Physical AI 時代來臨！2026 工業 AI 五大趨勢
「這是我今年的第一場賭局！」——輝達執行長黃仁勳
CES 2026 開場就迎來黃仁勳的豪賭宣言：「這不再只是感知，我們正迎來機器人與工業 AI 的『ChatGPT 時刻』。」
從展場可以明顯感受到，AI 的焦點正在轉移。討論不再只停留在生成式 AI 與聊天機器人，而是開始走出螢幕，真正進入產線、倉庫與設備現場。AI 不只看得見、聽得到，也開始理解物理世界，並在關鍵時刻做出即時反應。
無論是能與實體環境互動的 Physical AI（實體 AI），或是能根據目標自主行動的 Agentic AI，CES 2026 所呈現的，是工業 AI 從輔助工具走向行動與決策核心的轉折點。
在這樣的脈絡下，產業開始思考的，也不只是設備與系統升級，而是如何讓經驗與判斷能被 AI 真正承接。這正是包括 Profet AI 所提出的「Domain Twin」概念，得以與 2026 年趨勢相互呼應的背景。
工業 5.0：從 CES 看五大工業 AI 趨勢
在 CES 2026 開展前，Consumer Technology Association（CTA）執行長 Gary Shapiro，替今年的展會下了一個清楚的註解：
「製造業正在快速轉型，CES 2026 將展示建立下一個工業時代所需的條件。」
從 AI 如何理解物理世界、如何在現場即時決策，到系統如何被規模化部署與運作，這些看似分散的技術都指向同一個問題：下一個工業時代，將如何被真正建構。
趨勢一：Physical AI 概念崛起，AI 開始為「行動結果」負責
黃仁勳在 CES 2026 給了「Physical AI」一個極為明確的定義：
「當 AI 必須理解重力、速度、距離與安全邏輯，並對實體世界的行動結果負責時，才是真正意義上的『Physical AI 』。」
這段話點出的，不只是技術升級，而是一個責任邊界的改變。過去的工業 AI，多半停留在分析與建議層；而 Physical AI 則意味著，AI 開始直接影響動作本身——走哪條路、用多大力、下一步會不會造成風險。
為了讓 AI 具備這樣的能力，NVIDIA 在 CES 2026 展示了兩個關鍵方向：
- Cosmos 模型：以大量合成數據訓練的基礎模型，目的是讓 AI 在虛擬世界中理解物理規律，縮小過去虛擬與現實落差。
- Alpamayo 模型：專為自主機器人設計，使其能在複雜的工廠環境中進行導航、物件抓取與協作。
在應用端，Siemens 也展示了相同邏輯的實踐。透過新一代工業 Copilot，AI 任務被直接帶到產線現場，在更靠近設備、延遲更低的環境中即時運作，成為人與機器能夠安全協作的基礎。
如果說 Physical AI 解決的是「AI 能不能真的動起來」，那它所鋪出的，正是後續所有工業應用的底層能力。
趨勢二：工業元宇宙與數位孿生，把「會動的 AI」變成可營運的系統
當 AI 已經能理解物理、做出行動，下一個問題便隨之浮現：這些能力，要如何被穩定地用在日常營運中？
這正是 CES 2026 上，數位孿生（Digital Twin）與工業元宇宙角色出現轉變的原因。它們不再只是工程端的模擬工具，而是開始成為連接 AI 能力與實際營運的系統層基礎。
在供應鏈與倉儲場景中，這個變化尤其明顯。身為全球供應鏈解決方案大廠，KION Group 展示了高擬真的 Digital Twin 如何在虛擬環境中模擬倉庫配置、設備調度與人機協作，並將最佳化結果持續回饋到實際營運流程中。數位孿生不再只用來「事前規劃」，而是開始直接影響每天的調度與決策。
在平台層面，Siemens 與 NVIDIA 的合作也出現質變。兩家公司在 CES 2026 所強調的，不再只是單一模擬工具，而是聯手打造一套「工業 AI 作業系統」，讓 Digital Twin 能貫穿設計、製造到營運階段。
包括預計於 2026 年中推出的 Digital Twin Composer，以及與 NVIDIA Omniverse 整合的高保真物理模擬，都指向同一個方向：讓工業元宇宙具備規模化、可複用的系統能力。
「我們正在利用實體 AI，讓供應鏈變得更聰明、更快速，並為未來做好準備。」
正如 KION Group 執行長 Rob Smith 所形容的，當 Digital Twin 不再只是輔助工程，而是成為營運系統的一部分，工業元宇宙也才真正成為 Physical AI 能夠落地、擴散的關鍵基礎。
趨勢三：AMD 下注，邊緣運算成主戰場
在製造與物流場域，延遲往往不是體驗問題，而是營運風險。一台高速運轉的貼片機、自主移動機器人（AMR），或即時調度的倉儲系統，無法等待資料來回雲端再下指令。
「隨著 AI 採用加速，我們正在進入 YottaScale 的時代……AMD 正在為下一階段的 AI 建立運算基礎。」
