實體ＡＩ進工廠　拚落地應用

隨著實體ＡＩ加速走進製造現場，能否把ＡＩ模型與機器人從模擬環境帶進工廠，並形成可複製的商用方案，正成為業者爭取後續規模化導入的關鍵。

文●呂泰德

八月十九日至二十二日在台北南港展覽館一、二館登場，二○二六台灣機器人與智慧自動化展暨台北國際自動化工業大展，共集結八八六家國內外廠商，使用三五○六個攤位，雙雙創下歷年新高。從工業機器人、ＡＩ視覺、感測與運動控制，到邊緣ＡＩ、工業物聯網及智慧工廠系統整合，本屆展會以人機協作，ＡＩ賦能為主軸，反映ＡＩ正逐步與既有工業自動化架構深度融合。
▲台灣製造業將控制、數位孿生、邊緣AI與機器人導入產線，從場域驗證走向可複製實體AI規模部署。ＡＩ繪圖
實體ＡＩ走進產線

實體ＡＩ的核心價值是讓ＡＩ從數位世界進一步走進實體世界，使機械手臂、自主移動機器人（ＡＭＲ）及其他智慧設備具備感知、推理與採取行動的能力；這也呼應製造業對生產彈性的要求持續提高，尤其電子與高科技製造面臨少量多樣、產品快速切換、新產品頻繁導入與換線時間縮短等需求。西門子即將高混合、低產量（High-Mix,Low-Volume）列為未來電子製造的重要挑戰。

在這波實體ＡＩ走進工廠的過程中，台達電（2308）近年將既有控制、感測與設備資料進一步串接ＡＩ、工業物聯網與數位孿生平台，使原本分散在機台與產線端的資料，能進入更完整的虛實整合架構。台達電的Line Manager主要負責設備監控、生產資料與產線流程管理，DIATwin則透過數位孿生建立虛擬機台與產線環境，兩者並可結合Nvidia Omniverse函式庫進行高擬真模擬與製程驗證。台達電官方指出，Line Manager與DIATwin結合Nvidia Omniverse的智能製造數位雙生方案，已成功導入泰國廠ＡＩ伺服器電源產線；其虛實整合範圍涵蓋產品設計、產線設備、機器人與製程數據，可先在虛擬環境進行協同模擬與驗證，再將經驗證的製程參數、控制邏輯與設備設定部署至實體產線，同時由Line Manager將現場製造數據回饋模型，持續進行優化。

客戶驗證成關鍵

研華（2395）在台北自動化工業大展，便以ＡＩ驅動智慧生產、ＡＩ智慧營運決策與ＡＩ基礎建設三大主軸展示智慧工廠布局，其中最新ＩＷＳ（Integrated WISE Solution & Station）ＡＩ軟硬整合平台，進一步將AI Agent與Edge AI深度整合，使ＡＩ能在製造現場自主感知、分析並協助執行任務，同時兼顧資料安全與即時反應。研華更以Agent進現場，智慧不出廠形容這套架構，凸顯工業ＡＩ與純粹依賴遠端雲端運算的重要差異，當ＡＩ推論與關鍵資料處理可往設備端與工廠端下沉，使智慧系統更貼近實際生產流程。

機器人真正走進製造現場，客戶驗證從整合、試運轉到正式操作，都必須依實際風險設計相應的防護機制；當人員進入機器人工作區域時，系統可能透過保護停止、速度與距離監控或其他安全控制降低風險。ISO 10218-2:2025即規範工業機器人應用及機器人工作站的整合與安全要求；針對ＡＭＲ與其他無人搬運設備，ISO 3691-4:2023也涵蓋其系統安全與驗證。因此，概念驗證、實際場域驗證、功能安全、試運轉，以及製造應用中的試量產，都是機器人從展示走向規模化部署時常見的驗證環節。技術通過之後，企業最後仍要回到經濟效益，將設備採購、系統整合、維護成本、停機風險，以及可以節省的人力與工時一併納入投資報酬率評估。



