迎戰「具身智能」革命　清華攜手 TVBS 10/17 探討機器人突圍關鍵

記者：俞璟瑤
發佈時間：2026.10.12 08:00
最後更新時間：2026.10.12 08:00

記者：俞璟瑤
發佈時間：2026.10.12 08:00
最後更新時間：2026.10.12 08:00

清華攜手 TVBS 10/17 探討機器人突圍關鍵（圖／TVBS）

全球人工智慧發展正迎來關鍵的典範轉移。隨著國際科技巨頭紛紛將焦點由純文字與多模態大模型，加速推進至自主智能代理（AI Agent）以及與物理環境直接互動的「具身智能（Embodied AI）」，實體機器人已被視為下一波產業與工業升級的核心戰場。為剖析台灣如何將半導體、感測晶片與精密零組件的深厚優勢，轉化為全球實體 AI 時代不可或缺的系統級競爭力，清華大學桃竹苗校友會攜手清華校友總會、清華大學 DIT Robotics 機器人實驗室及 TVBS，將於 10 月 17 日（週六）下午在新竹清華大學工程一館舉辦「機器人發展與台灣產業的機會論壇」，邀集產學研與創投領域專家展開智庫級高峰對話。

告別單純代工思維　實體 AI 成製造與服務場域新核心

過去兩年，生成式 AI 大幅重塑了數位知識生產的效率；而當 AI 具備感知能力並賦予實體機構，進入智慧製造產線、醫療照護、倉儲物流乃至日常服務場景，「AI＋機器人」正在開啟更龐大的市場縱深。

然而，當全球科技界高度關注大模型演進速度與 AI 治理法規之際，實體機器人的商業化落地正面臨截然不同的嚴峻挑戰——從實驗室的演算法模型，跨越到複雜且多變的真實物理環境，其技術整合與可靠度要求遠高於純軟體應用。台灣在精密製造、協作型機器人與資通訊硬體供應鏈擁有全球領先的基礎，當前最重要的戰略課題，在於如何擺脫單純供應零組件的代工思維，進一步透過軟硬體協同，打造具備高附加價值的整體解決方案。

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專訪清華賴尚宏副院長正視「落地落差」與企業「數位韌性」

針對產業導入實體自動化與 AI 的關鍵瓶頸，清華大學電機資訊學院副院長賴尚宏在接受TVBS TECH專訪時點出深層觀察。他指出，許多企業在評估導入 AI 或自動化方案時，常在初期概念驗證（PoC）階段獲得極高的精確度，然而一旦真正部署至實際產線或作業現場，往往面臨複雜環境變數的衝擊，產生顯著的「落地落差（Reality Gap）」。

「AI 模型往往不是一次訓練完成就能永久使用，真實工廠或作業現場的變數遠比測試環境多。」賴副院長強調，除了需要持續以現場動態數據微調模型外，企業在建構智慧化流程時，更必須正視「數位韌性（Digital Resilience）」與流程精簡之間的平衡。當企業為了極致降低成本而走向高度自動化時，往往容易在遭遇外部雲端服務中斷、供應鏈缺料或突發環境變數時顯得脆弱。因此，具備健全的備援機制、多模型容錯架構與動態配置能力，才是確保長期運營不中斷的關鍵。

此外，賴副院長亦指出「可信任 AI（Trustworthy AI）」的核心價值：「可信任 AI 並不代表系統永遠不會犯錯，而是當系統可能出現幻覺或偏差時，機制能夠及時察覺，並透過透明的資料治理與人類監督（Human-in-the-loop）保持適當介入。」唯有在安全性、資料隱私與可解釋性上建立健全規範，企業才能在智慧自動化浪潮中行穩致遠。