為何黃仁勳看好實體AI？Physical AI是什麼？3核心運作將顛覆這些產業

「如果我現在是20歲的學生，我會選擇主修物理科學。」Nvidia執行長黃仁勳（Jensen Huang）近日在公開談話中如此表示。他強調，「實體AI」（Physical AI）或「推理AI」（Reasoning AI）將是未來AI發展的重點，並強調「要理解摩擦力、因果關係與物理定律，才能駕馭未來AI技術」，黃仁勳將實體AI視為結合機器學習與真實世界反饋的新興領域，他指出：「打造模擬資料與高品質模型需要『racks and racks』的Nvidia加速器晶片，這與我們的資料中心業務息息相關。」

實體AI是什麼？如何運作？哪些場域最適用？

​實體AI透過感測器、數據模型與強化學習（Reinforcement Learning），使自動化系統能即時學習與調整，此一技術已廣泛應用於：

• 醫療領域：智慧手術機器手臂、病患輔助裝置
• 運輸業：先進自駕車技術與事故預防系統
• 零售物流：倉儲管理與顧客互動機器人
• 製造業：智慧生產線與自調適組裝系統
• 災難應變：進入危險區域的搜救與處置機器人
  

正如黃仁勳指出的：「由於像中國與韓國等製造大國面臨出生率下降，機器人將成為『未來幾年內的戰略關鍵』。」

為何「學物理」會變成AI人才的必要條件？

​實體AI的關鍵不只是懂代碼，更要理解物理世界的運作邏輯，這也說明為什麼黃仁勳強烈建議年輕學生投入物理領域，他指出：「理解摩擦、運動、重力與因果關係，是打造真正智能機器的根本。」這也是為什麼​實體AI強調「自環境互動中學習」，而非單純依賴靜態數據。

除了基本物理知識，AI系統還必須善用感測器（如LiDAR、視覺辨識、觸覺感應）來讀取環境，再以強化學習方式調整行動策略，提升即時反應與精細操作能力。

​​實體AI的核心運作邏輯是什麼？

Physical AI 系統包含三大核心：

1. 資料收集與訓練：透過「數位分身（Digital Twin）」建構可反覆模擬的3D世界，避免實體測試風險
2. 感測與認知決策：搭配高階感測器，將真實世界資訊轉為決策依據
3. 行動與學習強化：應用強化學習，在模擬環境中反覆測試行為，以獲得最佳成果與決策模式
   

這使​實體AI擁有高度適應性，能快速處理突發情況，甚至發展出類似人類的「精細動作技能」，如裝配作業、自主導航、包裝貨物等。

面對哪些挑戰，​實體AI仍需克服？

儘管潛力無窮，​實體AI的發展仍面臨諸多挑戰，包括：

• 高效能GPU與CPU的成本問題
• 老舊基礎設施的改造與整合困難
• 大量合成數據需求下的儲存與資料一致性問題
• 軟硬體整合困難，需預測效能與共同設計
• 能源效率與每瓦運算效能（TOPS/W）成為限制關鍵
  

這些問題正在被開發者與產業積極解決，使Physical AI成為推進下一波科技革命的核心動力。

為何Physical AI將改變未來產業生態？

黃仁勳的預言不僅止於理論，他所帶領的Nvidia，正是推動這波變革的領航者。從量子物理到粒子物理，從材料開發到氣候模擬，再到災害預測、手術機器人與自駕車產業，Physical AI正在逐步重塑人類與機器的互動方式。

「AI will become physical」——這句話不只是趨勢預測，更是一場科技進化的宣告。 （相關報導： OpenAI執行長狂讚黃仁勳1句預言！兩人隔空達共識：這能力是未來職場核心 ｜ 更多文章 ）