邊緣驅動實體AI新紀元！產學專家齊聚「機器人智能全面進化研討會」
當「實體AI」（Physical AI）不再只是執行固定指令，而是具備感知環境、理解任務、規劃行動與即時反應的自主智慧系統，市場正迫切尋求軟硬體整合策略。為了探討這波技術浪潮，由英特爾（Intel）、詮鼎集團與Sertek 共同舉辦的「邊緣驅動未來：機器人智能全面進化研討會」於台北漢來大飯店登場，集結產學界領袖與生態系夥伴，發表Physical AI 從底層運算、記憶體革新到場域落地的最新解決方案。
詮鼎集團執行長徐玉坤表示，機器人的進化是多維技術共同進化的結果，需要完整的產業生態系攜手合作。英特爾亞太暨日本區（APJ）夥伴計畫資深總監李佩琪也指出，邊緣驅動的未來正加速實現，特別是機器人的全面進化，英特爾將持續參與其中，為產業提供最適切的解決方案。
研華嵌入式事業群總經理張家豪於演說中強調，AI 發展正經歷關鍵演進，必須深度整合感知、推理與行動，才能讓機器人在真實環境自主運作。台灣大學人工智慧與機器人研究中心教授郭重顯則指出，AI 與機器人已形成相互依存關係，研發思維已由過去著重機電控制，轉型為大規模資料、數位孿生與學習模型的深度融合。
針對運算架構與開源工具，英特爾邊緣運算事業群亞太及日本市場主管鄧聞輝表示，Intel 透過CPU、GPU 與NPU 異質運算，結合TSN、ROS 2 與OpenVINO，全方位支援推論與即時控制需求。英特爾平台研發協理王宗業則介紹開源工具Physical AI Studio，其將機器人模型訓練與部署串聯為端對端流程，顯著降低VLA 模型進入實際設備的門檻。
群聯電子技術長林緯提出 aiDAPTIV 架構，讓 SSD 直接參與 AI 推論流程，降低企業部署大型邊緣模型的成本。超恩行銷副總黃聖凱強調邊緣平台需兼具算力、即時控制與工業級穩定度。達明機器人視覺應用處處長黃鐘賢說明如何利用合成資料與數位孿生訓練協作手臂，進而邁向通用型機器人；飆機器人總經理王國棟提醒機器人導入須結合場域專業知識，並透地端運算維護資料主權。最後，立普思資深行銷經理陳炯熹展示 3D 視覺與雙軌運動控制方案，成功解決隨機取放與動態避障的瓶頸。
Physical AI 是一場牽動底層運算、儲存架構、感知、模擬與即時控制的系統性變革。本次研討會完整呈現了由 Intel 與廣大生態系夥伴攜手建構的軟硬體圖景，為下一代智慧機器人的落地開發奠定了堅實基礎。