台北市電腦商業同業公會（TCA）旗下的智慧製造AI數據應用聯盟（SADA）日前號召英特爾（Intel）、西門子（Siemens）、AWS及發那科（FANUC）等國際科技企業共同參與技術交流會。會中除簽署跨領域合作倡議外，更深入探討實體AI、混合雲架構與數位分身在製造現場的落地應用，宣示協助在地產業加速邁向數位與永續雙軸轉型。
跨國科技倡議簽署 串聯混合雲與AI工程落地
面對全球供應鏈重組與淨零碳排壓力，產業界對數位化轉型的需求正從單點自動化逐步邁向系統性升級。交流會由 SADA 聯盟會長李俊諺與歐利速（Orisol）總經理曾羽平開場，邀請來自西門子、AWS、英特爾及 KPMG 安侯建業等專家進行跨界對談。活動現場簽署名為「MoU Initiative: Co-Creating Smart Industries Through AI Data and Hybrid Cloud」的合作倡議，期許運用雲端與地端協作的軟體架構，串接產官學資源並推動技術推廣。
針對中小企業的自動化演進，與會專家指出製造現場正從過往倚賴老師傅經驗的作業模式，過渡至標準化管理，最終提升為 AI 工程（AI Engineering）。此演進方向將有助於工廠強化整體生產效率、維護品質一致性，並賦予產線更高的製造彈性。
數位分身結合虛擬調試 降低現場試錯成本
在智慧機器人與自動化設備領域，台灣發那科展示了實體 AI 在工業機器人與協作機器人（Collaborative Robot, Cobot）上的整合應用。此外，數位分身（Digital Twin）成為本次技術落地的重點之一，相關技術團隊介紹了如何運用西門子數位分身系統結合 NVIDIA Omniverse 開發平台，執行產線建置前的虛擬模擬。
透過這套虛實整合解決方案，工廠得以在軟體環境中進行軟體迴路（Software-in-the-Loop, SIL）與硬體迴路（Hardware-in-the-Loop, HIL）測試。系統能夠在真實機器裝機前預先完成控制邏輯的驗證與調試，大幅縮短現場建置時間並提升設備導入的可靠度。
產業意義
對台灣龐大的製造業供應鏈與中小型加工廠而言，國際科技大廠與本地自動化業者的合作具有重大實務價值。過去許多工廠在推進自動化時，常因新舊設備通訊協定分歧、地端運算資源有限或雲端整合門檻過高而受阻。透過混合雲架構與 AI 工程方法的引進，製造業者得以在保留現有設備資產的前提下，平滑轉型至雲地共生的運算架構。
同時，採用數位分身進行前期虛擬調試，能讓業者在投資新產線或引入智慧機器人時，避免因設計缺陷導致的重複停工與修改代價。這不僅能減緩現場高技術勞工短缺的衝擊，也為後續串接供應鏈碳排數據鋪路，提供兼具生產效益與低碳轉型可行性的發展路徑。
技術解析
在本次交流中提及的多項核心技術，是實現智慧工廠的重要基礎：
- 實體 AI（Physical AI）：泛指將人工智慧演算法與物理實體設備（如工業機器人、自動導引車）深度融合的技術。傳統機器人僅能執行預先編寫好的固定動作程式，而具備實體 AI 的機器人則能利用視覺感測器與深度學習模型，根據周遭環境變化自主調整路徑與夾取力道，大幅提升機械手臂在複雜工廠環境中的應變能力。
- 數位分身（Digital Twin）：此技術是在軟體環境中建立一個與實體工廠、產線或設備完全對應的虛擬數位模型。透過實時接收來自物理現場的感測器資料，數位分身能模擬實體設備運作動態，預測可能發生的故障，並提前進行產線運作最佳化。
- 軟體迴路（SIL）與硬體迴路（HIL）：這是數位分身與虛擬調試（Virtual Commissioning）的具體落實手段。軟體迴路（Software-in-the-Loop, SIL）是在純軟體環境下測試控制程式與機械動作邏輯是否正確；硬體迴路（Hardware-in-the-Loop, HIL）則是將真實的控制器（如可程式化邏輯控制器 PLC）連接到虛擬模型上進行模擬。兩者結合能讓工程師在設備抵達廠房前完成絕大部分的除錯工作。
常見問題
什麼是實體 AI（Physical AI）？對工廠機器人有何影響？
實體 AI 是將人工智慧演算法與機械設備深度融合的技術，讓機器人能透過感測器自主感知周遭環境並調整動作，適應多樣化的生產需求。
數位分身（Digital Twin）如何協助製造業降低成本？
業者可在軟體環境中建立產線模擬模型，在實際設備裝機前進行驗證與測試，提前排除設計錯誤與故障，進而縮短建置週期並減少試錯成本。
軟體迴路（SIL）與硬體迴路（HIL）有何差別？
SIL 是在純軟體虛擬環境中驗證控制邏輯，而 HIL 則是將實體控制器連接到虛擬模型進行模擬測試，兩者皆為虛擬調試的核心手段。