隨著生成式人工智慧（Generative AI）逐步從雲端應用走向實體場域，全球科技產業於 2026 年迎來新一波結構性轉折。被稱為「實體 AI（Physical AI）」的技術，正快速導入製造、物流、醫療與服務業，被視為因應高齡化社會與長期缺工問題的重要解方。其中，本地 5G（Local 5G）所具備的低延遲、高可靠與大頻寬特性，正成為支撐實體 AI 即時決策與多機協作的關鍵基礎。
從數位走向實體 AI 進入「會動的世界」
傳統人工智慧多運行於數位空間，主要負責資料分析、影像辨識與預測任務；實體 AI 則進一步將 AI 模型整合至機器人、自動導引車（AGV）與自主移動機器人（AMR）等硬體，使其能在現實環境中即時感知、學習並做出行動決策。
日本綜合研究所（JRI）先進技術實驗室指出，生成式 AI 在大規模預訓練後，已具備基礎常識推理能力，搭配多模態技術成熟，單一模型即可整合視覺、語音與感測器資料，讓工業機器人從單純執行重複動作，進化為能應對複雜環境的智慧勞動力。
日本加速布局 通訊與重工業跨界整合
在產業布局方面，日本正以「通訊 × 機器人 × AI」為核心，推動新一代工業體系。近年來，日本電信業者與重工製造商合作明顯升溫，試圖透過垂直整合模式，強化工廠自動化與系統韌性。
市場關注，日本電信與工業體系的深度結盟，有助於將 5G 專網、邊緣運算與工業設備整合為一體化平台，使機器人得以在毫秒等級內完成感測、判斷與執行，降低對雲端連線的依賴。
物流缺工壓力下 5G 專網展現實戰價值
在物流與倉儲領域，實體 AI 已率先展現成效。透過 5G 專網的時間同步與穩定連線，數百台 AGV 與 AMR 能在同一場域內即時避障、分工協作，顯著提升作業效率。
隨著技術成熟，實體 AI 已逐步克服不平整地面與戶外環境限制，應用場景從室內倉儲延伸至戶外配送與公共服務。近期大型展會中，日本企業所展示的服務型機器人，已能進行基礎對話、導覽與引導，顯示人機互動技術正加速走向實用階段。
安全與法規成關鍵門檻 邊緣運算不可或缺
儘管技術進展快速，實體 AI 進入家庭、醫療與照護場域仍面臨高度挑戰。專家指出，「安全性」是最重要門檻，任何通訊延遲或判斷錯誤，都可能帶來實質風險。
在此背景下，本地 5G 與邊緣運算的重要性進一步凸顯。透過在場域端即時處理資料，可避免雲端傳輸的不確定性，確保機器人在關鍵情境下維持穩定反應能力。
台灣供應鏈迎來機會 軟硬整合成關鍵
對台灣產業而言，實體 AI 浪潮既是挑戰也是機會。台灣在半導體、通訊設備與伺服器領域具備完整供應鏈基礎，在 5G 專網設備、邊緣運算平台與感測元件方面，皆有切入空間。
產業觀察指出，台灣企業若能參考日本模式，強化軟硬體整合能力，並深化跨產業合作，特別是在智慧醫療與精密製造領域，有望在實體 AI 生態系中占據關鍵角色。
科技紅利與社會衝擊並存
社會對實體 AI 的看法仍呈現分歧。支持者認為，實體 AI 可接手危險、辛苦與高強度的工作，緩解勞動力不足；反對者則憂心，自動化可能衝擊低技術勞工就業，且機器人在公共空間的責任歸屬與法規仍待釐清。
如何在提升生產力與維護社會公平之間取得平衡，將成為各國政府在 2026 年後必須面對的重要課題。
從工廠產線到公共空間，AI 正從螢幕後的程式碼，走向具備形體與行動能力的實體系統。隨著 5G 專網、邊緣運算與生成式 AI 持續融合，實體 AI 正悄然改變產業結構與工作型態。
這場由通訊技術驅動的工業升級，不只是科技競賽，更是一場關於勞動、治理與社會適應力的長期考驗。
