生成式AI正由雲端走向實體世界，機器人、無人機及自主設備成為下一波半導體競逐焦點。通寶半導體董事長沈軾榮看好Physical（物理）AI發展，認為未來AI不能只會分析資料、回答問題，更要具備「看得懂、算得快、動得準」的能力。

　　沈軾榮指出，Physical AI與雲端AI最大的差異，在於設備必須真正執行動作。機器人除了辨識影像，還要判斷位置、距離及環境，再控制馬達與關節；無人機則必須同時處理視覺、飛行姿態、路徑及能源管理。晶片需要整合感知、運算、控制、低功耗及資安，技術複雜度遠高於單純執行AI推論。

　　這些能力與通寶長期深耕的列印SoC高度相通。多功能事務機看似與機器人相距甚遠，實際上同樣需要高速掃描與影像處理，並精準控制紙張、滾輪、馬達及噴墨、雷射等列印機構。若進紙速度、位置或動作有誤差，就可能發生卡紙、偏移或影像失真。

　　沈軾榮提到，通寶多年累積的高速影像處理與精密動件控制，本質上就是Physical AI所需的感知與行動能力。差別只在於，過去控制的是紙張、滾輪與列印機構，未來控制的可能是機器手臂、無人機旋翼、機器狗關節或自主移動設備。

　　通寶並非AI熱潮出現後才投入。沈軾榮回憶，公司早在2017年至2 019年間便開始接觸人形機器人及實體智慧應用，他過去所帶領的相關團隊一度達約250人。2019年接觸產業人士後，更進一步理解AI運算平台由Intel解決方案轉向輝達生態系的變化。

　　沈軾榮認為，Physical AI至少需要四項核心能力。首先是影像處理，使設備能辨識人、物體及環境；其次是機構與運動控制，確保設備能精準執行動作；第三是低功耗，因無人機與移動式機器人多依賴電池；第四則是資訊安全，防止設備遭入侵或控制。

　　通寶目前已與終端客戶展開Physical AI概念驗證（POC），應用方向包括機器人、無人機、自助服務機及智慧工業設備。公司未來推出的AI SoC，運算能力將朝10 TOPS等級發展，並透過自研影像IP、控制技術及Arm處理器平台，降低客戶自行整合不同晶片的難度。

　　沈軾榮坦言，機器人市場不會一夕全面爆發。不同應用對安全、可靠度及法規認證的要求不同，尤其照護與醫療領域涉及人身安全，產品驗證期將相對較長。因此，通寶將優先選擇工業、自助服務與特定功能型機器人，循序累積量產經驗。

　　通寶目標成為機器人「腦、眼睛與動作控制」背後的晶片供應者。從控制紙張，到控制機器人的手腳，看似跨入全新市場，實際上是將十多年累積的影像處理與精密控制能力，延伸至更大的Physical AI 舞台。