特斯拉AI Day 9月底登場，人形機器人成焦點！馬斯克的大作會變怎樣？|數位時代 BusinessNext

特斯拉AI Day 9月底登場，人形機器人成焦點！馬斯克的大作會變怎樣？

特斯拉AI Day活動將於9月底登場，而馬斯克也秀出用Optimus雙臂圍成的愛心圖案，為這場一年一度的活動預熱。

AI Day活動延期，馬斯克預告原型機將登場

馬斯克最早在今年5月公佈AI Day活動預計將在8月19日舉辦，但後續在6月時改口，聲稱AI Day將延後至9月底登場，聲稱到時候可能就有一個可以運作的Optimus原型機。

Optimus是在去年特斯拉的AI Day活動上向世人亮相，儘管像是馬斯克對外界開的一起玩笑，他實際上非常重視這款機器人產品，馬斯克已指出，這會是未來特斯拉的一項重要產品，

雖然還沒有任何技術細節曝光，馬斯克已經預告，他們計畫2023年開始量產這款機器人。對機器人如此精密複雜的產品來說，馬斯克訂定的生產計畫可說超乎意料的迅速。作為比較，2019年首次亮相的電動皮卡車Cybertruck，也是計畫2023年中面市。

不過馬斯克也多次表示，Optimus已經是特斯拉的優先項目。今年1月時，馬斯克就表示2022年的開發重心會放在Optimus身上，希望這個機器人計畫可以幫助特斯拉在通用人工智慧領域取得進展。

今年4月的第一季財報會議上，馬斯克就表示Optimus的重要性，會在未來幾年內變得顯而易見，並強調這個事業會比電動車、自動駕駛技術更有價值。

「我很訝異人們沒有理解Optimus機器人計畫的重要性。」馬斯克表示，「有洞察力或好好聆聽的人會明白，Optimus最終會比電動車、自駕業務更有價值，我如此堅信。」

大量招募工程師，特斯拉機器人能否如期推出？

儘管Optimus的量產日程安排快得讓人不太放心，馬斯克去年就對外表示，「我們幾乎擁有人型機器人所需的一切零件，因為我們早就在打造四個輪子的機器人了。」

去年的AI Day當中，Optimus是以黑白配色、高挑纖細的模樣亮相，預計高度為173公分、57公斤，可承載45磅（約20公斤）的貨物，不過馬斯克表示，最終登場的Optimus不會與預覽時看到的一樣。另外，也很有可能會推出不同規格、尺寸的版本，但馬斯克暫時還沒有多加透露。

特斯拉舉辦AI Day的目的，最主要是希望透過展示現階段的成果，吸引更多工程師加入特斯拉，馬斯克就曾在推文中回應，「沒錯，AI Day的目的是說服AI/軟體/晶片工程師加入特斯拉。」

目前特斯拉也已經開出大量與機器人相關的職缺，從電機工程師、深度學習科學家到機械實習生等各種類型、高低職位都有，顯然他們正為了開發這款機器人大舉招募團隊。

但還不知道眼下的經濟動盪，會對特斯拉的開發計畫造成多大影響，先前馬斯克就透露因為經濟壓力將裁掉10%的正職員工，而與AI密切相關的Autopilot團隊就有多達200人失去工作。

與此同時，AI與自駕主管安德魯．卡帕西（Andrej Karpathy）也在放了長假後，對外宣佈辭職離開特斯拉。AI可說是機器人最為關鍵的部份，人事動盪究竟會造成多大的影響，特斯拉又能否如期推出機器人，或許9月底的AI Day活動上能讓外界略知一二。

馬斯克希望，Optimus這樣的機器人可以解決勞力問題，勝任人們不願從事的高危險、枯燥、繁重的工作，包括特斯斯拉內部工作都可以由機器人部份代替，但外界普遍不看好Optimus的表現，認為在自動駕駛都還無法參透的現在，要開發能夠解決各種人工任務的機器人，簡直是天方夜譚。

責任編輯：錢玉紘

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避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

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圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

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轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

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為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

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整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

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此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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