「算力其實是 AI 的假議題，我們要的不是算力，是 AI 能力。」陳良基與鴻海、NVIDIA、所羅門專家解密 AI 智慧工廠新革命

「現在我們面臨很多挑戰，也有新機會，」TechOrange 科技報橘在今（9/17）舉辦「2025 AI 智慧大工廠論壇──新竹場」，科技報橘社長戴季全在開場致詞時指出，當前「機器人浪潮」與「Agentic AI 的落地」是值得關注的兩大趨勢，同時這兩股力量都仰賴一個「可控的虛擬環境」作為基礎。以機器人研發為例，因涉及眾多零組件系統模組與數據，難以直接在真實環境中測試，許多企業也不敢讓未經驗證的機器人直接操作機台或產品；另一方面，AI 落地應用若缺乏完善測試，也可能帶來風險，進一步凸顯在 AI 落地與機器人浪潮下，「可控的虛擬環境」已成為關鍵基石。 陳良基解析台灣半導體產業突圍關鍵 前科技部長陳良基教授在「下一個機會點 ── AI 代工，解析台灣半導體產業突圍關鍵」演講中分析，台灣在 AI 時代的關鍵優勢來自半導體的「特定用途市場」，台灣在特定用途的半導體領域幾乎獨霸，因為台灣能根據客戶需求量身打造最佳化解決方案。 陳良基進一步提醒，全球供應鏈正快速變革，台灣必須思考未來的定位。他主張台灣應該推動「開放式 AI」，並將 AI 產業拆解為模組化的生態系，讓更多創新在分工中湧現，進而讓台灣在全球競局中找到新價值。「算力其實是 AI 的假議題，我們要的不是算力，而是 AI 能力，」陳良基直言，台灣應該善用既有的信賴供應鏈與製造優勢，從單純提供算力轉向提供完整的 AI 能力，唯有如此，台灣才能成為全球 AI 能力的提供者，而不只是 AI 伺服器的代工者，這是一條必須把握的發展道路。 鴻海解析 GenAI 賦能的智慧製造 鴻海科技集團董辦室軟體研發處長郭錦斌新一代智慧製造則以大模型與 AI Agents 為核心，賦予系統語意理解與跨域推理能力，將老師傅的經驗「產品化」。 鴻海科技集團董辦室軟體研發處長郭錦斌在「GenAI 賦能的智慧製造」演講中指出，傳統製造模式依靠影像辨識、自動化與 IoT，以提升確定性流程的效率，然而新一代智慧製造則以大模型與 AI Agents 為核心，賦予系統語意理解與跨域推理能力，將老師傅的經驗「產品化」，不僅能持續進化，更能處理如「為何良率下降？」、「如何排程最穩定？」這類開放式問題。 郭錦斌分析，未來工廠將呈現實體、數位分身與 AI 的三層結構。數位分身工廠將負責模擬與機器人訓練，AI 工廠則可以把專家經驗轉化為大型模型並優化排程，最終讓實體工廠「按圖施工，保證成功」。郭錦斌也強調，鴻海已透過 GenAI 實現多場域應用，包括智能調參縮短試模時間、CNC360 優化刀具路徑、Agentic Operations AI 協調多個 Agent 解決複雜故障，以及 FactoryGPT 結合知識圖譜與虛擬環境進行品質監控及缺陷排除。這些創新讓過去鴻海累積的數據價值獲得釋放，並推動鴻海從單點優化走向整合性解決方案，全面提升產線智慧化與效率。 NVIDIA Cosmos 如何驅動物理 AI 與機器人革命？ NVIDIA 資深解決方案架構師洪鈺嘉強調，未來的核心在於「世界基礎模型」，意即讓機器人能理解物理規律並透過動作 Token 學習操控萬物，從而突破傳統依靠數學公式的控制方式，真正實現泛化能力。 NVIDIA 資深解決方案架構師洪鈺嘉在「NVIDIA Cosmos – 世界基礎模型驅動物理 AI 與機器人革命」演講中表示，AI 正從語言模型驅動轉向具身 AI 應用，從自動化手臂、自駕車到人形機器人皆是實例。洪鈺嘉也強調，未來的核心在於「世界基礎模型」（World Foundation Model, WFM），意即讓機器人能理解物理規律並透過動作 Token 學習操控萬物，從而突破傳統依靠數學公式的控制方式，真正實現泛化能力。 洪鈺嘉進一步說明 NVIDIA 的 Cosmos 平台，如何透過生成、轉換與推理三大模組，快速產生符合現實物理規律的高品質數據，推動資料收集、訓練與驗證的循環加速。洪鈺嘉強調，這種「飛輪效應」可以讓機器人持續進化，並推動物理 AI 與機器人技術全面加速發展，邁向以世界基礎模型為核心的新時代。 所羅門董事長陳政隆解密 AI 引領的機器人革命 所羅門董事長陳政隆在「從手臂到人形機器人：AI 引領的機器人革命」演講中，引用摩根士丹利的報告指出 2050 年人形機器人將達五兆美元的市場規模，有九成應用集中在工業與商業領域。與定點作業的機械手臂不同，陳政隆說明人形機器人具備 40 多個關節，需依賴 VLA（Vision Language Action）模型，並透過語言與視覺驅動動作，才能達成多工與靈活移動。 然而，雖然 VLA 仍面臨視覺受限、學習效率低與模型黑箱等挑戰，但所羅門已經可以透過強化遠距離視覺與快速學習等解法，讓機械手臂可以在 15 秒內學會新物件操作。陳政隆總結，即使人形機器人的手部尚不夠靈巧，但還是可以憑藉「比人更厲害的眼睛」完成巡檢、瑕疵檢測、讀表與搬運等任務，未來更有望全面承接傳統視覺系統的角色，推動機器人技術邁向更高層次的智能與泛化。 從半導體到智慧工廠、人形機器人，AI 智慧大工廠論壇新竹場透過產業專家的深度解析，全方位解鎖借力 AI 與虛擬環境實現創新並極大化效益的關鍵策略。 立即預約索取【AI 智慧大工廠】新竹場演講精華 掌握發揮工廠數據最大價值的具體行動方案！ 加入『 TechOrange 官方 LINE 好友』 掌握最新科技資訊！