AMD 董事長暨執行長 蘇姿丰如此說到。這也正是 AMD 在 CES 2026 所強調的核心方向：讓 AI 推論能力，直接落在邊緣設備上。
在技術層面，AMD 展示了其邊緣 AI 的關鍵布局：
- 高效能、低延遲的現場推論能力：最高達 50 TOPS 的 AI 運算效能，使邊緣設備能即時分析感測數據、影像與製程狀態，無須仰賴雲端回傳，適合高即時性的工業場景。
- 資料不出廠的安全架構：讓 AI 模型在地端運行，避免敏感資料外流，呼應產業對資料治理與資安的高度要求。
值得注意的是，這條邊緣運算的路線，也正在模糊汽車與工業技術的界線。所謂的「軟體定義汽車（SDV）」，本質上就是一個高速移動的邊緣資料中心。AMD 在 CES 2026 展示的 ADAS 架構，同樣可應用於工廠內的 AMR 與自動化設備，顯示邊緣 AI 技術正快速跨域擴散。
趨勢四：從 Chatbot 到 Agentic AI，企業開始走向「超自動化」
在「AI for All: Everyday, Everywhere」的主題之下，Samsung 在 CES 2026 對企業端提出了一個明確方向：AI 不再只是回應問題，而是開始主動推動流程。這也是 Samsung 所強調的「超自動化（Hyperautomation）」核心意涵。
由 Samsung SDS 展示的企業解決方案，呈現了這個轉變。相較於傳統 Chatbot 只能依指令回應，這類 Agentic AI 能在理解目標後，自行拆解任務、跨系統蒐集資訊，並依情境調整行動方向，成為實際參與工作的「代理人」。
這樣的差異，在企業場景中特別明顯。以供應鏈管理為例，當原料交期出現異常時，AI 不再只是發出警示，而是能進一步提出替代方案與影響評估，協助人員快速完成決策。
也正因如此，Samsung 所談的超自動化，重點並不只是流程加速，而是降低企業在高度複雜環境下的判斷負擔。當資料、系統與流程愈來愈多，AI 能否主動整合資訊、支援決策，開始成為企業競爭力的關鍵。
趨勢五：機器人開始具備細緻感知，走向人類空間
在 CES 2026 的機器人展區，展示重點已不再只是「能搬多重、跑多快」，而是機器人能不能做得更細、更安全，也更貼近人類實際的工作方式。
過去，工業機器人之所以被關在圍欄裡，並不只是因為速度快，而是因為它們高度仰賴固定路徑、預設力道與明確邊界，只適合在結構化環境中重複動作。但在 CES 2026，這樣的限制正逐步被打破。
多家廠商展示的，是開始具備「觸覺」與細緻感知能力的機器人。以日本的 FingerVision 為例，其光學觸覺感測技術，讓機器人能透過指尖即時感知壓力、滑動與形變，並隨之調整抓取力道。這也使機器人開始能處理形狀不規則、質地柔軟的物件——過去高度仰賴人類手眼協調的工作場景。
這類能力的出現，也明顯擴大了機器人的活動範圍。從倉儲揀選、包裝作業，到產線上的精細裝配，機器人開始進入需要即時判斷、動態調整的工作環境，而不再只是重複執行固定流程。
同時，CES 2026 也出現更多非傳統形態的機器人設計。從可移動的多足平台，到超輕量、高精度的機械手臂，這些設備不再只被設計用於獨立作業，而是開始考量與人類共用空間、共同工作的可能性。
整體來看，這波機器人技術的演進，並不只是性能升級，而是一個更根本的轉變——當機器開始具備感知與判斷能力，工業自動化的邊界也隨之鬆動。機器人不再只是替代人的「手」，而是逐步成為能理解環境、配合流程的協作夥伴。
產業關鍵缺口：不可見的經驗
CES 2026 所呈現的，是一個技術條件逐漸到位的世界：AI 能理解物理、能即時運算、提醒流程，機器也開始走出圍欄、進入現場。但在這些令人振奮的展示背後，製造業仍面臨一個更根本、也更難被看見的結構性問題。
那就是：決策經驗，是否真的被留下來了？
現有 Digital Twin 技術雖能精準模擬物理世界，卻無法解釋資深工程師的「手感」。在自動化浪潮與資深人力斷層的交點，企業真正的迫切需求，是將不可見的經驗轉化為可複製的智慧。
Profet AI 的 Domain Twin™ 正是為此補位。其核心是將專家的參數取捨與品質判斷模型化，讓 AI 學習「如何決策」而非僅是模擬狀態。透過整合數據與決策脈絡，AI 轉化為企業內部的長期能力。
透過 Domain Twin™ ，Profet AI 嘗試將老師傅在製程調整、品質判斷與參數取捨上的經驗，轉化為可重複使用的 AI 模型。這些模型不是單純模擬設備狀態，而是學習「在什麼條件下，應該做出什麼樣的決策」，讓判斷本身得以被保存與複製。
而在此之上，AI Studio 代理式AI協作軟體 則進一步扮演企業內部的生成式 AI 引擎，協助整合文件、紀錄與知識內容，讓 AI 不只理解數據，也能理解脈絡。這樣的設計，正好呼應 CES 2026 所呈現的代理人 AI 與現場決策趨勢，讓 AI 能在實際營運中，成為可靠的輔助角色。