Google Map 路徑追蹤機器人

本文與 Perplexity 合作，泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡，機器人的聲音就該是冰冷、單調，不帶一絲情感 。它們的動作僵硬，肢體不協調，像一個沒有靈魂的傀儡，甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是，現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲，而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年，美國一間實驗室發表了一項成果：一台名為「SRT-H」的機器人（階層式手術機器人Transformer），在沒有人類醫師介入的情況下，成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力，最終在八個不同的離體膽囊上，達成了 100% 的自主手術成功率。

這項成就的意義重大，因為過去機器人手術的自動化，大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而，這一場完整的手術，是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中，實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題：我們究竟錯過了什麼？機器人是如何在我們看不見的角落，悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化？

這趟思想探險，將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到，它們正以前所未有的方式，發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作，甚至開始自我修復與演化，成為一種真正的「準生命體」 。

所以，你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎？

只靠模仿還不夠？手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼，SRT-H 這位機器人的外科大腦，究竟藏著什麼秘密？答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像，SRT-H 的腦中，住著一個分工明確的兩人團隊，就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

• 第一位，是動口不動手的總指揮「黑傑克」： 它不下達具體的動作指令，而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令，是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
• 第二位，是靈巧的助手「皮諾可」： 它負責接收黑傑克的語言指令，並將這些抽象的命令，轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工，而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始，研究人員在訓練過程中，會刻意讓它犯錯，並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法，被稱為「糾正性示範」 。

這項訓練，讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能：當它發現執行搞砸了，它能即時識別偏差，並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後，機器人在遇到困難時，要不是完全失敗，就是陷入無效的重複行為中 。

正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力，SRT-H 最終在八次不同的手術中，達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦，足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎？例如在亞馬遜的倉庫裡，機器人不只需要思考，更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動，光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體，它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去，這裡的倉儲機器人（如 Kiva 系統）就像放大版的掃地機器人，核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸，只負責搬運整個貨架，再由人類員工挑出包裹。

但 2025 年5月，亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡，商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中，而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網，再從堆放雜亂的儲物格中，精準取出單一包裹，且不能造成任何損壞。

Vulcan 的核心突破，就在於它在「拿取」這個動作上，學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具（EOAT, End-Of-Arm Tool），不僅配備了攝影機，還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力，和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指，裡頭分布著非常多的受器，不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」，能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同，從而動態調整行為，避免損壞貨物。

其實，這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時，你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上，你會先把手伸到大概的位置，讓指尖輕觸桌面，再沿著桌面滑動，直到「感覺」到硬幣的邊緣，最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺＋觸覺」的混合策略，先用攝影機判斷大致的空間，再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

靠著這項能力，Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項，並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義，從單純的「替代人力」，轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」，Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎？它們都還是「專家」，一個只會開刀，一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本，但機器人的終極目標，是像人類一樣成為「通才」，讓單一機器人，能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」？

你問，機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎？過去不行，但現在，這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去，我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在，科學家們換了一種全新的教學思路：停止教機器人完整的「任務」，而是開始教它們基礎的「技能基元」（skill primitives），這就像是動作的模組。

例如，有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元，和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法，學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子，當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時，它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合：首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後，就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功：通用 AI 的誕生

好，既然要學，那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會？總不能直接去你家廚房實習吧。答案是：它們在數位世界裡練習。

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台，能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境，讓 AI 可以在一天之內，進行相當於數千小時的練習，獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」（sim-to-real）的訓練管線，正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象：用來自多種「不同類型」機器人的數據，去訓練一個單一的 AI 模型，會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後，它在任何單一機器人上的成功率，比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後，經驗值合併，讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念，這些概念獨立於它所控制的特定身體。

不再是工程師，而是「父母」： AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來：或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」，它可以下載到各種不同的身體裡，並即時適應新硬體。

這種學習方式，也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師，而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型，正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的：

• 金字塔底層： 是大量的人類影片。
• 金字塔中層： 是海量的模擬數據（即我們提過的「數位世界」練習）。
• 金字塔頂層： 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式，大大降低了「教導」機器人新技能的門檻，讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體，而是「任何」物體？

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸，甚至舉一反三。但這一切，都建立在一個前提上：它們的物理形態是固定的。

但，如果連這個前提都可以被打破呢？這代表機器人的定義不再是固定的形態，而是可變的功能：它能改變身體來適應任何挑戰，不再是一台單一的機器，而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯，其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性，該學院的仿生機器人實驗室（Bioinspired Robotics Group, BIRG）2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯，其中瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室（BIRG）在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年，來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室（RRL），更進一步推出了 Mori3，這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

