《 人工智慧的四大階段：感知式、生成式、推理式（代理式）、物理式（實體式） 》
在AI發展的先後4個階段：
1.感知式、
2.生成式、
3.(代理式)和
4.(實體式)（Physical，自駕車和機器人），
我們正經歷第2階段進到第3階段， 節奏愈來愈快。
AI對齊和對齊AI，如同數位學生般虛實並存， 互相向對方靠攏，不會停止。
根據輝達執行長黃仁勳在近期公開場合的說法，人工智慧（AI）正經歷下列四個重要發展階段，每個階段都代表著AI對世界理解能力的提升：
1. 感知式人工智慧（Perception AI）
。特點： 著重於「感知」世界，能夠識別圖像、語音、文字等各類感官輸入。
。應用：
。應用：
- 圖像辨識
- 語音辨識
- 文字辨識
2. 生成式人工智慧（Generative AI）
。特點： 除了理解訊息外，能自行「創造」文本、圖像、影音與程式碼等多樣內 容。
。應用：
- 自動生成文章、圖畫、音樂及程式碼
- 自然語言生成（如ChatGPT）
3. 推理式（代理式）人工智慧（Reasoning AI）
。特點： AI具備推理能力，能理解複雜意義，解決問題，甚至處理全新情境。
。應用：
。應用：
- 複雜問答
- 決策支援
- 數位代理人（如能自主處理多步任務的AI助手）
推理AI可被視為「數位勞動力機器人」或「代理型AI」，能處理更接近人類推理的任務，協助企業進行自動化。
2025年方興未艾的「推理AI」。
黃仁勳指出，AI正在從單純生成進化為能理解並解決問題。他說：「我們需要AI具備推理能力，能理解規則、原則與法律，進而一步步協助人們解決前所未見的問題。」這類AI便是所謂的Agentic AI，也就是具有代理功能的數位機器人。
AI Agent可以學習使用工具，如計算機、瀏覽器與試算表，也能串接SAP、Workday等企業軟體，幫助處理供應鏈與人資作業。因此黃仁勳直言，「從今年起，人人都是CEO」，因為職場不僅要管理人類同事，還得管理AI Agent。
4. 物理式（實體式）人工智慧（Physical AI）
。特點： 融合物理世界規律，如摩擦力、慣性、因果等，實現「物理推理」能力。
。應用：
。應用：
- 機器人學
- 自動化工廠
- 自主移動設備（如自駕車）
2025年正在發生的實體AI趨勢。黃仁勳指出，現在AI雖然看起來很聰明，但對現實世界的理解仍有限。例如 ：一顆球滾過廚房檯面後不見了，AI可能就無法判斷它掉到哪裡，但小孩或狗卻知道去哪裡找。
這正是實體AI的挑戰：讓模型理解物理定律、摩擦、慣性與因果關係。
黃仁勳認為「物理AI」將成為AI的下個主流浪潮，這類AI不僅需理解物理定律，還需具備如「物體永久性」等物理推力。例如 ：AI需預測球的運動軌跡、判斷抓取物體時用力大小，或推斷障礙物是否存在。當物理AI結合到實體機器人時，將推動工廠、倉儲等高度自動化，有效應對全球勞動力短缺。
5. AI技術發展趨勢
（1）第一波浪潮： 感知AI。(輝達GPU是贏家)
（2）第二波浪潮： 生成式AI。(ChatGPT與多模態是贏家)
（3）第三波浪潮： 推理（代理）AI。(AI Agent重新定義職場)
（4）未來主流 ： 物理（實體）AI，聚焦於物理推理與機器人實踐。(智慧機器人與邊緣AI崛起)
（2）第二波浪潮： 生成式AI。(ChatGPT與多模態是贏家)
（3）第三波浪潮： 推理（代理）AI。(AI Agent重新定義職場)
（4）未來主流 ： 物理（實體）AI，聚焦於物理推理與機器人實踐。(智慧機器人與邊緣AI崛起)
黃仁勳強調，物理科學（而非單純軟體科學）對未來AI發展至關重要，推薦選讀物理科學專業，為迎接AI物理推理能力成為主流的時代做好準備。
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資料來源：
1.高佳菁(2025)不是軟體科學！黃仁勳曝「這科系(物理科學)」才是AI未來主流，自由財經
2.林士蕙 (2025)ChatGPT非終點！輝達黃仁勳親談AI四階段，贏家全解析，遠見雜誌
- 感知AI：輝達GPU是贏家
- 生成式AI：ChatGPT與多模態是贏家
- 推理AI：AI Agent重新定義職場
