NVIDIA 執行長黃仁勳公開表示，「Physical AI 將迎來 ChatGPT 時代，甚至成為下一個工業革命。」因應這樣的趨勢，工作者如何升級，讓自己成為能駕馭 Physical AI 的新一代人才？直得科技總經理特助許心璞在「2026 AI 人才年會暨 AI 職涯博覽會」，以「Physical AI 開發人才需求與產業動見」為演講主題，從企業第一線的角度，分享當 AI 走進產線和工廠設備，專注在 Physical AI 領域的企業將會需要什麼樣的人才，以及深耕在自動化領域，致力研發、製造高端運動系統的直得科技，在這其中扮演的關鍵角色。
許心璞表示，AI 的發展經歷了從「規則推理」、「資料學習」再到「多模態 Agent」的重要轉折。2023 年 LLM 快速發展，推動 ChatGPT、Gemini 等生成式 AI 非常成熟；2024 年 AI 不只是看得懂文字，還可以理解圖像、影片這些多模態資料；2025 年 AI 更是從靜態的理解走向動態的實現，透過向 AI 描述一個工作場景，AI 就會自己理解，並告訴使用者必須被執行的動作，甚至轉換成具體的 SOP ；至於在 2026 年，將出現新一代模型的部署，其應用聚焦在 Sim-to-Real（從模擬到現實）的層面。
「而台灣 AI 產業的發展，其實呼應 Sim-to-Real 的主軸，」許心璞說明，台灣擴大建設算力中心，目的是藉由更充足的算力來降低成本，與此同時，更多企業加速開發生成式 AI、多模態 AI Agent，協助客戶達到更精進的管理。在「Sim-to-Real」的產業，則是讓 AI 從「真的會想」到「真的會做」，這尤其是製造業關注的應用。
理解 AI 底層、運算邏輯如何與物理法則產生交互作用
「不過當模擬從虛擬世界進入真實物理世界，會產生一個巨大鴻溝，」許心璞以實體層為例，模擬世界無法完全還原機器設備在摩擦力、重力上發生改變，或是一些微小的形變，但這些差距會讓機器人開始動作時產生偏差；在感知層，模擬世界可以獲得非常乾淨的資料，但是在真實世界，資料會受到光線、電磁等雜訊影響，讓機器看錯、聽錯，甚至反應慢半拍；在邏輯判斷層，開發者會提供 AI 模型上百萬個參數，並教導模型如何做決定，但這些內部邏輯難以被解釋，使得 AI 模型做決定的過程就像經過一個黑盒子，如果輸出結果是一個錯誤決定，開發者便會難以釐清這些錯誤決定的來源。
「假設我們解決前面一、二、三個層面，可是真的來到第四個作動層，機器真的要動作的那一剎那，只要模擬出現些微差異，無論是硬體還是環境上的機器，都仍可能會跟預期中的動作不同，」許心璞表示，針對這些機器人 Sim-to-Real 的鴻溝，企業不能只是成為 AI 使用者，而是需要盡量理解 AI 的底層邏輯、運算邏輯，將如何與物理法則產生交互作用，同時讓模擬盡量擬真，使得環境可以靠近真實物理世界。
而直得科技憑藉在滑軌、馬達、控制器的研發和製造能力，並具有豐富數據底蘊及實務經驗，深刻理解物理法則會如何讓 AI 產生偏差，也因此能克服機器人在實體層的挑戰。至於在第二層的「模擬」部分，直得科技利用數位孿生技術，將機器人放進 NVIDIA Isaac 的模擬環境，讓機器人可以進行大量的強化學習、模仿學習，「未來我們也會將在 NVIDIA Isaac 模擬環境中優化過的模型，植入到自己研發的機器人控制器，讓直得的機器人不只是盲目動作，而是可以擁有自主規劃路徑的能力，」許心璞強調。
致力以 AI 賦能機器人自動化，並降低工程師、作業員的使用門檻
在論壇現場，許心璞也分享直得科技近期開發的 AI 技術。例如微型六軸機械手臂搭載著相機，執行點焊的應用，其關鍵技術在於背後的 AI 演算法，直得科技運用視覺方式讓 AI 可以即時鎖定物件，所以當使用者移動 PCB 板，機械手臂還是可以在運動過程中，精準地跟隨移動物件，知道物件的位置並完成任務。
另外在工業現場環境，要讓機械手臂精準夾取微小物件，是一件非常困難的事情，但直得科技的微型六軸機械手臂搭載著深度相機與夾爪，會透過 AI 自主評分，讓系統可以針對隨意擺放的物件，即時計算最佳夾取順序，在機械手臂移動的過程中，也會利用視覺修正姿態，檢查夾取角度的精準度與正確性。
「軟體產品公司接下來核心的工作就是讓軟體跟 AI Agent 進行深度交織，我們對於自己的產品也有同樣的想法，」許心璞表示，直得科技開發整合度、彈性更高的軟體 PLC 平台「cpcStudio」，並藉由導入 LLM，支援使用者透過自然語言輸入的方式，讓平台內建的 AI Agent 可以了解輸入文字代表的意思，再自動編寫對應的控制程式，大幅降低企業自動化門檻，「我們希望能讓工程師，甚至是現場的作業員，以後都可以利用文字方式直接與系統溝通。接下來直得科技甚至目標往更高階語控的面向發展，也就是使用者只要對 cpcStudio 下達口頭指令，AI 就能即時解析表達的指令，直接地驅動最底層的硬體，做到精密的運動控制。」
探索直得科技的 Physical AI 人才地圖
談到未來人才如果也想實現 Physical AI，可以站在什麼位置？許心璞指出，直得科技現在積極招募四大類型人才，包括負責 AI 大腦的演算法工程師、建構神經系統的韌體專家、打造肌肉骨架的機電整合人才，以及能將技術轉化為商業價值的市場開發人員，「綜合這樣的人才拼圖，我認為人才們只要是帶著對 AI 的熱情、對 AI 的專業，都可以在這張地圖上找到你的位置。」
許心璞也強調，「From AI to Industry，讓你的未來值得最好。如果你也想要參與從 AI 到 Industry，歡迎加入直得科技，和我們一起實現 Physical AI 的未來，甚至邁向更前瞻的人形機器人領域！」