和椿（6215）深耕自動化超過四五年，原有能力涵蓋傳動、驅動、感測、控制及運動控制零組件，目前則逐步向自動化設備、次系統整合與ＡＩ機器人解決方案延伸。二六年台北自動化展，和椿進一步展示多品牌、多型態機器人整合方案，由不同機器人協同執行庫存偵測、搬運、補貨等任務，也由單一零組件供應，轉向跨設備與跨流程的整合服務。當機器人開始進入更複雜、少量多樣且環境持續變化的工作場域，能不能準確感知環境、辨識目標並將判斷轉化為精準動作，就成為實體ＡＩ能否真正落地的關鍵。所羅門（2359）正從ＡＩ視覺切入，公司二六年四月法人說明會資料顯示，其機器人相關核心能力已涵蓋高精度感知、即時物件學習、視覺與運動融合，以及將人類指令轉化為實際動作；在機器手臂應用上，可支援不受固定庫存單位（ＳＫＵ）限制的取放，而在人形機器人方案中則導入視覺、語言、動作模型（ＶＬＡ），讓新物件可在數秒內完成學習，並透過ＩＫ與ＶＬＡ進行雙手協同控制。所羅門台北自動化工業大展展示實體ＡＩ代理人平台，把思考推理、主動感知與行動串成完整流程，可先從較大範圍搜尋目標，再依視覺線索自行調整觀察方式，並利用一次示教導入在數秒內導入新物件。



整合能力決勝量產

台北自動化雙展呈現出台灣既有工具機、精密傳動、控制器、工業電腦與電子製造能力，正加速與ＡＩ、機器人及智慧製造架構整合。對實體ＡＩ而言，真正能進入工廠的機器人必須與既有工具機、伺服驅動、控制系統及生產流程協同運作；新代（7750）長期以ＣＮＣ控制器、伺服驅動與伺服電機為核心，近年再透過子公司聯達智能向工業機器人、機床聯網及自動化系統延伸，使既有的精密運動控制能力逐步擴展到ＣＮＣ與機器人的整合應用。新代目前更進一步嘗試把工具機與機器人由專案式整合，轉成較標準化的產品組合。公司攜手子公司聯達智能及策略夥伴華沿機器人，設定未來三年達成一萬台ＣＮＣ上下料機器人應用導入的策略目標，並透過ＣＮＣ控制器與機器人深度整合，推動機器人於工具機端的標準化配置。

近年Nvidia持續擴充由Omniverse、Isaac、Cosmos、Metropolis等技術構成的實體ＡＩ工具鏈，將數位孿生、物理模擬、合成資料、機器人模型訓練與實際部署逐步串成更完整的開發流程。而台灣製造業則具備晶片、伺服器、工廠設備與生產系統整合的能力，並把虛擬驗證整合到實際製造的Physical ＡＩ生態系。

其中，鴻海（2317）已把工廠感測器與設備訊號導入製造管理ＡＩ代理人，並使用Isaac Sim、Isaac Lab等工具開發工廠內的輪式人形機器人；廣達（2382）旗下ＱＣＴ則利用Omniverse數位孿生加速工廠規畫，並與達明機器人進行資料生成與模型訓練。若工廠能進一步把設備狀態、品質瑕疵、製程與機器人作業資料持續回饋模型，則可形成現場資料累積、模型持續改善、部署效率提高的資料飛輪。緯創（3231）則是使用Omniverse DSX Blueprint、Physics NeMo與Cadence Reality DC Design，模擬全球製造據點的燒機壓力測試環境，並最佳化ＡＩ伺服器製造流程。這套工作流程運行在緯創自身的Nvidia AI基礎設施上，搭配RTX PRO6000 Blackwell Server Edition、Omniverse與Metropolis等技術，可使產線與設施布局分析速度最高提升七○％，並透過動態機架最佳化降低二○％的設施電力需求。

未來實體ＡＩ若要真正進入大規模生產，需把晶片、伺服器、感測、控制、數位孿生與機器人逐步整合成能感知、推理並採取行動的智慧製造系統。

… 本文摘錄自 先探投資週刊 2026/8月 第2419期