黄胜斌直言，实体 AI 面临的最大瓶颈不是运算能力，而是「资料不足」，这也是辉达与鸿海合作的核心原因，共同打造能支撑未来智慧制造的资料管线与资料工厂。
黄胜斌表示，语言模型拥有大量人类文字语料可训练，但实体世界的资料却极度稀缺，例如「物体怎么被抓取」「施力多少才安全」等基础行为并没有大型资料集纪录，导致机器人无法像大型语言模型一样快速进步。
他表示，实体 AI 必须从零建立资料基准线，才能训练出能在复杂环境中精准完成任务的自主机器人。
为解决资料鸿沟，辉达提出「三台电脑」概念，包括负责训练大脑的运算平台、可在快于即时速度学习技能的高精度模拟环境，以及负责部署在机器人身上的边缘运算硬体。辉达也以 Isaac 平台整合开放式机器人基础模型、模拟工具、学习框架与资料扩增能力，让机器人得以同时学习大量复杂、可迁移的生产任务。
黄胜斌指出，工业制造是最复杂的 AI 任务之一，这些流程没有公开资料，必须由产业自己建立。因此与鸿海的合作，正是为了从实际工厂捕捉资料、扩增资料，并将其转化为通用技能，推动新一代智慧制造与自主机器人技术。
黄胜斌强调，这并非单一公司的挑战，而是整个科技生态系共同面对的大工程，这不只是部署机器人，而是重新定义未来工厂的智慧。
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