過往市場談到AI，多聚焦在雲端算力或數位虛擬應用，但如何將「數位智慧」真正轉化為「實體生產力」，一直是企業落地的痛點。達明機器人宣布與輝達、QCT（雲達科技）策略合作，正式發表業界首創的「Physical AI 開發套件」，宣告AI機器人全面進入實體工業應用新時代。
共享「同一個大腦」！協作、人型機器人一網打盡
達明機器人這次端出的「AI 雙引擎」戰略，核心價值就在於「跨平台的智慧賦能」。這套新發表的開發套件，不僅能完美契合旗下最新的人型機器人「TM Xplore I」，更是既有協作機器人（Cobot）的升級中樞。
簡單來說，企業只要使用同一個共享的AI架構，就能把強大的AI視覺與多模態模型，快速複製到現有的協作機器人產線，未來想升級到人型機器人也完全免去重複開發的成本，大大極大化投資報酬率（ROI）。
拆解 Physical AI 三大落地階段
為了徹底解決企業導入自動化時「客製化成本高、部署時間長」的兩大痛點，達明機器人在展會現場完整揭密了Physical AI技能訓練的「三大關鍵旅程」，全面導入 NVIDIA Isaac GR00T 人形機器人開放式開發平台，大幅降低總體擁有成本。
第一階段：示範與高精度資料採集
達明與晶翔機電（j-mex）合作，現場展示讓專家穿上專屬 MOXI 動作捕捉衣、戴上VR裝置。透過 NVIDIA Isaac Teleop 技術，人類在複雜環境中拿取物品的「細緻動作」，能即時同動傳輸給虛擬與實體機器人，讓機器人像學徒一樣，快速學會高難度的工業任務。
第二階段：AI 基礎架構與多模態技能學習
在算力與訓練部分，整合了 QCT 專為 Physical AI 打造的基礎架構。硬體核心一字排開堪稱頂配，包含 NVIDIA HGX H200 系統與最新 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 架構 GPU。再搭配 NVIDIA Isaac GR00T 1.7 開放式推理模型，讓機器人不再只是死板地執行一行行代碼，而是能「聽懂人類意圖、判讀周遭環境」，直接進行任務級的決策。
第三階段：高價值工業場景部署—從倉儲搬運到動態無序抓取
訓練好的AI模型，會先在虛擬的「NVIDIA Isaac Lab Arena」中進行嚴格的壓力測試與評估，確認沒問題後，再實裝到 TM Xplore I 等實體機器人上。現場也直接展出了「AI 伺服器製造」的動態無序抓取流程，展現出Physical AI 在半導體、電子組裝和智慧物流等高價值產業的強大潛力。
達明機器人營運長黃識忠表示，這次與 NVIDIA 及 QCT 的合作，已經從單純打造「聰明的機器人」，進化到建構一個可規模化、能創造價值的 Physical AI 生態系。這套開發套件將大幅降低企業導入 AI 機器人的門檻，縮短虛擬到現實的距離，預期將成為全球高階自動化落地的關鍵轉折點。
