專訪|「讓機器人翻跟斗能解決什麼?」工研院張禎元:台灣若主導「AI分身」規格,將帶來無限商機
專訪|「讓機器人翻跟斗能解決什麼?」工研院張禎元:台灣若主導「AI分身」規格,將帶來無限商機

AI 正推動機器人進入新時代,台灣的戰略機會在於:掌握機器人領域的核心溝通「語言」—— 「物理 AI 數位分身」 (Physical AI Digital Twin)。

工研院機械與機電系統研究所所長張禎元在接受《數位時代》專訪時指出,「物理 AI 數位分身」可使全球供應鏈的思維從「降低成本」轉向「提升價值」。

張禎元認為,雖然全球談論 AI 多聚焦於軟體與模型,但真正的戰場在硬體。因為 AI 再聰明,也需要硬體才能在物理世界中發揮效能。而台灣長期深耕硬體,因此擁有成為規格制定者的良機。

張禎元強調: 「製造業一定要跳出舒適圈,進入成長區。我們有大好的製造業實力,現在還佔據民主供應鏈優勢,這是台灣的大好機會!」

「物理AI數位分身」是什麼?與「數位孿生」差在哪?

「物理 AI 數位分身」指的是:將現實世界中的物理實體(例如設備、系統或流程)在數位平台上建立一個虛擬的「雙生」模型,並結合 AI 技術,把即時數據(如溫度、速度、壓力)傳送到這個虛擬分身,使其成為現實設備最精確的倒影,並能理解、模擬與 「操作」 真實世界的行為。

假設現實中的關鍵設備有一個「虛擬分身」,它能提前預測機器即將過熱,或分析更省電的運作方式。讓管理者可先在虛擬世界中測試或修正錯誤,再將最佳方案應用到現實世界,讓實體設備變得更聰明、更可靠,且能持續自我改善。

它與「數位孿生」(Digital Twin)的差別在於:數位孿生主要是虛擬模擬物理實體; 而「物理 AI 數位分身」更進一步,結合 AI,使其不僅反映現實,還能進行感知與自主決策。

若以應用場景比喻:

  • 數位孿生 :像是「汽車儀表板+模擬器」。它把真實機器的狀態同步到電腦裡,讓你看數據、做模擬、預測故障、排維修。它主要「告訴你現況、幫你試算」,但不直接下命令控制機器。

  • 物理 AI 數位分身 :更像「有駕照的自動駕駛助理」。除了看數據、做模擬,還能自行「感知環境、判斷、下指令」,去驅動機器人手臂、AGV、產線控制器,形成「看→想→做」的閉環;遇到狀況會自我調整、避險,並持續完成任務。

因此,在機器人領域,「物理 AI 數位分身」能把「看→想→做」的閉環直接落地到實體機器,不只「模擬機器人會怎麼做」,還能讓機器人「立即照著做」,而且持續變聰明。

台灣應積極主導 Physical AI 的規格制定

張禎元認為,一旦台灣主導了規格制定權,就等同於創造一個全新的全球生態系:「這將為台灣所有的關鍵零組件與系統整合商帶來無限商機,讓我們從供應鏈躍升為高附加價值的『規格輸出者』。」

他指出,目前政府與業界已透過「AI 機器人聯盟」積極推動這項「打群架」的國家級戰略,目標是加速技術成熟,並打造國際共通介面。

他也強調,台灣產業轉型的成敗,最終取決於能否把技術優勢轉化為解決社會真實需求的能力。例如,在嚴重缺工的背景下,搬運、送餐、簡單清潔等機器人,都是填補人力缺口的方案,這就是機器人在餐飲與服務業落地的價值。

再者,台灣已步入超高齡社會,醫療人力不足是長期難題。醫療照護機器人(如精密內視鏡、手術輔助)具有實質社會性需求,最具潛力。特別是在微創手術等需要精細硬體控制的領域,台灣的精密製造能力將成為人機協作的高價值領地。

張禎元也提到,許多偏「展示肌肉」性質的機器人或機器狗表演,讓機器人能翻跟斗,但這樣的技術能解決什麼實質需求嗎?「甚至表演短短幾分鐘就沒電了。」

他認為,實用基礎更重要,這牽涉到能耗設計與邊緣運算。而工研院的研發方向正是讓機器在最靠近數據源頭的地方作出智慧判斷,降低延遲與功耗,讓機器人真正創造商業價值。

「AI+機器人」正為台灣機械產業提供走出舒適圈、轉型為「高附加價值產業」的絕佳契機。張禎元認為,我們應放下「高科技」與「傳統產業」的二分法;透過掌握 Physical AI 規格制定的戰略方向,台灣有望在全球供應鏈重組的歷史時刻,成為機器人產業的創新者。

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責任編輯:李先泰

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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