台灣在「實體AI」產業鏈中，最嚴重的缺席環節是什麼？ | 數位時代

台灣在「實體 AI」產業鏈中最嚴重的缺席環節

台灣在全球硬體供應鏈中佔有舉足輕重的地位，但在「實體 AI」或稱「具身智能」產業鏈中，最嚴重的缺席環節在於**「大腦與訓練場」**，也就是訓練機器人的模擬平台與基礎模型。儘管台灣在晶片與算力（AI 的心臟）以及軀幹與關節（精密機械）方面具備一定基礎，但在提供硬體「受訓」的虛擬平台方面卻極度缺乏，幾乎沒有發言權。

實體 AI 的重要性及台灣的挑戰

實體 AI 涉及讓 AI 在現實世界中實踐感知、決策與行動，這與雲端 AI 處理資訊輸出有很大的不同。實體 AI 需要在毫秒間做出正確反應，且必須應對真實世界中充滿的混亂與不確定性。此外，智慧機器人還必須在有限的電池續航與散熱空間內運行高效推論。在這種情況下，控制軀殼的「大小腦」（演算法與邊緣系統）掌握在矽谷或美中科技巨頭及領先新創手中，對台灣而言是一大挑戰。若台灣只滿足於打造「軀體」與「組裝」，恐將在價值更高的「大腦經濟」中再次被推向微笑曲線的中間地帶。

台灣如何迎頭趕上

台灣若要迎頭趕上，應朝微笑曲線的左右兩端提升。具體而言，台灣可以從以下幾個方面著手：

• 成為工業元宇宙的造物主： 台灣擁有全球羨慕的「場域數據」，應盡速數位化累積數十年、跨產業製造領域的資料及「隱性知識」，建立多層次「數位雙生」模型，讓全球客戶在台灣打造的虛擬世界中建廠測試。
• 打造邊緣 AI 的軟硬整合平台： 台灣應發揮 IC 設計強項，開發專屬實體 AI 的系統晶片（SoC），將感知與推論整合在低功耗晶片內，定義智慧機器人的「小腦」與「反射神經」。
• 從自動化躍遷為「智動化」的賦能者： 台灣中小企業擁有隱形冠軍級別的工藝數據，機會在於成立專注特定垂直領域的 AI 應用公司，教 AI 如何進行複雜拋光或極限組裝。
• 成為關鍵智慧組件的標準定義者： 台灣應可推展具備即時推論能力的智慧組件，在毫秒內完成感知與反射，成為智慧機器人的「反射神經系統」。

透過以上努力，台灣有機會從硬體製造者晉升為「智慧碩造者」，並在全球實體 AI 產業鏈中佔據更重要的地位。

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