華碩推動全方位人工智慧（AI）策略滿兩週年，近期公開其在機器人與實體人工智慧（Physical AI）領域的研發布局。該公司選擇避開直接套用第三方公開訓練平台的做法，轉而自主建構機器人訓練平台與模型，著重發展結合機器視覺與觸覺感測的自動化技術。
自建訓練平台 解決非剛性物件抓取挑戰
傳統工業機器人在面對金屬、硬塑膠等剛性零組件時能維持高精度運作，但若需處理纜線、軟質海綿或易變形物件，常因缺乏適當的力量回饋而發生過度施力或抓取失敗的情況。為了突破這項自動化瓶頸，華碩內部機器人團隊開發自有的物理 AI 訓練架構，將視覺-語言-動作（VLA）模型與觸覺感測數據進行同步整合。
透過此套自主開發系統，機器人手爪在接觸物件的瞬間能同步取得表面壓力和形變資訊，並即時調節馬達輸出扭矩。該項技術已在華碩內部場域進行演練測試，展現出處理複雜物件抓取的潛力，目標是打造具備差異化競爭力的自動化解決方案。
學術論文轉化與軟硬體整合策略
在研發管理方面，華碩採用「從論文到產品」（From Paper to Product）的追蹤機制。研發小組透過十至二十人的分工團隊，定期研讀最新頂尖學術論文，並結合與國立台灣大學成立的聯合研發中心資源，直接吸收先進前沿技術原理。這種務實的研發模式不僅縮短了基礎研究轉化為商用產品的週期，也為其新一代 AI 工作站與伺服器硬體的設計提供了底層運算邏輯支援。
此外，在企業內部生產力的推動上，該公司建立跨部門生成式 AI 推動委員會，納入資訊、資安、法務與事業單位代表。內部除了部署客服機器人 Genio，將回應處理成本降低至傳統真人客服案件的 1% 外，亦發放 Anthropic Claude 工具供工程團隊寫程式與開發使用。統計顯示，內部員工深度使用寫程式代理工具的比率已從初期 5% 成長至 36%。在費用管理上，則依使用程度採取按量計費與固定訂閱混合模式，使技術工具開銷與員工實際產出績效得以平衡。
產業意義
華碩自主開發物理 AI 訓練平台的舉措，對台灣製造業與機器人供應鏈具有多項實質啟示：
- 突破公用平台同質化競爭：多數設備商直接採用國際晶片巨擘提供的機器人訓練架構，容易導致終端產品功能趨同。華碩自建核心模型的思維，有助於台灣企業建立具備自主智慧財產權的軟硬整合壁壘。
- 拓寬組裝線自動化應用場景：台灣電子代工與零組件製造現場充斥大量排線插拔、軟膠墊片貼合等非剛性作業。觸覺感知與視覺 AI 的結合，能使機械手臂具備類似人類手指的細微感知能力，顯著提升複雜組裝線的自動化覆蓋率。
- 建立 AI 導入成本與績效評估標竿：許多製造業在試行企業級 AI 時常面臨軟體授權與 Token 費用失控的問題。透過將軟體開銷與既有事業部績效指標做結合，能提供工業界更具永續性的 AI 落地範本。
技術解析
了解文中所提及的機器人與自動化關鍵技術，有助於進一步理解智慧工廠的運作原理：
- 物理AI（Physical AI）：指將人工智慧演算法與實體物理世界接軌的技術。相較於僅在數位環境運作的語言模型，物理 AI 需要理解重力、摩擦力、慣性與材料剛性等物理定律，並透過感測器輸入即時計算出機械手臂控制指令。
- 觸覺感測器（Tactile Sensor）：安裝於機器人末端夾治具上的微型感測元件，能即時量測抓取物件時的接觸力道、壓力分佈與滑移趨勢。這些數據是機械手臂達成「輕抓而不毀損、緊握而不滑落」的重要關鍵。
- VLA模型（Vision-Language-Action Model）：一種結合機器視覺、自然語言處理與動作控制的多模態 AI 架構。機器人能同時閱讀文字指令、辨識視覺影像，並直接翻譯生成相對應的機械臂移動座標與動作序列，大幅簡化傳統機器人撰寫教導程式的流程。
常見問題
華碩為什麼選擇自行開發機器人訓練平台而非直接調用公用架構？
華碩評估若完全依賴第三方公用平台訓練，將無法創造產品的差異化與核心吸引力，自建平台能深入掌控底層技術並建立軟硬體競爭壁壘。
觸覺感測與機器視覺結合對產線自動化有何幫助？
機器視覺提供精準定位，觸覺感測提供力量回饋，兩者結合可解決機器人在抓取軟膠、線材或易變形等非剛性物件時力道難以控制的瓶頸。
企業在管理內部 AI 工具費用時應注意什麼？
可採取分級收費機制，對輕度或學習者採用按量計費，重度使用者使用固定訂閱制，並將 AI 花費與部門原有的績效指標結合評估。