台灣積極推進實體人工智慧（Physical AI）全球布局，集結半導體業者與AI新創團隊前進矽谷，與美國科技產業領袖展開交流，聚焦如何將AI從模型與模擬環境進一步導入工廠、機械設備及真實製造場域，加速實體AI技術商業化與產業落地。
本次活動配合「台灣科技周」舉辦，名為「從硅芯片到鋼鐵製造：實體AI技術棧交流會」，促成了多家台灣企業與群聯電子(Phison Electronics)及應用材料公司(Applied Materials)行業領袖展開對話。活動由Startup Island TAIWAN硅谷基地與SparkLabs Taiwan聯合主辦，匯集存儲、半導體安全、仿真、AI智能體、企業級AI領域的多家初創企業參與。
Startup Island TAIWAN硅谷基地總監兼負責人Uly Su主持了第一場爐邊對話，SparkLabs Taiwan創始人兼管理合伙人邱彥錡(Edgar Chiu)主持了第二場對話。
邱彥錡表示：「最重要的問題在於，實體AI究竟意味著什麼？我們又該如何把這項技術推向商業化落地？」
共有五家台灣初創企業參與了研討，分別為振生半導體(JMEMTEK)、NeuroShine、metAI、MORALE AI以及APMIC。
搭建實體AI技術棧
第一場研討聚焦AI跳出軟件范疇之後所需要的底層基礎設施。
群聯電子AI生態與GTM商業化落地助理副總裁Daniel Lin表示，AI正推動企業跳出傳統硬件廠商的定位。「群聯正從芯片供應商轉型為系統廠商，最終成為整體解決方案提供商。」他同時指出，存儲已日益成為AI算力任務的性能瓶頸。
當AI進入實體場景與關鍵業務環境，安全與數據管控的重要性也愈發凸顯。振生半導體創始人兼首席執行官張振豐(John Chang)重點闡述了半導體安全與後量子密碼技術；NeuroShine業務拓展主管Sharon Ko則著重強調了企業數據防護的關鍵意義。
第二場研討的議題為從仿真模擬走向工廠實際生產場景。
metAI聯合創始人兼首席執行官Daniel Wu表示，公司正與台積電合作，實現數字孿生的自動化構建，以縮短搭建精細化工廠仿真模型所需耗費的時間。
但仿真技術本身存在局限。應用材料公司幕僚長Colette Wu表示，製造業企業依然離不開真實場景試驗，現有數據並不總能預判前沿技術會出現的實際狀況。
她補充道，對於初創企業來說，只擁有過硬的技術遠遠不夠；企業需要找准經過充分驗證的現實痛點、找到企業內部項目支持者，同時拿出具備可行性的投入產出方案。
讓AI真正服務製造業
MORALE AI聯合創始人兼首席執行官Phil Kao提出，初創企業要學會使用製造業的話語體系，不能只展示模型精度，更要借助生產效率、產品品質、停機時長、設備綜合效率這類指標，直觀展現業務實際價值。
APMIC首席營銷官兼美國區總經理Ian Chen則點明了另一重難題：如何適應大型企業的內部決策流程。
多場交流同時凸顯了台灣初創企業開拓美國市場時，搭建本土人脈資源網絡的重要性。張振豐認為，初創企業應當主動融入硅谷產業生態；Ko則提出，台灣企業不能一味展示自身技術，應當先傾聽，充分理解美國客戶的真實痛點。
系列研討勾勒出一套完整的實體AI技術棧：覆蓋半導體、存儲、安全，延伸至仿真技術、行業專業知識，最終落地真實工業場景部署。
對台灣而言，這一新興賽道可以充分發揮自身半導體與製造業的既有優勢，同時對接硅谷的客戶資源、資本力量、軟件研發能力，搭建全球產業合作關系。 Startup Island TAIWAN硅谷基地於2025年在帕洛阿爾托設立，獲得台灣國家發展委員會支持，旨在幫助台灣初創企業進軍並拓展美國市場。
SparkLabs Taiwan隸屬於全球SparkLabs投資網絡，自2018年起，已扶持超過80位AI與硬科技領域的創業創始人。
這篇文章 台灣攜手矽谷推進實體AI布局 串聯半導體與製造優勢加速產業落地 最早出現於 火報。
