全球 5 年内机器人生活化！辉达黄仁勋：物理 AI 将成下一代产业关键，AI 工厂促使蓝领职缺爆发

辉达 (NVIDIA) 执行长黄仁勋 (Jensen Huang) 于 5/5 发表演讲，全面剖析 AI 如何重塑现代经济、产业架构与就业市场。他以「AI 工厂」为核心比喻，从科技底层一路谈到政策，甚至点出全球必须正视的「劳动力转型挑战」。

三层结构解构 AI：从技术、工厂到应用

黄仁勋表示，AI 正带来一场类似「电力诞生」的产业革命，可拆解成三个层次：

技术：AI 不再是传统靠人写的软体，而是透过超级电脑与大量电力，产生可转换为文字、影像、蛋白质、结构等智慧产物 (Intelligent Tokens)

AI 工厂：这些运作 AI 的超级电脑其实就是「AI 工厂」，每天持续产出智慧内容。

应用：AI 会渗透到教育、医疗、金融、供应链、制造业等所有产业，就像电力当年渗透各行各业一样。

AI 将与传统工厂并存：每间公司都得「双轨营运」

未来的公司，不只制造实体产品，还要经营一座「AI 工厂」：

「举例来说，做割草机或挖土机的公司，未来必须同时生产那台机器的 AI 控制系统。」黄仁勋表示。

AI 三阶段进化：从感知到生成，再进入推理与机器人

黄仁勋将 AI 发展分为三个阶段：

感知 AI (Perception AI)：2012 年起，从图像辨识开始，例如电脑能理解图像、声音与温度等资讯

生成式 AI (Generative AI)：让 AI 能翻译语言、转换成图片、影片等，「理解后产出」

推理式 AI (Reasoning AI)：进入「有能力解未知问题」的阶段，出现具有自主行动力的 AI 代理 (Agentic AI)

这些 AI Agents 能整合工具、执行工作，将变成企业内部的「数位员工」，未来 IT 部门就像是「AI 员工的 HR」。

下一波是「物理 AI」：懂常识、懂物理、能动的智慧

真正能改变大型产业的，是「懂现实世界物理定律」的 AI。

懂得物体不会穿越桌子、球会掉落、物品有惯性

有「物体恒存性」概念 (例如 : 狗知道球没消失，只是滚到桌子另一侧)

「当 AI 有这些物理常识后，放进机器人里，就是下一代『物理 AI 型机器人』。」

这些 AI 机器人将成为新工厂与物流系统的主力角色，解决全球劳力短缺问题。

谁能主导这场 AI 赛局？关键在「能量、人才与应用速度」

黄仁勋指出，美国若要在全球 AI 竞赛中取胜，必须掌握三大资源：

人才 (Intellectual Capital)：目前全球 AI 研究人员约一半来自中国

电力 (Energy)：AI 工厂本质是把「电力转换成智慧产物」，能源就是生产原料

应用力 (Application)：赢家会是「最快应用新技术的国家」

AI 让旧产业重生！新工厂创造庞大蓝领工人职缺

一座 1GW 的 AI 工厂成本高达 600 亿美元，相当于波音一整年营收。

建厂需要电工、水电师傅、钢筋工、管线工等传统工人

未来成长瓶颈不再是软体工程师，而是技术工人短缺

黄仁勋直言：「我们要重新尊重与培养这些传统技术职业。」

不是 AI 抢你工作，是会用 AI 的人抢走你工作

他强调：「有些工作会消失，有些会新创出来，但每份工作都会被改变。」例如：

软体工程师现在都搭配 AI 代理，提高产能

公司整体产出与营收增加，自然创造更多就业机会

AI 并非威胁，真正风险是落后他人使用 AI 的速度。

数位双胞胎技术：工厂先建虚拟版、测试没问题才实体动工

黄仁勋强调，辉达本身设计晶片也是靠「数位双胞胎」技术：

所有晶片在实体制造前都会经过数位模拟与验证

他呼吁各地建厂前也应该先建立「数位工厂」，大幅减少成本与错误

未来，每个人、每座城市、每间工厂，都将拥有一个「数位双胞胎」来管理与模拟。

机器人生活化还要多久？黄仁勋：5 年内普及

虽然自驾车花了 10 年才真正上路，但黄仁勋认为机器人会更快：

因为可以限制在固定空间 (仓储、工厂) 内运作，需求不需像自驾车这么复杂

预估「5 年内」就能量产出厂，进入日常生活与工作场所

最后他语重心长提醒大家：

「这不是一场 60 分钟的比赛，这是一场没有终点的无限赛局 (Infinite Game)。」

这篇文章 全球 5 年内机器人生活化！辉达黄仁勋：物理 AI 将成下一代产业关键，AI 工厂促使蓝领职缺爆发 最早出现于 链新闻 ABMedia。