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過去幾年，AI僅被視為資料中心裡的算力引擎，但現在IC晶片正跨越雲端，演進為賦予機器感知、推理與行動力的智慧神經中樞。2026年被視為Physical AI元年，在CES展會和GTC都紛紛強調AI將從網路世界走向現實世界，影響人們的生活。本文章將從CES 2026的現場觀察與GTC 2026的技術重點，深入解析Physical AI落地的可行核心策略路線與落實Physical AI革命的可能晶片協同架構，並說明IC晶片如何從「被動算力」轉向「主動決策」，成為定義機器行為邊界的靈魂。透過剖析全端平台、跨域通用與虛實整合三大戰略與感知執行、空間導航與物理基礎這三層技術架構，了解晶片在Physical AI扮演的角色。

【內容大綱】

• 一、前言
• 二、IC晶片透過效能突破與數位孿生，重新定義Physical AI競爭邊界的三條策略路線
  • (一)NVIDIA以Cosmos虛擬訓練飛輪×Thor三平台邊緣部署，構建Physical AI全端主導生態
  • (二)AMD以Versal Edge打造高隱私本地化Physical AI
  • (三)Mobileye試圖統一機器人與汽車之硬體架構
  • (四)Siemens以Digital Twins Composer構築從虛擬產線到AR現場維護
• 三、IC賦予機器空間推理力：從感知執行到自主決策
  • (一)感知執行層：VLA模型透過邊緣SoC實現落地應用
  • (二)空間導航層：視覺處理單元(VPU)讓機器從「看到」進化為「看懂」
  • (三)物理基礎層：多型態移動與連網晶片—被低估硬體基石
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【圖表大綱】

• 圖1、Physical AI的市場競爭路線解析
• 圖2、NVIDIA以Thor為實體AI提供大腦
• 圖3、Siemens讓AI走向實體世界的解決方案
• 圖4、機器人應用
• 圖5、機器人的移動形態呈現百花齊放