聚焦视觉学习技术 AI机器人走出实验室

经历2026年开春的消费电子展CES、央视春晚等场景，我们正目睹 NVIDIA 如何透过物理 AI（Physical AI）和视觉语言/动作VLM/VLA模型等技术，将人形机器人逐步从「科幻符号」转化为「生产力工具」。

证明了人形机器人如今已具备极高的平衡感与动态响应，且正从实验室走向「量产元年」。开发者也能先在数位分身环境中进行数百万次的「强化学习（Simulate-then-Procure）」，让机器人在踏入工厂前就已「自学」完成复杂任务。

机器人半马竞赛落幕 串起产业链起跑

适逢於北京亦庄举办的人形机器人半程马拉松竞赛落幕，由智慧手机品牌「荣耀（Honor）」公司研发的机器人「闪电」以50分26秒的惊人成绩夺冠，不仅超越人类半马的世界纪录，比原纪录快了7分钟，也象徵机器人技术与自主导航能力的大幅跃进。

林显易指出，其中更让人惊艳的是，由於在机器人内部还有许多感测器、微控制器等精密电子元件，必需在21km全程实时接收环境资讯；推论算法模型，以规划导航路径，更凸显的是其液冷散热系统的能力，已不只局限於单一产品，而是关??整条产业链的软硬体成型。

图一 : 台湾机器人学会理事长林显易（摄影／陈念舜）

由於具身智能（Embodied AI）具备形体，能在与环境互动过程中学习、训练，并促进智慧决策。随着AI与硬体成本收敛，人型机器人正从原型转向真实场景。

待突破的关键技术还包含：VLA模型，系透过视觉、语言指令，控制多轴关节的伺服马达、机构系统；结合多模态感知与物理AI崛起，赋予机器人类似人类的触觉与推理能力，最後让操作更灵活的多指灵巧手，达到精确实体动作的端到端整合。

加上所需晶片、感测器、致动器、决策（Decision Making）模型，以进行运动规划/控制，此皆构成目前成型中的AI机器人产业链，即使仍面临市场趋势和法规挑战，预估2035年市场规模将达到510亿美元，主要用於工业、物流、消费、医疗领域。

最後他总结，即使近期因台积电董事长魏哲家宣称：「中国大陆机器人跳来跳去，「没用，好看头而已」的一番言论掀起轩然大波。正反双方认知的主要差异，在於半导体制程仍是要求严苛洁净无尘的封闭工厂环境，机器人任务则终将面对开放世界。

图二 : 林显易认为半导体制程仍是要求严苛洁净无尘的封闭工厂环境，机器人任务则终将面对开放世界。（摄影／陈念舜）

人形机器人既是AI与机械系统整合的重要发展方向，同时结合感测、AI、运动规划与控制技术，实现自主移动与操作能力。通过AI系统，得以理解环境并自主决策；Whole-body control技术与致动器，而能稳定行走与操作物体。未来将随着VLA模型与模拟训练技术发展，具备更高自主能力，逐步走进工业与服务领域。

个人简介

姓名：林显易

职称：台湾机器人学会理事长

林显易博士现任国立阳明交通大学电控工程研究所教授，并担任台湾机器人学会理事长。长期深耕智慧机器人与人机协同系统研究，技术成果横跨机器手臂控制、主动感知与无人机应用等领域，并取得多项台湾与美国专利。

除了学术研究外，林显易亦具丰富产业经验，曾任经济部技术处科技专家，叁与法人与产业科专计画之规划与辅导，并担任科发基金、技术处 A+ 淬链计画及业界科专等多项计画审查委员，积极促进学研成果与产业应用之链结。