Physical AI 的進化速度與影響力正以驚人的速度重塑全球製造業。在近日（4/14）由 TechOrange 科技報橘、NVIDIA 與鴻海科技集團共同舉辦的「AI 機器人產業論壇」中，科技報橘社長戴季全引用鴻海董事長劉揚偉於美國國會山莊及矽谷論壇分享的實戰數據指出「過去一條產線通常需要 30 至 40 人操作，但在導入 AI 與自動化技術後，如今僅需約 5 人即可完成。」 顯示 AI 機器人正以極快的進化速度在智慧工廠運作。
針對這場新工業革命的具體實踐，鴻海科技集團機器人事業處總經理郭柳宗以「Building and Scaling AI Factories With Digital Twins and Robotics」為題，解析如何運用數位孿生與機器人技術，建構與規模化 AI 原生工廠。郭柳宗指出，鴻海與 NVIDIA 攜手合作，結合數位孿生與機器人技術，在美國打造一座生產 GPU 伺服器的 AI 工廠，展現從模擬到實體生產的虛實整合實力。
從數位孿生到 AI 決策：四步驟打造虛實整合的 AI 原生工廠
郭柳宗指出，打造一座智慧化工廠需落實四個關鍵步驟。第一步是「建立數位模型」，也就是打造工廠的數位孿生環境，將廠房結構與各式生產設備 1:1 轉化為標準 3D 數位檔案，在虛擬世界中建立數位工廠。
第二步是「進行精準模擬」。在實體設備進場前，先在虛擬環境中試跑，以避免真實工廠反覆試錯帶來的龐大成本。郭柳宗特別強調模擬階段的兩大重點，第一是高階伺服器的熱流模擬（CFD），由於 AI 伺服器運算需求極高，在進行測試運轉時非常耗電且會產生極高溫，當一個機櫃的功耗高達 1 MW（一兆瓦）時，必須先透過數位模擬進行廠房熱流的模擬與規劃。其次是機器人與物流動線的模擬，郭柳宗以美國工廠為例，為了讓 12 個伺服器測試櫃的上下料達到最高效率，透過精細的物理模型（URDF）測試五種不同形態的機器人，比較 CTU 與 RGV 等物流車的效率，提前找出運作瓶頸並排除「塞車」風險。
第三步則是「將實體數據導入虛擬世界」。將實體工廠的物聯網設備數據、製造營運管理系統、標準作業程序與 NVIDIA Omniverse 平台整合串接。
最後進入第四步「導入 AI 分析」，讓工廠具備透明度和即時反應能力、在設備故障前主動提供排解建議，郭柳宗表示，工廠具備高度透明的即時戰情室，所有數據都是即時的，第一時間就能掌握工廠的生產進度。
透過虛實整合的 AI 工廠，讓製造流程不再僅是硬體的組裝，而是轉化為可即時調度、快速複製且具備自我診斷能力的智慧生態系，實現敏捷生產與規模化轉型。
定義柔性製造新高度：打造「越做越聰明」的 AI 機器人產線
在 AI 工廠的架構中，實體機器人的落地應用是實現「柔性製造」的核心關鍵。「過去工廠用整套的自動化設備可能面臨整套報廢的命運，但人形機器人不會受到影響，」郭柳宗表示，AI 工廠導入人形機器人最大的優勢在於具備柔性高度生產適應力，機器人部署到產線後，只需為機器人換上合適的手部工具，並從邊緣伺服器即時下載對應工位所需的「技能模型」就能直接切換任務上工。這種高度彈性的運作機制，不僅打破了傳統自動化設備的極限，更讓智慧工廠能從容應對快速變化的產品需求。
當機器人正式在產線運作後，系統會將所有操作細節的數據記錄下來，形成一個不斷優化的數據飛輪，透過這樣的閉環系統，整座工廠將隨著時間與數據的積累「越來越聰明」，展現數位孿生與柔性製造結合的超自動化智慧工廠。