- 實體AI：智慧機器人與邊緣AI崛起
3.RexAA(2025)黃仁勳預言下一波AI浪潮：不是AGI，而是物理AI
- 第一波：感知AI ——讓機器看得見、聽得懂
- 第二波：生成式AI －讓機器說得出、畫得出
- 第三波：推理AI－讓機器能思考、有邏輯
- 下一波浪潮：物理AI的覺醒
･ 物理直覺：知道物體有慣性、有摩擦、有因果；
･ 運動能力：可操控機械手臂、移動機器人；
･ 感知與回饋迴路：能即時處理視覺、觸覺、空間等資訊。
4.劉奕酉(2019)八張圖，一次搞懂人工智慧的現在、未來，及對你工作的影響，天下雜誌
機器學習在各行各業都已有許多充滿潛力的應用 (翻拍自《人工智慧在台灣》)
機器學習在各行各業都已有許多充滿潛力的應用 (翻拍自《人工智慧在台灣》)
人工智慧是否會取代職場工作者的工作？(設計／劉奕酉)
人工智慧發展的三個面向 (設計／劉奕酉)
人工智慧在產業的4P應用 (設計／劉奕酉)
英國研究機構牛津經紀公司的「人才大未來報告」，調查42個國家的人資長，對於人才供給與需求狀況的主觀評估。結果，台灣人才短缺的嚴重程度是第一名。
台灣目前扮演的角色為軍火商，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，仍處於起步階段。必須透過產管學研的跨界合作，台灣的人工智慧才有機會在地化。
5.陳昇瑋, 溫怡玲(2019)人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰，天下雜誌
6.王穎皓(2025)2030年職場技能將洗牌！世界經濟論壇調查：39%技能將被淘汰、 這些技能將愈來愈重要，Cheers快樂工作人
世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）《2025年未來就業報告》揭示，
預測到2030年，全球將有39％的現有職場技能將被淘汰或需重大轉型。
WEF將技能劃分成4種：
1. #2030年核心技能（Core skills in 2030）：現在重要且成長最快的技能。
2. #新興技能（Emerging skills）：目前不太重要，但預期未來將增加需求的技能。
3. #穩定技能（Steady skills）：現在重要，但預期未來的需求不會大幅增長。
4. #邊緣技能（Out of focus skills）：現在不太重要，未來也不太會增加需求。
此外，WEF報告也指出，預計到2030年，結構性轉型將導致22％的現有職位出現增減，
預計新增1.7億職位，減少9,200萬職位，淨增7%，即多出7,800萬個工作機會。
7.蘇欣儀(2025)２０３０職場技能地圖大翻轉：核心技能１８個月就過期！AI、永續、資安需求竄升，人力資本新戰場揭祕，Cheers：快樂工作人
https://www.facebook.com/photo?fbid=1218134213676966&set=a.599079482249112
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8.網路溫度計 DailyView(2025)生成式AI、人形機器人夾殺！什麼工作會被淘汰？討論度第1名超意外
AI搶工作？創造力是無法被複製的關鍵。
No.10 收銀員、售票員
No.9 店員、服務生
No.8 軟體工程師
No.7 內容編輯、企劃
No.6 倉儲、物流人員
No.5 客服
No.4 翻譯員
No.3 司機
No.2 記者
No.1 醫護人員
9.JA(2025)WEF《2025就業未來報告》：5年內AI創造1100萬新職缺，兩種技能最重要，科技新報 TechNews
- 世界經濟論壇發布2025年《就業未來報告》，到2030年，AI技術將促使86%的企業轉型，創造1100萬個新職位，但也將取代900萬個現有職位。
- 75%的企業計劃培訓現有員工AI技能，70%將招募具備AI經驗的人才，這反映出未來職場的2大核心能力：數據處理與技術應用的專業化。
- AI提高效率的同時，也帶來勞動力縮減風險。企業需兼顧技術導入與社會責任，透過轉職支援與政策配套降低衝擊，確保長遠的競爭優勢。
