Physical Artificial Intelligence (物理 AI)

定義

• 核心概念：指能感知現實物理環境，並與之直接互動的人工智慧系統，將傳統數位空間的 語言、視覺 演算法延伸至實體機器硬體。
• 運作機制：透過感測器收集物理世界的動態數據，運用訓練好的 空間、物理 神經網路計算策略，再透過 致動器、機構 執行機械動作。
• 關鍵區別：相較於僅在數位伺服器內產生 文字、圖像、代碼 的生成式 AI，物理 AI 必須遵守物理定律，兼具 實時控制、機械結構、動態平衡 能力。

核心要素

• 軟體空間智能：具備 三維空間感知、路徑規劃、實時障礙物迴避 的空間運算架構。
• 傳統硬體協同：結合 伺服馬達、減速器、軸承、觸覺感測器 等精密傳動機構，將演算法指令轉化為精準的物理力學輸出。
• 具身智能模擬：利用虛擬物理引擎進行海量場景訓練，再將模型權重無縫遷移至真實物理機器實體中。

應用與影響

• 製造與機器人：驅動 人形機器人、自動導航搬運車、多自由度工業機械臂，接替非結構化環境中的 勞動、精密組裝。
• 半導體生態延伸：AI 算力需求從單純的資料中心 GPU 叢集，外溢至 邊緣運算晶片、精密傳動零組件、物理模擬平台。
• 供應鏈重組：促使傳統硬體製造商與 AI 軟體模型開發商高度垂直整合，成為各國大南方科技園區與自動化戰略佈局的核心焦點。