Mori3 的核心，是一個個小小的三角形模組。別看它簡單，每個模組都是一個獨立的機器人，有自己的電源、馬達、感測器和處理器，能獨立行動，也能和其他模組合作。最厲害的是，它的三條邊可以自由伸縮，讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時，就能像一群活的拼圖一樣，從平面展開，組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡，我們熟悉的 3D 模型，其實就是由許多多邊形（通常是三角形）拼湊成的網格。Mori3 的創新之處，就是把這種純粹的數位抽象，真正搬到了現實世界，讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼？團隊已經展示了三種能力：

• 移動：他們用十個模組能組合成一個四足結構，它能從平坦的二維狀態站立起來，並開始行走。這不只是結構變形，而是真正的協調運動。
• 操縱： 五個模組組合成一條機械臂，撿起物體，甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
• 互動： 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面，即時追蹤使用者的手勢，把手的動作轉換成實體表面的起伏，等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示，不只是實驗室裡的炫技，而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力：它不僅能構建靜態的結構，還能創造具備複雜動作的動態系統。而且，同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景：救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機，而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人，鑽入瓦礫縫隙；一旦進入開闊地後，再重組成一隻多足的「蜘蛛」，以便在不平的地面上穩定行走；發現受困者時，一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑，另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景，正是科幻中的概念：可程式化物質（Programmable Matter），或稱「黏土電子學」（Claytronics）。想像一桶「東西」，你可以命令它變成任何你需要的工具：一支扳手、一張椅子，或是一座臨時的橋樑。

未來，我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」，它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上，是一個從硬體定義的世界，走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是，因為模組可以隨意分開與聚集，損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時，它就像一個超個體，如同蟻群築橋。至此，「機器」與「有機體」的定義，也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡，演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T)，甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展，一個全新的挑戰也隨之而來：在一個 AI 也能生成影像的時代，我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」？

舉一個近期的案例：2025 年 2 月，一則影片在網路上流傳，顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽，並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑：這太誇張了，一定是 AI 合成的影片吧？但，該怎麼驗證呢？答案是：用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中，Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity，它馬上就告訴我：該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住，而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D。

接著，選擇「研究模式」，就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來，真正的羽球機器人根本不是「人形」，而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解，Perplexity 的「實驗室」功能，還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用，更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史：為何選擇四足？如何精進硬體與感測器結構？以及除了運動領域外，四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人：數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球，到虛擬練功，這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來，機器人將獲得更強的「探索」能力，幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是，傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力，它就像是數位世界裡的機器人，能成為我們的「代理人」（Agent）。

它的核心功能，就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流，提供「專業代工」，並直接交付成果。

例如，你可以直接對它說：「閱讀這封會議郵件，檢查我的行事曆跟代辦事項，然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令：「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位，記得要來回票。」

接著，你只要兩手一攤，Perplexity 就會接管你的瀏覽器，分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋，或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路，而實體機器人，則在幫我們前往真實的物理絕境。

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◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行

我們都看過那種影片，對吧？網路上從不缺乏讓人驚嘆的機器人表演：數十台人形機器人像軍隊一樣整齊劃一地耍雜技 ，或是波士頓動力的機器狗，用一種幾乎違反物理定律的姿態後空翻、玩跑酷 。每一次，社群媒體總會掀起一陣「未來已來」、「人類要被取代了」的驚呼 。

但當你關掉螢幕，看看四周，一個巨大的落差感就來了：說好的機器人呢？為什麼大街上沒有他們的身影，為什麼我家連一件衣服都還沒人幫我摺？

這份存在於數位螢幕與物理現實之間的巨大鴻溝，源於一個根本性的矛盾：當代AI在數位世界裡聰明絕頂，卻在物理世界中笨拙不堪。它可以寫詩、可以畫畫，但它沒辦法為你端一杯水。

這個矛盾，在我們常見的兩種機器人展示中體現得淋漓盡致。第一種，是動作精準、甚至會跳舞的類型，這本質上是一場由工程師預先寫好劇本的「戲」，機器人對它所處的世界一無所知 。第二種，則是嘗試執行日常任務（如開冰箱、拿蘋果）的類型，但其動作緩慢不穩，彷彿正在復健的病人 。

這兩種極端的對比，恰恰點出了機器人技術的真正瓶頸：它們的「大腦」還不夠強大，無法即時處理與學習真實世界的突發狀況 。

這也引出了本文試圖探索的核心問題：新一代AI晶片NVIDIA® Jetson Thor™ ，這顆號稱能驅動「物理AI」的超級大腦，真的能終結機器人的「復健時代」，開啟一個它們能真正理解、並與我們共同生活的全新紀元嗎？

為何我們看到的機器人，總像在演戲或復健？

那我們怎麼理解這個看似矛盾的現象？為什麼有些機器人靈活得像舞者，有些卻笨拙得像病人？答案，就藏在它們的「大腦」運作方式裡。

那些動作極其精準、甚至會後空翻的機器人，秀的其實是卓越的硬體性能——關節、馬達、減速器的完美配合。但它的本質，是一場由工程師預先寫好劇本的舞台劇 。每一個角度、每一分力道，都是事先算好的，機器人本身並不知道自己為何要這麼做，它只是在「執行」指令，而不是在「理解」環境。