2025～2030年推動業務轉型的技術趨勢。
(來源：Future of Jobs Report 2025)
上圖顯示2025～2030年間預計增加的職位；
下圖則顯示預計減少的職位。
(來源：Future of Jobs Report 2025)
10.蘇柔瑋(2025)年薪上看487萬！10大「AI最難取代」高薪職位出爐：不只工程師，這類非理科也超穩，數位時代
https://www.bnext.com.tw/article/83879/10-highest-paying-jobs
12.工研院產業學院(2023)AI未來四大方向：分散式AI、生成式AI、可信任AI、永續AI
盤點，是一種對未來想像的策展。
遍布全球的AI 100、立足台灣的AI 50當中，可以拼湊出關鍵趨勢。
以下為《數位時代》爬梳創投、媒體、研調機構等431家AI企業，從中精選出100家最具創新的代表者。
這100名單依基礎建設、垂直及水平應用分3類，照公司英文名稱字母排序。
- 基礎建設
歸類在這分類的公司有：
Anthropic、Cohere(加拿大)、DeepSeek(中國)、Gemini（Google DeepMind）、Meta AI、Mistral AI(法國)、OpenAI、Sakana AI(日本)、Sarvam AI(印度)、World Labs(李飛飛)、xAI(馬斯克)、零一萬物(李開復)、Anyscale、Baseten、Databricks(數據)、Hugging Face、LangChain、Mechanical、Orchard、MindsDB、Modular、Pinecone、Replicate、Snowflake、Together AI、Weights & Biases、Cerebras Systems、DEEPX、d-Matrix、Groq、Lightmatter、NVIDIA、Rebellions、SambaNova Systems、Tenstorrent、Cleanlab、Nomic AI、Scale AI(數據)。
- 水平應用
歸類在這分類的公司有：
Adept、Ema、Pryon、Glean、Hebbia、Unstructured、Notion、Perplexity(搜尋)、Twelve Labs(搜尋)、Ideogram、Luma AI、Midjourney、Pika、Runway、Stability AI、Synthesia、Character.ai、Poe、DeepL(翻譯)、AssemblyAI、ElevenLabs、SoundHound、SUNO。
- AI 垂直應用
歸類在這分類的公司有：
Anysphere、Codeium、Cognition AI、GitHub Copilot、Magic、Phind、1X Technologies、Figure AI、Skild AI、Writer(企業內容管理)、Cresta(客服)、PolyAI(客服)、Darktrace(資安)、Protect AI(資安)、Sierra(銷售與顧客關係管理)、Tome(銷售與顧客關係管理)、Anduril Industries、Helsing、Palantir、Shield AI、Mantra(漫畫翻譯)、Casetext(法律)、Harvey(法律)、Waabi、Eightfold(人資)、AtomicIndustries、Daedalus、MindBridge AI(財務、會計)、Inworld、Abridge、AEYE Health、Bioptimus、Cradle、OpenEvidence、EvolutionIQ、KoBold Metals、Insitro、Owkin、Sardine(防詐)、Vermillio(防詐)。
14.許鈺屏(2023) 人工智慧是什麼？AI應用案例、技術、未來發展都有的必修知識包來了，未來城市，天下雜誌
https://futurecity.cw.com.tw/article/2228
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