Physical AI競爭正從單一人形機器人，進一步擴大至「整座工廠如何由AI協同運作」。韓國科學技術情報通信部規劃2026年至2030年投入7,368億韓元，開發Physical AI軟體平台，讓不同品牌與功能的機器人、設備共同協作，並且在實際製造現場驗證，最終目標則是建立工廠協同調度（Factory Orchestration）能力。
這與目前多數智慧工廠架構有明顯差異。過去工業AI多半集中於單一設備預知維護、機器視覺或AMR路徑最佳化；Factory Orchestration則要求AI同時理解生產設備、機器人、物流與現場空間，再依訂單與生產狀態動態調整整廠運作。
Physical AI瞄準智慧工廠大腦，工業競爭領域在機器人之外形成新戰場。
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韓國規劃的技術架構包括3D數位分身（3D Digital Twin）進行虛擬驗證、視覺語言模型（Vision-Language Model, VLM）理解現場狀況，以及強化學習負責設備與機器人的整合控制，同時自動設計工廠布局及物流機器人路徑。目標並延伸至黑燈工廠（Dark Factory），讓AI參與工廠設計、建置與營運。
Physical AI的晶片與設備架構因此更顯得清楚。上層需要GPU或AI加速器處理VLM與複雜推論，中層由邊緣SoC、工業電腦(IPC)與工業網路進行即時決策，下層則透過MCU、伺服驅動器、感測器與馬達驅動器控制機器人、自主移動機器人(AMR)及生產設備。前端AI「大腦」與設備端「小腦」必須透過低延遲網路協同，才能讓AI真正控制物理世界。
台灣產業的機會未必在於打造完整的人形機器人，而是既有的IPC、工具機、機器視覺、伺服馬達、減速機、運動控制、工業網通與製造執行系統(MES)如何接入Physical AI平台。當競爭由機器人
本體轉向工廠協同調度，那意謂著智慧製造市場也將由單機自動化進而升級為「AI整廠作業系統」的競爭。