而另一種，那個開冰箱慢吞吞的機器人，雖然看起來笨，卻是在做一件革命性的事：它正在試圖由 AI 驅動，真正開始「理解」這個世界 。它在學習什麼是冰箱、什麼是蘋果、以及如何控制自己的力量才能順利拿起它。這個過程之所以緩慢，正是因為過去驅動它的「大腦」，也就是 AI 晶片的算力還不夠強，無法即時處理與學習現實世界中無窮的變數 。

這就像教一個小孩走路，你可以抱著他，幫他擺動雙腿，看起來走得又快又穩，但那不是他自己在走。真正的學習，是他自己搖搖晃晃、不斷跌倒、然後慢慢找到平衡的過程。過去的機器人，大多是前者；而我們真正期待的，是後者。

所以，問題的核心浮現了：我們需要為機器人裝上一個強大的大腦！但這個大腦，為什麼不能像ChatGPT一樣，放在遙遠的雲端伺服器上就好？

機器人的大腦，為什麼不能放在雲端？

聽起來好像很合理，對吧？把所有複雜的運算都交給雲端最強大的伺服器，機器人本身只要負責接收指令就好了。但……真的嗎？

想像一下，如果你的大腦在雲端，你看到一個球朝你飛過來，視覺訊號要先上傳到雲端，雲端分析完，再把「快閃開」的指令傳回你的身體。這中間只要有零點幾秒的網路延遲，你大概就已經鼻青臉腫了。

現實世界的互動，需要的是「即時反應」。任何網路延遲，在物理世界中都可能造成無法彌補的失誤 。因此，運算必須在機器人本體上完成，這就是「邊緣 AI」（Edge AI）的核心概念 。而 NVIDIA  Jetson 平台，正是為了解決這種在裝置端進行高運算、又要兼顧低功耗的需求，而誕生的關鍵解決方案 。

NVIDIA Jetson 就像一個緊湊、節能卻效能強大的微型電腦，專為在各種裝置上運行 AI 任務設計 。回顧它的演進，早期的 Jetson 系統主要用於視覺辨識搭配AI推論，像是車牌辨識、工廠瑕疵檢測，或者在相機裡分辨貓狗，扮演著「眼睛」的角色，看得懂眼前的事物 。但隨著算力提升，NVIDIA Jetson 的角色也逐漸從單純的「眼睛」，演化為能夠控制手腳的「大腦」，開始驅動更複雜的自主機器，無論是地上跑的、天上飛的，都將NVIDIA Jetson 視為核心運算中樞 。

但再強大的晶片，如果沒有能適應現場環境的「容器」，也無法真正落地。這正是研華（Advantech）的角色，我們將 NVIDIA Jetson 平台整合進各式工業級主機與邊緣運算設備，確保它能在高熱、灰塵、潮濕或震動的現場穩定運行，滿足從工廠到農場到礦場、從公車到貨車到貨輪等各種使用環境。換句話說，NVIDIA 提供「大腦」，而研華則是讓這顆大腦能在真實世界中呼吸的「生命支持系統」。

這個平台聽起來很工業、很遙遠，但它其實早就以一種你意想不到的方式，進入了我們的生活。

從Switch到雞蛋分揀員，NVIDIA Jetson如何悄悄改變世界？

如果我告訴你，第一代的任天堂Switch遊戲機與Jetson有相同血緣，你會不會很驚訝？它的核心處理器X1晶片，與Jetson TX1模組共享相同架構。這款遊戲機對高效能運算和低功耗的嚴苛要求，正好與 Jetson 的設計理念不謀而合 。

而在更專業的領域，研華透過 NVIDIA Jetson 更是解決了許多真實世界的難題 。例如

• 在北美，有客戶利用 AI 進行雞蛋品質檢測，研華的工業電腦搭載NVIDIA Jetson 模組與相機介面，能精準辨識並挑出髒污、雙黃蛋到血蛋 
• 在日本，為避免鏟雪車在移動時發生意外，導入了環繞視覺系統，當 AI 偵測到周圍有人時便會立刻停止 ；
• 在水資源珍貴的以色列，研華的邊緣運算平台搭載NVIDIA Jetson模組置入無人機內，24 小時在果園巡航，一旦發現成熟的果實就直接凌空採摘，實現了「無落果」的終極目標 。

這些應用，代表著 NVIDIA Jetson Orin™ 世代的成功，它讓「自動化」設備變得更聰明 。然而，隨著大型語言模型（LLM）的浪潮來襲，人們的期待也從「自動化」轉向了「自主化」 。我們希望機器人不僅能執行命令，更能理解、推理。

