台灣大學資訊工程學系教授徐宏民近日從市場動能與技術演進角度出發，針對 Physical AI（實體 AI）機器人的商業化時程提出預測分析。

重點

  • 硬體成本下降：依目前機器人硬體成本下降曲線，2030 年前後整體成本有望降至商業可行區間
  • 模型能力成熟：大型語言模型與視覺-動作模型的快速演進，讓機器人感知與操控能力持續提升
  • 從虛擬到實體：AI 發展轉捩點正在從純數位應用跨入實體物理界（Physical AI），機器人是最關鍵的落地載體
  • 甜蜜點預測：技術成熟與商業落地的交叉點預估落在 2030 年前後，將成為 Physical AI 商業化的關鍵窗口

編輯按

Physical AI 是目前業界高度關注的下一波浪潮，NVIDIA 等大廠也已大力布局相關平台（如 Isaac Robotics）。台大學者從學術視角提供的時程預估，與產業界的投資節奏高度吻合，值得密切追蹤。

本文由 AI 整理，原文：知勢