實體AI（Physical AI）革命：加拿大是否錯失良機？

隨著全球科技格局明顯轉向「實體AI」——即人工智慧與機器人及感測系統的整合——專家們對加拿大能否具備競爭力發出警訊。當世界迎來新一代具備適應力與智慧的機器時，加拿大在採用上似乎步履蹣跚，風險在於失去全球生產力競賽中的位置，並將領導權拱手讓給如中國與南韓等積極的競爭者。

利害關係重大。當人工智慧從螢幕走入實體世界時，部署智慧機器人的能力正成為國家經濟競爭力的一項關鍵決定因素。儘管加拿大擁有世界級的人才與創新型本土新創，但受到監管障礙、審慎的商業文化以及缺乏一致性國家策略所驅動，「採用差距」正在擴大。

全球熱潮：中國與機器人繁榮

加拿大的發展軌跡與全球領導者之間的差距顯而易見。尤其是中國，已成為該領域無可爭議的重量級選手。根據 International Federation of Robotics（IFR）的數據，2024 年中國佔全球工業機器人安裝量的一半以上，約部署了 295,000 台。這波成長不僅是消費驅動；中國正迅速從機器人技術的進口國轉型為主導的製造與出口國，積極尋求國外市場。

IFR 秘書長 Susanne Bieller 指出，中國的加速是有策略且雙重的：一方面加快國內製造以滿足內需，另一方面同時布局以供應全球市場。

相比之下，加拿大的排名下滑。2024 年，加拿大在工業機器人營運存量上排名全球第 13，不僅落後於南韓、中國與美國等傳統強國，也落後於西班牙與法國等歐洲國家。

Table 1: The Global Robotics Landscape (2024-2030 Projections)

這種分歧的經濟影響深遠。全球機器人市場在 2025 年估值近 500 億美元，並預計到 2030 年增至約 1,110 億美元；若未能搶佔這波成長的大量市占，將可能對加拿大的 GDP 與產業生產力造成長期影響。

向「實體AI」的轉變：技術上的重要轉捩點

情勢的緊迫性還受到一項根本技術轉變的推動。產業正從傳統自上而下的程式化方式——在受控環境中以程式指令讓機器人執行特定且重複的步驟——轉向自下而上、基於生成式技術的方式。

這種新範式，通常稱為「實體AI」，使機器能透過觀察與模擬來學習任務，而非仰賴明確程式編寫。這一演進是近期消費電子展（CES）的一大重點，並由如 Google 與 Boston Dynamics 在現代汽車（Hyundai）工廠部署由 AI 驅動的 Atlas 機器人等合作案凸顯。

Canadian Robotics Council 執行長 Hallie Siegel 解釋，這種轉變降低了小型公司的進入門檻。「當那個過程中內建足夠的智慧時，機器人本身就能學會如何完成任務。它不需要被程式化，」Siegel 說。這種「即插即用」能力理論上可讓機器人在汽車製造之外的更多產業中普及。

然而，儘管這些進展使採用更為容易，加拿大的非汽車產業企業仍然猶豫不決。專家指出，對投資報酬率（ROI）的缺乏理解與對技術的不熟悉，是主要阻礙因素。

加拿大的悖論：為出口而創新

或許最令人挫折的部分是，加拿大並不缺乏創新。按人均服務型機器人公司數量計算，加拿大全球排名第五。儘管如此，這些本土創新者常被迫向外尋求生存與成長的市場。

面臨國內障礙的關鍵加拿大創新者：

• Avidbots： 總部位於安大略省 Kitchener，該公司製造自主地板清潔機器人。儘管其機器在加拿大設計與組裝，聯合創辦人 Pablo Molina 估計約只有 15% 的部署在國內。其大部分市場集中在國際上。
• Waabi： 一家總部位於多倫多的自主卡車公司，由多倫多大學教授 Raquel Urtasun 領導。Waabi 建構了一個用於訓練其 AI 的「自駕元宇宙」，以在真實感的虛擬環境中進行訓練。然而，雖然 Waabi 的卡車在德州的公共道路上運作，監管限制卻阻礙了在加拿大進行類似部署。

這種動態造成一個扭曲的經濟結果：加拿大實際上在輸出其生產力收益。透過主要對外銷售能提升效率的技術，加拿大的機器人公司正助長國外競爭者的生產力提升，同時國內產業停滯不前。「每當他們這樣做，就在擴大我們在加拿大這裡的生產力差距，」Siegel 警告道。

監管與策略上的逆風

阻礙實體AI在國內採用的兩大因素，是限制性的監管環境與缺乏針對性的國家策略。

監管停滯
Raquel Urtasun 指出，加拿大的監管框架是重要的瓶頸。雖然美國對於自駕車等技術採取較開放的測試與部署方式，加拿大仍然較為風險規避。「創新必須比我們在加拿大所見的速度更快地被部署，」Urtasun 表示，並強調美國在負責任的方式下讓創新得以實現，而加拿大的謹慎抑制了它。

策略差距
像中國、南韓、德國與日本等國已實施獨立的國家機器人策略——涵蓋資金、訓練獎勵與具體的採用目標——而加拿大則選擇將機器人納入其更廣泛的 AI 策略之中。

Table 2: Policy Approaches to Robotics

創新、科學與經濟發展部（Innovation, Science and Economic Development Canada）已確認，政府目前「不打算推動獨立的國家機器人策略」。相反地，官員指出，正在進行的泛加拿大人工智慧策略（Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy）將涵蓋實體 AI 系統與自動化。

批評者認為，這種以軟體為中心的觀點忽略了實體世界的獨特挑戰。「如果我們持續只過度強調軟體部分，我們實際上無法獲得這些技術承諾中的轉型面向，」Siegel 指出。

結論：呼籲「全面投入」的承諾

業界領袖的共識是，加拿大正處於關鍵的十字路口。生成式AI（Generative AI）與機器人的融合，提供了解決加拿大長期生產力問題的途徑，但前提是必須在國內加以接受與採用。

要讓加拿大從人才與原始創新供應者轉型為採用與產業生產力的領導者，需改變心態。這包括現代化監管框架以允許真實世界測試、激勵企業投資自動化，並認識到實體AI需要與純軟體不同的策略性支持。

正如 Raquel Urtasun 所總結的，這是一個「加拿大必須全面投入」的關鍵時刻。若不採取緊急行動以縮小採用差距，加拿大將面臨在場邊觀看實體AI革命，而世界其餘部分則競相向前的風險。