Orin世代的算力在執行人形機器人AI推論時的效能約為每秒5到10次的推論頻率，若要機器人更快速完成動作，需要更強大的算力。業界迫切需要一個更強大的大腦。這也引出了一個革命性的問題：AI到底該如何學會「動手」，而不只是「動口」？

革命性的一步：AI如何學會「動手」而不只是「動口」？

面對 Orin 世代的瓶頸，NVIDIA 給出的答案，不是溫和升級，而是一次徹底的世代跨越— NVIDIA Jetson Thor 。這款基於最新 Blackwell 架構的新模組，峰值性能是前代的 7.5 倍，記憶體也翻倍 。如此巨大的效能提升，目標只有一個：將過去只能在雲端資料中心運行的、以 Transformer 為基礎的大型 AI 模型，成功部署到終端的機器上 。

NVIDIA Jetson Thor 的誕生，將驅動機器人控制典範的根本轉變。這要從 AI 模型的演進說起：

1. 第一階段是 LLM（Large Language Model，大型語言模型）：
   我們最熟悉的 ChatGPT 就屬此類，它接收文字、輸出文字，實現了流暢的人機對話 。
2. 第二階段是 VLM（Vision-Language Model，視覺語言模型）：
   AI 學會了看，可以上傳圖片，它能用文字描述所見之物，但輸出結果仍然是給人類看的自然語言 。
3. 第三階段則是 VLA（Vision-Language-Action Model，視覺語言行動模型）：
   這是革命性的一步。VLA 模型的輸出不再是文字，而是「行動指令（Action Token）」 。它能將視覺與語言的理解，直接轉化為控制機器人關節力矩、速度等物理行為的具體參數 。

這就是關鍵！ 過去以NVIDIA Jetson Orin™作為大腦的機器人，僅能以有限的速度運行VLA模型。而由 VLA 模型驅動，讓 AI 能夠感知、理解並直接與物理世界互動的全新形態，正是「物理 AI」（Physical AI）的開端 。NVIDIA Jetson Thor 的強大算力，就是為了滿足物理 AI 的嚴苛需求而生，要讓機器人擺脫「復健」，迎來真正自主、流暢的行動時代 。

其中，物理 AI 強調的 vision to action，就需要研華設計對應的硬體來實現；譬如視覺可能來自於一般相機、深度相機、紅外線相機甚至光達，你的系統就要有對應的介面來整合視覺；你也會需要控制介面去控制馬達伸長手臂或控制夾具拿取物品；你也要有 WIFI、4G 或 5G 來傳輸資料或和別的 AI 溝通，這些都需要具體化到一個系統上，這個系統的集大成就是機器人。

好，我們有了史上最強的大腦。但一個再聰明的大腦，也需要一副強韌的身體。而這副身體，為什麼非得是「人形」？這不是一種很沒效率的執念嗎？

為什麼機器人非得是「人形」？這不是一種低效的執念嗎？

這是我一直在思考的問題。為什麼業界的主流目標，是充滿挑戰的「人形」機器人？為何不設計成效率更高的輪式，或是功能更多元的章魚型態？

答案，簡單到令人無法反駁：因為我們所處的世界，是徹底為人形生物所打造的。

從樓梯的階高、門把的設計，到桌椅的高度，無一不是為了適應人類的雙足、雙手與身高而存在 。對 AI 而言，採用人形的軀體，意味著它能用與我們最相似的視角與方式去感知和學習這個世界，進而最快地理解並融入人類環境 。這背後的邏輯是，與其讓 AI 去適應千奇百怪的非人形設計，不如讓它直接採用這個已經被數千年人類文明「驗證」過的最優解 。

這也區分了「通用型 AI 人形機器人」與「專用型 AI 工業自動化設備」的本質不同 。後者像高度特化的工具，產線上的機械手臂能高效重複鎖螺絲，但它無法處理安裝柔軟水管這種預設外的任務 。而通用型人形機器人的目標，是成為一個「多面手」，它能在廣泛學習後，理解物理世界的運作規律 。理論上，今天它在產線上組裝伺服器，明天就能在廚房裡學會煮菜 。

但要讓一個「多面手」真正活起來，光有骨架還不夠。它必須同時擁有強大的大腦平台與遍布全身的感知神經，才能理解並回應外在環境。人形機器人的手、腳、眼睛、甚至背部，都需要大量感測器去理解環境就像神經末梢一樣，隨時傳回方位、力量與外界狀態。但這些訊號若沒有通過一個穩定的「大腦平台」，就無法匯聚成有意義的行動。

這正是研華的角色：我們不僅把 NVIDIA Jetson Thor 這顆核心晶片包載在工業級電腦中，讓它成為能真正思考與反應的「完整大腦」，同時也提供神經系統的骨幹，將感測器、I/O 介面與通訊模組可靠地連結起來，把訊號傳導進大腦。你或許看不見研華的存在，但它實際上遍布在機器人全身，像隱藏在皮膚之下的神經網絡，讓整個身體真正活過來。

