人力還是Token？清大機器人論壇看實體AI人才新需求

Physical AI 加速走向產線與真實場域，台灣機器人產業要放大，人才培育與製造場域將是兩個關鍵。清華大學桃竹苗校友會主辦、TVBS協辦的「當今機器人發展與台灣產業的機會」論壇 17 日在清華大學登場，由《數位時代》總編輯王志仁主持，邀集 DIT Robotics 指導教授陳榮順、清華動機系講座教授張禎元、達明機器人視覺應用事業處處長黃鐘賢及普訊創新投資部協理李國任，從學生培育、企業用人到供應鏈需求，聚焦台灣機器人人才與產業接軌。

黃鐘賢首先提到，企業端的變化已先出現。他表示，現在管理者拿到一筆預算，開始會思考究竟該「投在 Token，還是投在人力」。這反映企業配置研發資源時，已不再只考慮增加人手，也開始衡量 AI 工具能否直接提升團隊產出。隨著 AI Agent 等工具進入企業，人才需求也跟著改變；相較只具單一專長，他更重視能跨機構、視覺、控制等領域，又懂得使用 AI 工具的人才。

從競賽開始　把跨領域變成實作能力

陳榮順帶領的 DIT Robotics 以大學部學生為主，依主程式、機構、視覺、導航與定位等工作分組，再依競賽規格共同完成一套機器人。這種訓練能讓學生學習跨領域，不只負責自己的模組，也必須理解其他組別在做什麼，最後才能完成整套系統整合。

他也把產品設計、展覽與行銷納入訓練，希望學生提早理解，工程產品不只是「能不能動」，還包括外觀、展示與對外溝通。對學生畢業後立刻投入機器人創業，陳榮順態度相對審慎。他表示自己仍會鼓勵學生創業，但坦言並不容易，目前許多機器人展示與真正投入生產應用之間仍有差距。

張禎元也從教育端指出，AI時代的人才培育不能再沿用過去大量、標準化的模式，實作、做中學與跨科系合作的重要性正在提高。

從半導體到AI伺服器　製造業撐起機器人應用場域

李國任認為，台灣現階段較直接的機器人機會仍在供應鏈與工業自動化。他指出，半導體製造的技術規格與應用場域就在台灣，AI server及電子製造也帶來大量自動化需求。

王志仁在論壇最後指出，學生若想投入機器人產業，可先進入供應鏈相關企業，累積產業領域知識與實務經驗，學校端則需要持續增加實作與跨領域系統整合的訓練。

從 DIT Robotics 的大學部競賽，到企業重新衡量「Token 還是人力」，這場論壇指向同一個課題：台灣需要的不只是會做機器人的工程師，而是能理解場域、把技術帶進產線，並將工程經驗轉成可複製產品的人才。當這些能力接上既有製造供應鏈，機器人產業才有機會真正走向規模化。