直擊 333 Robots Community Meetup：產業專家拆解機器人落地流程，開發者交流 Physical AI 實戰經驗
過去，AI 開發多半圍繞模型、資料、算力與推論效能，但當 AI 走向機器人與實體設備，問題就不只是「模型能不能理解指令」，而是系統能不能感知環境、理解任務、控制行動，並在充滿變數的真實世界中穩定運作。
由鴻海科技集團、科技報橘、三創育成共同主辦的 333 Robots Community Meetup，於 4 月舉辦首場活動。相較於單純展示機器人 Demo，這場活動更聚焦 Physical AI 開發者的現場交流，以及他們在實作過程中面對的難題：如何讓 AI 從真實世界蒐集資料、進入模擬環境訓練，再回到實體場域驗證與修正？
從 Real to Sim to Real，看開發者必須掌握的新流程
首場 333 Robots Community Meetup 邀請 NVIDIA DLI 白金級認證講師、臺灣科技大學兼任助理教授曾吉弘進行專題演講，主題是「NVIDIA 的 Real to Sim to Real」。
Real to Sim to Real 的核心，是先從真實世界出發，蒐集場域、物件、任務流程與環境變化等資料，再將這些資訊轉換成可被模擬、可被訓練的數位環境。接著，開發者可以在模擬環境中進行大量測試、訓練與迭代，最後再把模型與策略帶回實體世界驗證。
對開發者來說，模擬的價值不只是降低訓練成本，更重要的是讓機器人能在進入真實場域之前，先經歷更多不同情境的測試。舉例來說，光線變化、物件位置偏移、空間限制、人員移動、任務順序改變，甚至是設備與現場流程限制，都可能影響機器人的判斷與控制結果。這些變因在純軟體 AI 場景中或許不明顯，卻是 Physical AI 必須處理的日常。
因此，這場演講傳遞的開發思維是：在進入真實場域之前，先建立能夠被模擬、測試與迭代的環境；回到現場之後，再把真實世界的回饋持續帶回開發流程。對想投入 Physical AI 的開發者而言，Real to Sim to Real 代表的不只是訓練方法改變，而是機器人開發流程正在從實驗室，走向更可控、可驗證、可持續修正的模式。
主題演講之外，也讓開發者面對面交換技術與經驗
除了主題演講，333 Robots Community Meetup 也特別安排交流時間，讓來自不同背景的參與者可以在現場交換經驗。現場不只有關注機器人與 AI 的開發者、工程師、新創團隊與學研夥伴，也有對 Physical AI 落地感興趣的產業實務工作者。
當機器人真的要進入工廠、服務現場或其他實體環境，問題往往不只是「技術能不能做到」，還包括任務流程是否清楚、場域資料是否足夠、系統能否與既有設備整合，以及錯誤發生後如何回饋、修正與重新訓練。這些問題很難只靠單一團隊或單一技術解決，而需要開發者、學研、新創與產業端在同一個場域中交換問題、經驗與需求。因此，333 Robots Community Meetup 的意義，不只是建立一次性的技術聚會，而是提供一個讓開發者彼此連結的社群入口。
延續 4 月 15 日的首場活動，333 Robots Community Meetup 第二場將於 5 月 20 日舉行，特別邀請到國立陽明交通大學資訊工程學系副教授陳奕廷進行專題演講，深入解析當實體 AI 正逐步成為下一波科技變革的核心驅動力時，台灣面對基礎建設尚待完善、跨領域整合人才不足，以及從系統開發到真實場域落地等關鍵挑戰的解方。同時，研究主軸為「以人為本」的實體 AI、智慧駕駛系統、輔助機器人系統與電腦視覺的陳奕廷副教授，也將分享如何透過智慧健康 Living Lab、數位孿生與跨域協作平台，建構從學習、實作到驗證的完整培育體系，並培養具備系統思維與實務落地能力的新世代人才，以回應未來社會與產業的關鍵需求。