但有了大腦、有了身體，接下來的挑戰是「教育」。你要怎麼教一個物理 AI？總不能讓它在現實世界裡一直摔跤，把一台幾百萬的機器人摔壞吧？

打造一個「精神時光屋」，AI的學習速度能有多快？

這個問題非常關鍵。大型語言模型可以閱讀網際網路上浩瀚的文本資料，但物理世界中用於訓練的互動資料卻極其稀缺，而且在現實中反覆試錯的成本與風險實在太高 。

答案，就在虛擬世界之中。

NVIDIA Isaac Sim™等模擬平台，為這個問題提供了完美的解決方案 。它能創造出一個物理規則高度擬真的數位孿生（Digital Twin）世界，讓 AI 在其中進行訓練 。

這就像是為機器人打造了一個「精神時光屋」 。它可以在一天之內，經歷相當於現實世界千百日的學習與演練，從而在絕對安全的環境中，窮盡各種可能性，深刻領悟物理世界的定律 。透過這種「模擬-訓練-推論」的 3 Computers 閉環，Physical AI (物理AI) 的學習曲線得以指數級加速 。

我原本以為模擬只是為了節省成本，但後來發現，它的意義遠不止於此。它是在為 AI 建立一種關於物理世界的「直覺」。這種直覺，是在現實世界中難以透過有限次的試錯來建立的。

所以你看，這趟從 Switch 到人形機器人的旅程，一幅清晰的未來藍圖已經浮現了。實現物理 AI 的三大支柱已然齊備：一個劃時代的「AI 大腦」（NVIDIA Jetson Thor）、讓核心延展為「完整大腦與神經系統」的工業級骨幹（由研華 Advantech 提供），以及一個不可或缺的「教育環境」（NVIDIA Isaac Sim 模擬平台） 。

結語

我們拆解了那些酷炫機器人影片背後的真相，看見了從「自動化」走向「自主化」的巨大技術鴻溝，也見證了「物理 AI」時代的三大支柱——大腦、身軀、與教育——如何逐一到位 。

專家預測，未來 3 到 5 年內，人形機器人領域將迎來一場顯著的革命 。過去我們只能在科幻電影中想像的場景，如今正以前所未有的速度成為現實 。

這不再只是一個關於效率和生產力的問題。當一台機器，能夠觀察我們的世界，理解我們的語言，並開始以物理實體的方式與我們互動，這將從根本上改變我們與科技的關係。

所以，最後我想留給你的思想實驗是：當一個「物理 AI」真的走進你的生活，它不只是個工具，而是一個能學習、能適應、能與你共同存在於同一個空間的「非人智慧體」，你最先感受到的，會是興奮、是便利，還是……一絲不安？

這個問題，不再是「我們能否做到」，而是「當它發生時，我們準備好了嗎？」

研華已經整裝待發，現在，我們與您一起推動下一代物理 AI 與智慧設備的誕生。
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• 作者／施奇廷｜東海大學應用物理學系 

起源

從 1920 年「羅梭的萬能機器人」（Rossum’s Universal Robots，通稱R.U.R.）登上舞台以來，「機器人」這個概念，一直是科幻作品中的常客。機器人「具有人的形象，而（在某些方面）具有比人類更強的能力」的設定，一直刺激著人類的想像力：能力強大卻又聽命於人類的忠實僕人；或是領悟到自己其實可以取代人類，成為下一代的地球霸主？樂觀的期待與被反噬的恐懼，向來是欣賞以機器人為主題的科幻作品的兩大樂趣。不過近十年來「人工智慧」（Artificial Intelligence）與「機器人學」（Robotics）的發展速度超乎預期，上述本來只存在於科幻作品中的兩面議題，突然變得不是那麼遙不可及。

提出「機器人學」這個名詞，並將理論系統化的，並不是工程領域的學者，而是科幻小說大師艾薩克‧艾西莫夫（Isaac Asimov），這個詞現在已經成為工程界對機器人科學的正式名稱，是一個從科幻對科技「逆輸入」的有趣案例。生於俄羅斯的艾西莫夫的本行是就科學家（專長是生物化學），曾經任教於波士頓大學醫學院，不過後來因為全力投入寫作，不再進行一般學者的教學研究工作，但是波士頓大學仍然保留他的職位。他所接受過的嚴謹科學訓練，也反映在作品中。1940 年，年方 19 歲的艾西莫夫就發表了第一篇機器人短篇小說「小機」（Robbie，收錄於短篇小說集「我‧機器人」），開啟了「機器人系列」的序幕。

