【記者張嘉誠／綜合報導】

2026 台北國際自動化工業大展聚焦從模擬到現場執行的 AI-Native Factory

隨著生成式 AI、Physical AI 與數位孿生技術快速發展，製造業導入 AI 的挑戰，正從建立單一應用，進一步轉向如何讓模型、資料與應用真正進入工廠營運流程。

偲倢科技 Spingence 於 8 月 19 日至 22 日參展 2026 台北國際自動化工業大展，以「從模擬到執行，串聯 AI 工廠全流程」為主題，展出 SPAK（Spingence Physical AI Kernel）AI 工廠營運系統。SPAK 整合 Physical AI、Enterprise AI Infrastructure 與 Digital Twin 三大核心能力，以佈署 AI代理、模擬環境與製造現場，協助企業建立可持續演進的 AI-Native Factory。

SPAK：建立 AI-Native Factory 的營運核心

SPAK 是偲倢科技為管理 AI-Native Factory 所打造的 AI 工廠營運代理，其基於 NVIDIA Factory Operations Blueprint（FOX），並採用 NVIDIA Nemotron 開放式模型，SPAK 整合了編排層，可全面掌握工廠內的工業 AI 代理群、數位孿生環境、以及實體營運作業。

透過 SPAK，製造業者可串聯資料生成、模型訓練與驗證、部署、現場感知及回饋優化等流程，讓 AI 從特定產線上的單點工具，逐步成為製造營運的一部分。

Physical AI 智慧工廠應用：讓 AI 從辨識走向理解製造現場

在自動化產品品質檢測應用上，偲倢科技持續升級以NVIDIA Defect Image Generation 技術及 NVIDIA Cosmos 世界基礎模型所驅動的AINavi 瑕疵檢測平台，導入瑕疵剪貼、生成式瑕疵資料與檢測數據分析等能力，協助企業因應新產品導入、特殊瑕疵樣本不足及製程變化等挑戰。

同時，偲倢科技也將 Vision Language Model（VLM） 延伸至智慧工廠場景，讓 AI 近一步理解人員、設備與環境之間的互動情境，將工廠影像轉化為可供異常分析與營運決策使用的現場資訊。Cosmos 模型則可用於驗證作業人員是否遵循標準作業流程（SOP），並在偵測到任何錯誤時即時發出警示，以便快速處理與解決問題。

Enterprise AI Infrastructure：建立企業共用 AI Service

面對企業 AI Agent 與生成式 AI 應用持續增加，模型部署、GPU 資源配置與服務維運也成為新的管理課題。

偲倢科技 Edgestar 以 AI Service 為核心，統一管理地端 GPU 與 AI 模型，將 LLM、VLM 等模型建立為可供不同部門、AI Agent 與應用系統共用的標準化服務，降低重複部署與維運成本，建立可持續擴展的企業 AI 基礎架構。

Digital Twin：串聯虛擬驗證與現場執行

透過數位孿生技術，偲倢科技將設備、產線與製造流程建立於虛擬工廠環境，也正透過 NVIDIA Omniverse 函式庫擴展此工作流程，將基於 OpenUSD 的 3D 資料連接至模擬與驗證工作流程，協助企業在對生產線進行調整之前，測試 AI 的行為表現並優化工廠營運，以此形成「現場資料 → 模擬驗證 → AI 優化 → 現場執行」的虛實循環。

從單點 AI 應用，走向 AI 工廠營運

偲倢科技執行長陳青煒表示：「企業導入 AI 的下一個競爭點，不是採用更多 AI 工具，而是如何讓模型、資料、算力、模擬環境與製造現場真正形成一套可持續運作的架構。SPAK 的核心目標就是協助企業串聯既有 AI 資源，讓 AI 從單點應用進一步成為工廠營運能力。」

透過此次台北國際自動化工業大展，偲倢科技將呈現從 AI 模型、智慧工廠應用、企業 AI Infrastructure 到數位孿生的完整架構，讓企業實際看見 AI 如何從虛擬環境中的模擬與驗證，進一步走向製造現場的部署與執行。

未來，偲倢科技也將持續深化 SPAK 的平台與智慧工廠應用能力，協助製造企業逐步建立可管理、可擴展並持續演進的 AI-Native Factory。

2026 台北國際自動化工業大展，研華與偲倢科技 聯合展出，地點：台北南港展覽館一館，攤位號碼：L418。

原始新聞來源 偲倢科技以 SPAK 串聯 Physical AI、企業 AI 與數位孿生，打造 AI-Native Factory 臺灣郵報.