(台北20日讯)鸿海主席刘扬伟今日(20日)于COMPUTEX 2025台北国际电脑展进行主题演讲,认为“未来工厂”将是“三位一体”架构,以虚拟模拟与AI优化为基础再进行实体建设,并指出生成式AI虽能快速完成约八成任务,但高阶的二成决策与优化仍需仰赖专业技术人才。

刘扬伟首先表示,此次主题演讲主要分享鸿海在人工智能(AI)领域的努力历程,如何透过一连串思维与策略,走到今天的技术发展阶段。

他指出,鸿海约莫1年半前展开此专案发想,并在持续发想推进的过程中诞生新想法。其中最重要的,就是“未来工厂”概念。

刘扬伟提出“三位一体”的“未来工厂”架构,包括Omniverse数码孪生(Digital Twin)工厂、AI工厂、以及最终建立的实体工厂,认为未来的工厂将不再只是一座实体工厂,而是由上述三个相互辅助的“工厂”所组成。

刘扬伟说明,Omniverse数码孪生工厂是在虚拟环境中建构的虚拟工厂,进行流程模拟、操作演练与优化,并搜集数据。

过去曾以为有Omniverse数码孪生工厂就足够,但模拟产生的数据若能与AI结合,就能进一步训练出一套可应用于未来工厂的基础模型。

“先虚拟、再AI、最后实体”

因此,刘扬伟认为还需要“AI工厂”,进一步将虚拟数据透过AI进行基础模型的训练,待优化到一定程度后,才会建立实体工厂。

因此,鸿海预期未来的工厂建构顺序,将是“先虚拟、再AI、最后实体”,为鸿海对于“未来工厂”的整体蓝图。

刘扬伟进一步分享真实应用案例。他指出,原先以为生成式AI(GenAI)能全面取代技术人员,但很快发现并非事实。

内部研究分析显示,生成式AI虽能较人类更快速完成约80%任务,但超越此门槛后进度趋缓,而人类则能继续提升。

生成式AI只可完成80%工作

因此,鸿海得到的结论,为生成式AI可协助完成80%工作,但剩下真正高阶的2%决策与优化,仍需仰赖具备专业技能的技术人员,刘扬伟认为这对鸿海是个关键发现。

而鸿海工厂规模庞大,有中央部门、也有遍布全球的众多事业群,成为另一项挑战。

刘扬伟指出,鸿海的挑战是如何建立一套能支援如此大规模的AI架构、且要让模型具备自我演进能力。

基于上述结论,鸿海推动AI与人力协同共创模式,建立企业级AI架构,由中央部门建立基础模型,并透过全球各事业群与工厂回馈实际数据,使模型持续进化与在地化。

黄丽珍

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