法則

「人類製造的機器人結果反過來支配人類」這個命題可說是充滿「為何要搬磚頭砸自己的腳」的矛盾，因為人類絕對可以在一開始設計、製造時就預防這件事發生。不過睽諸人類科技發展的歷史，這種矛盾其實一直存在，也不斷發生，目前我們面臨的「核能科技的發展衍生的核子大戰威脅」、「高度工業化生產導致環境污染」，以及「大量使用石化燃料導致全球氣候變遷」這些問題，都是現在進行式。

不過「人類依照自己的形象打造的仿人類」又有點不同，高功能的機器「外型像人」這件事，足以引起人類的「科學怪人情結」，讓人類會對機器人的發展保持高度的戒心，在此思考下，1942 年時，艾西莫夫在他的作品中，比照「牛頓運動學三定律」的規格，揭示了「機器人三定律」：

一、機器人不得傷害人類，也不能坐視人類受到傷害

二、在不違反第一法則的前提下，機器人必須保護自己的安全

三、在不違反第一與第二法則的前提下，機器人必須執行人類的命令

這三大法則是在機器人出廠時，就內建於其軟硬體內，絕對不容違反。如果讀者是「理科人」的話，大概會覺得這三大法則邏輯簡單明瞭，簡直無懈可擊，在此控制下，機器人應該可以成為人類最忠實的僕人，無須擔心他們會叛變了。

有趣的是，在艾西莫夫的機器人短篇小說中，幾乎都是在探討「會引起三大法則的缺陷、迷惑、矛盾的可能情境」，所以幾乎每篇小說都會產生一個「精神錯亂」的機器人。這些小說非常有趣，推薦喜歡「燒腦型作品」的讀者一讀。

這個系列作品的內容其實也部分反映了人性：人也是又內建「道德基準」（moral norms），能進行邏輯思考的動物，但是即使最理性冷靜的人，也是會碰到兩難的困境，例如著名的「電車難題」：「一輛失控的列車在軌道上急馳，在軌道上有五個人即將被碾過，你剛好在鐵軌的轉軌器旁邊，只要扳動轉軌器，就可以把列車轉向另一條軌道，但是另一條軌道上有一個人，本來不會有事，因為你將列車轉軌而會被碾斃，在這個狀況下，你到底要不要將列車轉軌呢？」幾十年來這個問題引起了許多哲學以及倫理學、社會學的廣泛討論。事實上，自動駕駛汽車（除了不具有人形之外，其實也算是機器人的一種）的設計就必須把這類情境納入考量。

就筆者的「理科腦」來看，這些矛盾的起因是「機器人定律與人類的道德準則是定性的，而實際情境卻是定量的」。例如兩個人類同時對一個機器人下命令，而這兩個命令互相矛盾，那麼這個機器人到底要聽誰的？這時候機器人必須對下命令的兩個人做出「定量上的評價」，決定執行哪一個命令。這個結果導致「機器人可以（必須）評價人類，將人類分出等級」，之後又會衍生出更多的問題…

1985 年時，在機器人系列故事四十餘年的發展之下，艾西莫夫被自己的筆下的故事逼得追加了一個「第零定律」，位階在原來的三定律之上：「機器人不得傷害『整體人類』，或坐視『整體人類』受到傷害。」，這下子定律的規格從「牛頓三定律」變成了「熱力學的零＋三定律」了，不愧是正統派科學家出身！這個第零定律跟之前一樣，從邏輯上看起來也很合理，但是這又造成機器人必須評價「整體人類」的福祉是什麼，由於第零定律凌駕於第一定律之上，因此視情況機器人是可以為了避免整體人類受到傷害，而去傷害甚至殺死個人的，最後可能會演變成「機器人為了整體人類好而接管、控制人類社會」的反烏托邦結果。

不過或許是因為「機器人叛變」這個展開實在太過顯而易見，而且因為可以塞進許多動作場面而成為影視作品愛用的題材，艾西莫夫的機器人作品中對這方面反倒是著墨不多，而是將關心的焦點放在「機器人是否能在三定律的規範下，活出自己的人格？」這個主題的代表作，就是獲得 1976 年「雨果獎」與「星雲獎」雙料大獎的中篇小說「雙百人」，後來在 1992 年由令一位作家羅伯特‧席維伯格（Robert Silverberg）擴充成長篇小說「正子人」；這個故事也在 1999 年改編為電影「變人」，由已故的喜劇泰斗羅賓‧威廉斯（Robin Williams）主演。

說實在的，想要瞭解「機器 → 人形機器 → 機器人 → 人」的演進與思辯，而又沒有很多時間與耐性的讀者，看這一本就夠了。

分流

前面花了相當的篇幅講了艾西莫夫的機器人觀，除了這個「大師典範之外」，其實幾十年的科幻與娛樂文化演變下來，機器人也了更多的樣貌。

好萊塢電影與日本動漫畫，是目前全球影視娛樂的兩大主流，當然兩者還是有一段差距，好萊塢挾其資金、人才、技術的實力，最為強勢；不過「小本經營」的日本御宅文化，在全世界的影響力也逐年提升，對好萊塢電影也產生了不小的影響。它們對於機器人這個主題的處理，有很大的不同。以下分成不同的機器人類型討論，不過要先說明的是，以下的分類有些是好萊塢電影擅長的題材，有些則是日本動漫畫的偏好，但是其實並沒有這麼涇渭分明，大部分在兩邊都有出現，只是多寡有別。

