文／鄭宜芬
人工智慧正快速從雲端模型訓練逐步邁向真實世界的實體應用。NVIDIA GTC 2026 於 16 至 19 日在美國聖荷西舉行，多家科技企業展示完整技術鏈，顯示 AI 正從資料中心算力建設，延伸至邊緣運算、機器人與實體感知，形成 Physical AI（實體 AI）產業生態。
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AI 資料中心與算力需求持續攀升
AI 模型規模快速擴大，資料中心算力與能源效率成為關鍵議題。華碩於 GTC 2026 發表以 NVIDIA Vera Rubin 平台為核心的全液冷 AI 基礎架構，推出機架級 AI POD 與 AI 工廠解決方案，鎖定大規模模型訓練與推論需求。並為國家高速網路與計算中心（NCHC）打造旗艦級部署，是臺灣首座採用此架構的全液冷 AI 超級電腦。
該系統採用 Direct-to-Chip（D2C）直接液冷技術，支援高功率 AI 叢集運算，可將資料中心 PUE 控制在 1.18，在高密度 GPU 運算環境下有效降低能耗與散熱壓力。並透過整合儲存、電力與散熱基礎設施，協助企業與雲端服務商建置高效能且節能的大型 AI 資料中心，以降低 PUE 與整體持有成本（TCO）。
華碩亦同步布局從開發到部署的 AI 算力體系，包括桌上型 AI 超級運算、邊緣 AI 與企業 AI 平台，支援模型開發、訓練與推論應用場景。透過與 NVIDIA 生態系及儲存合作夥伴整合，華碩正建立從資料中心到邊緣運算的 AI 基礎架構，以因應企業在生成式 AI 與 Physical AI 應用快速成長下的算力需求。
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Edge AI 推動產業應用落地
在應用層面，Edge AI 加速進入醫療、物流與零售等場域。研華結合 NVIDIA Jetson Thor 與 NVIDIA IGX Thor 等技術，聚焦 physical AI 與邊緣 AI 在機器人、智慧醫療、智慧物流與智慧零售等場域的實際落地應用。
在醫療領域，研華展示可於低功耗環境下執行即時影像分析與手術輔助 AI 的醫療主機板平台；在物流場域，則透過視覺 AI 與影像分析技術，提升倉儲管理與營運效率。研華表示，隨著 AI 從雲端走向產業現場，邊緣運算將成為企業部署 AI 的重要基礎。
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機器人運算平台 具身 AI 邁向量產
AI 與機器人技術的結合正快速改變產業現況，市場研究機構摩根士丹利預測，全球人形機器人數量到 2050 年可能突破 10 億台。工業電腦廠商新漢發表品牌首款基於 NVIDIA IGX Thor 的人形機器人開發套件，整合 AI 運算、高速通訊、Real-time 運動控制與功能安全模組。
新漢表示，要打造具備擬人化動作與即時反應能力的人形機器人，需要整合 AI 運算、通訊、運動控制、散熱以及功能安全等多層技術。其推出的模組化平台可支援高達 5,581 FP4 TFLOPS 的 AI 運算能力，並整合功能安全與資安機制，協助機器人製造商縮短開發時程並加速產品量產。
AI 感測與控制晶片 強化機器人環境感知
在機器人領域，德州儀器（TI）與 NVIDIA 宣布合作，整合 TI 的感測、控制與電源技術，以及 NVIDIA 的 AI 運算平台，推動人形機器人與工業機器人應用。
透過將 TI 毫米波雷達感測器與 NVIDIA Jetson Thor 與 Holoscan 平台整合，可在複雜環境中提供低延遲 3D 感知與安全感知能力，提升機器人在辦公室、醫院與零售空間等場域的導航與互動能力。
另外在 AI 感知層，安格科技展示「AI 之眼」多模態視覺感知系統，透過邊緣 AI 演算法與數位孿生技術整合，使機器人能在毫秒級完成環境分析與決策；欣普羅則展示多款支援 NVIDIA Jetson 平台的影像模組與立體視覺方案，提供機器人、自主移動設備與無人機所需的影像感知能力。
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