Physical AI 興起：自主系統如何顛覆傳統治理框架

隨著 AI 技術從純軟體應用延伸到實體機械控制，「Physical AI」已成為產業界最熱門的討論議題。然而，這種能夠直接操控機器、無人車與工業設備的 AI 系統，也為治理與安全帶來前所未有的挑戰。

市場快速成長，治理壓力同步升高

根據 Grand View Research 的報告，全球 Physical AI 市場在 2025 年估值為 816.4 億美元，預計到 2030 年將突破 9,600 億美元。這種爆發性成長使得監管機構和企業必須重新思考 AI 治理的範圍。

國際機器人協會（IFR） 的數據顯示，2024 年全球工廠安裝了 542,000 台工業機器人，較十年前成長一倍。預計 2025 年將達到 575,000 台，並在 2028 年突破 70 萬台。當這些機器人開始由 AI 模型直接控制時，傳統的安全規範將面臨根本性的挑戰。

從模型輸出到物理動作：治理的核心難題

傳統軟體自動化的治理相對單純——系統出錯時，關閉軟體即可。但 Physical AI 不同：AI 模型的輸出可能直接轉化為機器手臂的移動、工廠設備的指令，或是一部自動駕駛車的煞車决策。當 AI 錯誤可能導致物理世界的傷害時，治理框架必須包含以下要素：

• 安全限制（Safety Limits）：AI 系統必須有明確的物理邊界，不能超越機械極限或工作環境的安全參數
• 升級路徑（Escalation Paths）：當 AI 决策異常時，系統必須能夠快速切換到人工接管模式
• 成功檢測（Success Detection）：AI 必須能够判断任務是否正確完成，或是否需要重試

Google DeepMind 的 Gemini Robotics 案例

Google DeepMind 在 2025 年 3 月發布了 Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER，這是專為機器人設計的 vision-language-action（視覺-語言-動作）模型。根據其發布說明，具備「通用性（Generality）」、「互動性（Interactivity）」和「靈巧性（Dexterity）」的機器人才是實用的 AI 系統。

• 通用性：能夠處理從未見過的物體和環境
• 互動性：能夠理解人類輸入並適應變化條件
• 靈巧性：能夠執行需要精確動作的物理任務

這些能力同時也意味著：AI 系統的行為變得更難以預測，治理的複雜度也隨之提升。

企業的治理對策

面對 Physical AI 帶來的風險，越來越多企業開始建立專門的 AI 治理框架。例如为机器人系统设置「行 為邊界（Behavioral Boundaries）」——明確定義 AI 在哪些情況下必須停止或請求人工確認。也有一些企業開始採用「冗余控制（Redundant Control）」策略，在關鍵任務上保留人類的最終否决權。

此外，歐盟的 AI Act 已經開始將「高風險 AI 系統」的範圍擴展到包括自動駕駛和工業自動化，這意味著相關企業必須滿足更嚴格的合規要求。

結論

Physical AI 的興起標誌著 AI 技術的一個重要轉折點：從「理解語言」到「操控物理世界」。這不僅帶來巨大的商業機會，也對現有的治理框架提出了根本性的挑戰。當 AI 的錯誤可能導致真實世界的傷害時，我們需要的不是更嚴格的規則，而是全新的治理思維——一種能夠在創新與安全之間取得平衡的治理架構。