一、近未來，覺醒的機器人，成為人類之敵——好萊塢電影的機器人，跟艾西莫夫的機器人類似，是外型、尺寸都比照人類，並且具有不同程度的人工智慧。不過如前所述，好萊塢電影中的機器人有許多都是扮演「人類之敵」的大反派，完全不受艾西莫夫「機器人三定律」的節制，最經典的例子就是「魔鬼終結者」系列，劇中的機器人存在的目的就是用來追殺人類——可說是把「機器人三定律」完全反過來看就行了。這些機器人的背後是由一個名為「天網」的人工智慧，也可以說是個不具人形的機器人，本來是美國研發的國防電腦系統，後來這個系統產生自我意識，並且判斷人類才是「世界最大的威脅」，於是就發動核戰毀滅人類，並且持續掃蕩殘存的人類反抗軍，並且派遣機器人穿越時間回到過去殺害反抗軍領袖的母親以斬草除根。

相對於艾西莫夫小說中以「機器人三定律」來節制機器人的能力，以消除人們的「科學怪人情結」，努力讓人類社會接受機器人；「魔鬼終結者」系列是反過來喚起觀眾的「科學怪人情結」，再加上「末日電影」的背景設定，來營造危機感與戲劇性，然後在人類與機器人的對立下順理成章的大打出手，「拳腳與槍砲齊飛，鮮血共煙硝一色」，讓本來是「低成本 B 級動作片」的「魔鬼終結者」成為娛樂性與思想性兼具的成功作品。就這個視角而言，「駭客任務」中的架構與設定，以及成功的要素也頗有共同之處。

二、遙遠的未來，機器人已經融入人類社會，共同面對更廣闊的星際世界——上述這種「人類與機器人的衝突與生死戰」的背景通常發生於「近未來」，故事舞台跟現代有相當程度的重疊，機器人進入生活的正面與負面效應，都比較能引起觀眾的代入感。如果是以「遙遠的未來」為背景，機器人與人類之間的「磨合陣痛期」已經過去，像是兩大名門「星際大戰」與「星際爭霸戰」，人類的足跡已經遍佈銀河系，見識過各種稀奇古怪的外星生命體，機器人也早就已經成為人類好伙伴，甚至被視為跟人類同等的存在了。

三、機器人是人類肉體的延伸，力量的放大器——另一方面，日本動漫畫作品中的機器人，除了早期的「原子小金剛」是走「真人的大小與外貌，且具有人工智慧」的路線以外，主流是象徵「人類力量的延伸」的「巨大機器人」類型。這種機器人不具有人工智慧，而是搭載操作界面與作業系統，由人類駕駛員來操作，相當於扮演其大腦的角色。以早期的名作「無敵鐵金剛」而言，所標舉的主題是「如果人類透過機器取得了巨大的力量，將會成為神？還是成為惡魔？」，這類作品有別於西方「機器如何變成人」，而是「人類與機器合為一體」的概念。

機器人是吸引目標觀眾目光的賣點，也是贊助或出資廠商販賣模型玩具的獲利神器，導致許多巨大機器人動畫作品一味強調機器人造型帥氣而不注重劇情內涵，被譏為「為了販賣玩具所製作的 30 分鐘廣告片」，不過由於出資者只要求「機器人玩具賣得好」，對於內容不太有興趣干涉，反而讓創作者有揮灑的空間，出現了「長濱忠夫三部曲」、「機動戰士鋼彈」等名作。1995 年的「新世紀福音戰士」，把前述「人類與機器合為一體」的概念推到極致，駕駛員是透過神經系統直接與機器人（稱為 Evangelion，簡稱 EVA ）「同調」連結，以精神力取代操縱桿與按鈕，直接操控 EVA——不過其實 EVA 與其說是機器人，「生化」味更重一些，劇中還曾出現駕駛員與 EVA 機體「完全融合」的情節。

四、機械化的人類——人與機器的關係，除了「機器→人形機器→機器人→人」這條路線外，也有反方向的路徑：由於疾病或受傷而失去部分身體功能的人，利用科技的力量改造身體，恢復正常的功能，甚至更為強大，這種被部分改造的人類稱為「改造人 Cyborg」（cybernetic organism），結合了「模控學」與「有機體」兩個字，也有人翻譯為「生化電子人」、「半機械人」，後來乾脆直接音譯為「賽伯格」。其實許多現實世界的人類已經多多少少變成改造人了：義肢、人工水晶體、心律調節器、人工關節等等，人們已經普遍可以接受為了維持身體機能以侵入性的方式改造部分器官，未來可以預見改造的範圍與精密程度必定會逐漸提升。

