恩智浦CEO：物理AI須兼顧安全與信任

恩智浦(NXP)執行長索托瑪約(Rafael Sotomayor)3日在COMPUTEX發表演說，他認為未來AI不僅需要具備推理能力，還必須兼顧低延遲、高安全性與高可靠性，才能真正落實於實際應用場域。

他認為，物理AI必須從單純的「感知」進化到「理解」。舉例來說，機器人需透過世界模型理解重力、慣性與摩擦力等物理規律，而非僅是模仿動作。

他提出「神經中樞架構」(Neural Axis architecture)，分為推理層、協調層和反射層。其中，推理層負責高階決策，像是路徑優化或導航等，協調層專責動態平衡以及運動穩定性，反射層負責低延遲反應與即時控制。

索托瑪約說明這項架構強調AI不僅要具備感知能力，更需深度理解物理規律，才能在自動駕駛、機器人及智慧醫療等領域安全運作。

他認為，實體世界中的AI發展不應只追求更大的模型或更強的運算能力，而必須兼顧低延遲與即時反應能力。為此，NXP提出「Glass-to-glass latency」概念，用於衡量從感知、決策到執行動作的完整閉環延遲；他強調，實體AI一旦發生錯誤，可能直接造成實體設備損壞甚至人身風險，因此系統可信度必須從硬體設計階段就開始建立。

索托瑪約在演講最後特別提及台灣合作夥伴，他指出，NXP無法單靠自己做到產業創新，需要和合作夥伴共同參與，台灣供應鏈是將物理AI推向市場的重要關鍵。(編輯：鍾錦隆)