美日機器人大戰成了！水道橋重工回應：好膽來打格鬥戰！|數位時代 BusinessNext

之前美國的機器人團隊Megabot，在AutoDesk的支持之下，打造了12000磅重的 MegaBot Mk. II巨型機器人，並且還向日本的水道橋重工的 Kuratas巨型機甲下了戰帖，宣稱美、日兩大巨型機器人有向世界上科幻愛好者交代清楚，誰是天下第一的義務。

（相關報導：鋼鐵擂臺真實版！美國機器人向水道橋重工下戰帖，約一年內釘孤枝）

面對美國對手的踢館，在不到一週的時間，現在水道橋重工也同樣以YouTube影片進行了回應。水道橋重工的CEO 倉田光吾郎親自披掛上陣，回應：「當然，我們不會怯戰，讓我們來打吧！」

倉田光吾郎說：「巨大機器人是日本的文化，我們絕對不能讓日本以外的國家贏得勝利。」

前面Megabot下戰帖的時候，Megabot的團隊建議的對戰方式是有點類似漆彈戰爭的生存遊戲，雙方拿著類似漆彈槍的武器來轟掉對方，不過倉田光吾郎認為雙方既然都做出了巨大機器人，還拿著武器對戰用漆彈打來打去未免太過「美式作風」了，要打就來真打。

因此，他也決定了決鬥的方式：格鬥戰！

目前，我們尚無法從雙方的影片中看出，決鬥的確切時間以及地點會在哪裡。前一個Megabot下戰帖的影片只說了會在一年之內進行決鬥。

水道橋挖了一個坑，Megabot會往下跳嗎？不過，其實我們還滿好奇Megabot團隊會怎麼回應的。因為當我們又回去觀察了一下Megabot當初下戰帖的影片時，突然懷疑鐵道橋重工說要採用格鬥戰，說用槍砲比試太過美式作風這件事，根本就是挖了一個坑等著Megabot來往下跳。

因為，Megabot他的強項，以及武力的來源，根本就是左右兩隻砲管啊！Megabot兩隻手臂，就是直接裝了兩種槍砲上去，根本沒有手臂、手掌的設計，拔掉了這兩根砲管，Megabot根本就是一個可以往上伸縮的履帶機器人而已，是要怎麼格鬥？

而相對比起來，Kuratas巨型機甲當初的設計，在上臂的部分的確本來就比較靈活，他的兩隻手臂可以外掛武器，但是武器拿下來後，一樣有手掌可以進行比較細膩的運作，而且他的上下臂也有角度設計可以向外開闔，在關節的設計上的確是比Megabot靈活。

以目前Megabot的設計來看，他們除非把MegaBot Mk. II改裝出一台有手臂的MegaBot Mk. III，否則以目前的影片來看，MegaBot Mk. II似乎連能不能轉身恐怕都有問題，他們顯然把心力都放在那兩把槍身上了，這樣一台機器人要怎麼跟水道橋重工格鬥戰？

看來水道橋重工在回應戰帖的同時，這場比賽其實已經開始了啊！

原文出處：T客邦

AI正以驚人速度重塑世界樣貌，金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一，不僅積極擁抱創新變革，更透過開放分享促進產業共好：在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」，揭示多代理（Multi-Agent）雲端協作架構，讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴，拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎，加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務（AI as a Service）提出的關鍵技術框架，歷經一年的發展，不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出：「隨著代理式AI技術崛起，我們在今年提出GAIA 2.0技術框架，目標是讓AI助理（Assistant）進化成AI Agent，可以跨單位整合工具、數據與分工，實現真正的智慧協作。」

舉例來說，為深化集團員工運用AI提升工作效率，我們打造員工AI助手—Agia，協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務，提升效率與生產力；另外，透過AI自助開發平台—GAIA Studio，讓員工以No Code工具，連結內部知識庫，並以視覺化介面或Prompt快速自主開發，打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務（包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等）。

在技術面，具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組，包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」，以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」，以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示：「接下來，我們將以GAIA為引擎，打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用，如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務，一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈，型塑智慧金融新格局。」

舉例來說，隨著生成式AI普及，客戶對於數位（助理）服務的期待更高，國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務，包含「升級版」智能助理–阿發，滿足客戶詢問複雜問題的需求，無論客戶提出什麼問題，都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結，讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示：「除了升級版阿發，另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋（CUBE Search）』，就像把行員放到CUBE App一樣，讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務，讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地，加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力，是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出：「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識，國際通用模型並不適用，必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台，發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型，方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充：「本地大型語言模型的成功關鍵，不僅是掌握充足且高品質的數據，還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型，藉此提升答案的精準度，尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功，除了應用場景、模型，算力也扮演至關緊要角色，對此，鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示：「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過，他也強調，AI算力快速迭代且進入門檻高，不是每一間企業都可以自建算力，因此，亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心，讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力，解決資料共享等敏感問題，加速金融AI應用的多元發展。

產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用，左起為：國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗

圖／數位時代

總的來說，從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動，可以清楚看到，國泰金控正由內而外推動全面AI創新：強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗，並透過技術開放與跨域合作，為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。