在這個「人體改造」的延長線上，我們可以看到像「機器戰警」中，殉職的員警被改造並且復活來執行正義，「鋼鐵人」受傷後在自己的胸腔裝了一個反應爐，成為裝甲動力服的能量來源；日系作品方面，有「無敵金剛 009」（後來改名為「人造人 009」，少了一股中二的氣勢）、「假面騎士系列」（真人演出的特攝片），這些作品中，並非前述因為疾病或受傷而修補人體，而是為了培養「征服世界用的超級士兵」，而將人體改造成具有超越一般人能力的戰鬥道具。

與「機器人覺醒為人類、或自覺為超越人類的存在」的方向相反，在「改造人」這條線上會出現的問題則是「當人類持續被改造，被機械取代的部位越來越多，會不會因此變成『不是人類』？這個轉變的界線何在？」也是非常值得探討的問題，也讓「改造人」這類的作品更具有思想上的深度。

近年來日本動漫畫與好萊塢合流的作品逐漸增加，「攻殼機動隊」與「戰鬥天使艾莉塔」是其中翹楚，都是以「改造人與人類的分界線」，以日本原創的動漫畫作品為主題，結合好萊塢的資金與技術的大製作電影，都獲得了相當程度的成功。

交會

本文以包含小說、電影、動漫畫等科幻作品的角度來看「機器人與人」之間的關係。雖然不是從真實世界的科學與技術來進行嚴謹的探討，不過在「機器人與人」這個主題上，科技與科幻的發展路徑其實亦步亦趨、互為因果：如同艾西莫夫的「機器人學」與「機器人三定律」對真實世界的機器人科技有極大的影響一般，科幻的想像有可能成為引導科技發展的路標；相對的，科技的發展當然也會墊高科幻作品的根基。

前文我們看過了幾種「機器人與人」的類型作品：從機器人變成人、機器人與人共存、機器人與人合體、從人變成機器人。這幾種模式，各自以不同的視角來刺激我們思考「人到底是什麼」這個問題。從數十年來這個主題的科幻作品的發展看來，不論是從哪個角度切入，最後都指向一個共同的交會點：人類的大腦。

「正子人」中的機器人主角「安德魯‧馬丁」要爭取在法律上被認可為「人」，其起點是他的「正子腦」產生了類似人腦的感情、創造力、以及自我意識的自覺，在其兩百年的生涯中，他的「鉑銥合金正子腦」的運作模式與人腦越來越接近，應該可以通過任何像「圖靈測試」這種「能分辨人腦與電腦差別」的考驗。而他克服爭取成為「人」的最後阻礙的方式是：改造他那相對於人腦幾乎算是不朽的正子腦，讓它像人腦般會逐漸老化與死亡，終於取得了「人」的資格。

另一方面，「從人變成機器人」的這條路上，也是以「大腦是不是原裝貨」來作為人類與機械的分界點。身上的器官怎麼更換都沒關係，但是這個人的「自我」（identity）只存在於大腦的神經元之間的連結以及在內部儲存以及傳送的資訊中，如果大腦被換掉、或是內部的資訊消失了，這個人也將不再存在。更激進的說法是，連大腦的「硬體」都不重要，只有內含的資訊才是「人的本體」，所以只要能夠把腦內的資訊保留、複製下來，人將可以成為不朽的存在，就像「攻殼機動隊」的主角草薙素子，拋棄了已經多次改造的肉身，以及還是「原裝」的大腦，將腦內資訊轉進網路中，只要這個網路仍在運作，這組來自草薙素子大腦的資訊仍存在於這個網路中，她就相當於取得了永生。

回到現實世界，「人工智慧」與「腦科學」正好也是目前最熱門、進展也最快的科技領域，前者致力於「讓機器除了強大的計算與記憶能力之外，還能像人腦一樣能進行複雜的思考」，後者則是要「瞭解大腦如何學習、記憶、創造，以及人類的自我意識從何而來」，這兩個領域發展的進程與細節跟科幻作品當然不會一模一樣，但是在大方向上，「科學」與「科幻」實在有驚人的相似之處，最後兩個領域也有可能交會在同一點上。

看看社群網站的自動審查機制，以及電子商務網站的推薦系統，極權國家用來監控人民的社會科技體系，「不具人形的機器人」正逐漸接管我們的生活。也許在我們的有生之年，就可以看到這些科幻名作中的情節在現實世界中發生，至於人與機器人之間的關係，是對抗、共生、還是融合？人類社會未來的流向，仍然掌握在人類手上嗎？再不嚴肅思考這個問題，或許很快就會來不及了。