學資工系副教授陳奕廷。他也在演講中直指當前的產業盲點,呼籲開發者比起跟上「AI 加機器人」的潮流,更重要的是必須秉持「用真實世界的需求驅動 Physical AI 落地」的核心理念。

立即報名在 6 月 17 日 19:00 舉行的「333 Robots Community Meetup」,與來自陽明交大人本智慧系統實驗室(HCIS Lab)、 Taiwan Robotics Community、台灣夏普的講者,一同探討最新實體 AI 技術趨勢。

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打破「AI + 人形機器人」迷思,看見跨領域開發的系統性盲點

隨著生成式 AI 的爆發,陳奕廷表示,許多人會直覺地將 Physical AI 想像為「會自己泡咖啡的人形機器人」,或單純的「AI 加上機器人」,但他想先破除這個迷思。陳奕廷指出,Physical AI 並非新名詞,而是「運用 AI 技術,使系統透過感測器觀察、推理分析,並透過致動器在實體世界中採取行動」的一種型態。事實上,這種「感知、推理、行動」的架構,早在 1960 年代史丹佛研究院的 Shakey 機器人專案中就已具備雛形。

然而,當前的開發困境在於,不同領域的專家在投入 Physical AI 時,容易因視角錯位而陷入「各說各話」的盲點。陳奕廷觀察,從機械工程視角出發的開發者,傾向先開出「高功率輸出、安全性、多指靈巧度」等硬體規格,接著才思考能應用在哪裡;從資訊科學視角切入的開發者,則習慣不預設機器人長相,專注於收集海量數據、微調基礎模型,試圖打造出能聽懂一句指令就執行各種任務的通用型機器人。這種從單一視角出發的現象,容易讓開發者變成「拿著鐵鎚找釘子」的人,反而忽略跨領域整合與系統工程的真諦。

不要只解決表象問題:實體 AI 的第一步是重新理解人的需求

為了解釋盲目解決表象問題的風險,陳奕廷以醫院缺工的真實痛點為例,說明當工程師聽到護理師每天需要在病房來回走上兩萬步時,最直覺的反應往往是直接開發,或導入一台能在複雜環境中自主導航的送藥機器人,代替護理師執行送藥任務。

不過,陳奕廷提醒開發者,真正的開發思維應該先退一步深究:「為什麼護理師要走兩萬步?」與其單純把現有任務自動化,開發者更該思考系統設計是否出了問題。他也分享在醫院觀察到的真實現象:許多受過專業訓練的藥師,竟有一定比例的工作時間花在搬運藥箱上,這些才是必須從根本解決的系統性痛點。

針對這些挑戰,陳奕廷提倡導入「以人為本的實體 AI」閉環式協同演化框架(A Closed-Loop Co-Evolution Framework),強調未來的機器人開發流程必須借鏡「系統工程(Systems Engineering)」思維,從確認人類的真實需求與意圖出發,接著明確定義任務與限制條件。隨後,開發團隊必須進行人類、硬體、軟體的三方協同設計(Co-Design Engine),並將系統投入真實世界部署與評估。透過持續獲取人類與環境的動態回饋,實體 AI 系統才能在不斷改變的情境中持續演化與適應。

從真實問題出發,讓 Physical AI 回到需求本身

機器人要真正落地,無法單靠寫程式或單一專業來解決,這正是 333 Robots Community Meetup 匯聚開發者、學界與產業界進行跨域交流的最大價值。

在每個月舉行的 333 Robots Community Meetup 活動中,除了不同主題的專題演講外,也有交流時間,讓與會者可以互相交換心得及想法。

「我們要會問為什麼,我們要去思考為什麼這些事情會這樣子發生,」陳奕廷提醒,只有當開發者不再被單一技術框架綁架、具備分析真實世界問題的能力,並透過重新思考痛點源頭來驅動設計,Physical AI 才能真正在產業中發揮價值。

六月活動預告:淺談實體 AI 落地──從數位孿生到 ICRA 賽場見聞

延續「333 Robots Community Meetup」的精神,六月份的活動將與開發者一同探討前沿技術如何走出實驗室,並由陽明交大「人本智慧系統實驗室(HCIS Lab)」的黃毓翔與林谷翰,帶來甫從奧地利頂尖研討會「IEEE ICRA 與 WBCD 雙手操作挑戰賽」帶回的第一手情報,解析各國好手如何運用端到端實體 AI 技術,突破雙臂機器人的複雜操作。

另一方面,擁有豐富機器人系統工程經驗、來自 Taiwan Robotics Community 的簡文昱,將和與會者們一同探討數位孿生在軌道產業的應用,同時分享如何以虛擬世界的高精度模擬,讓 AI 安全走入高風險場域。

在活動現場,台灣夏普行銷長蕭家昕也將帶來邊緣 AI 技術商品化的實例展示:AI 陪伴型機器人「Poketomo 口袋同萌」,讓與會者在掌握最新技術趨勢的同時,也能親身體驗前沿技術「走出實驗室」並落實為真實產品的樣貌。

前言技術如何走出實驗室?世界級賽場上有哪些最新的技術解法?六月交流之夜,邀請您一同來現場喝杯啤酒、輕鬆聊聊!

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