事件背景
達明機器人在 2026 年 6 月宣布推出「Physical AI 開發套件」，與 NVIDIA 和 QCT 深化合作。這套套件的核心宣傳點並非單一機器人的性能（多少 TOPS、多快的反應速度），而是一個激進的承諾：同一套 AI 架構與開發框架，既能快速部署到現有的協作機器人產線，也能移植到未來的人型機器人應用。
這看似是個技術宣傳，但背後反映的是硬體產業一次根本的商業轉折。
從「單機優化」到「生態遷移」
傳統機器人產業，每種硬體形態（6 軸工業臂、輪式移動機器人、人型機器人）都有獨立的控制系統、感知堆疊、演算法優化。廠商的研發投入高度綁定到某個硬體平台。當公司想從協作機器人擴展到人型機器人時，視覺模型、運動控制邏輯、與上游系統的整合都要重新改寫——這就是為什麼很多初創硬體廠商做著做著就死掉了，不是因為機械設計爛，而是軟體棧無法跨平台複用。
達明的「雙引擎戰略」宣言改變了這個遊戲：不是說協作機器人和人型機器人誰更強，而是說兩者共享同一個 AI 大腦。這意味著：
1. 研發投資報酬率飆升：視覺 AI、多模態大語言模型、決策引擎在協作機器人上的驗證與優化，可以 95% 直接遷移到人型機器人，而不是從零開始。 2. 企業採購邏輯反轉：客戶不再問「這個機器人的 spec 是多少」，而是問「你的 AI 框架能幫我在多少種硬體上跑」。硬體變成了「AI 框架的載體」而非主體。 3. 生態鎖定加強：一旦企業選擇了達明的框架，後續無論部署協作機器人還是人型機器人，遷移成本極低。這是比單純硬體性能更強的競爭護城河。
為什麼這是 Physical AI 的真正分水嶺
過去兩年，Physical AI 的敘事大多聚焦在「大語言模型如何讓機器人理解自然語言指令」或「視覺變形器（Vision Transformer）如何讓機器人學會新任務」。這些都是能力層面的進步，很酷，但不夠深。
達明要回答的是一個更商業、也更結構性的問題：當 AI 能力本身逐漸標準化（開源模型到處都是，NVIDIA 的推理引擎大家都能用）時，誰還有定價權？
答案是：擁有可遷移、可複用 AI 架構的平台廠商。就像蘋果、Google 通過統一的軟體框架（iOS、Android）鎖定了手機生態，達明要做的是用統一的 Physical AI 框架鎖定機器人生態——不管客戶未來買什麼形態的機器人，都在達明的軟體生態裡。
平台化的隱喻：從手機生態看硬體的未來
iPhone 問世時，它的 CPU 跑分不是最高的、螢幕解析度也不是最強的。但蘋果通過統一的應用商店、一致的開發框架（iOS SDK），讓開發者只需寫一次程式就能在所有 iPhone 型號上跑。這創造了一個 moat（護城河）：用戶黏著度高、開發者成本低、蘋果能定價。
達明要做的邏輯完全相同，只是從手機換成了機器人： - 手機的單位是「裝置」（iPhone 13、14、15 等） - 機器人的單位是「物理形態」（協作機器人、人型機器人、移動機器人）
但 AI 框架不變，開發者（企業客戶、系統整合商）的投資一次性，未來擴展時邊際成本逼近於零。
為什麼「供應鏈最後一哩路」這個說法很聰慧
新聞稿用了「最後一哩路」這個比喻。表面意思是「從 AI 演算法落地到實際機器人部署」，但深層含義是：
- 前面的"一哩路"（資料、算力）已經有 NVIDIA、雲端廠商等標準化供應者
- 中間的"一哩路"（模型訓練）也有開源社群和大型廠商一起做
- 達明要佔據的是最後一步：**把 AI 從虛擬世界翻譯成實體動作的那個介面**
這個位置的戰略價值不在於「硬體規格有多好」，而在於「軟體黏著度有多強」。一旦客戶的生產流程依賴達明的 Physical AI 框架，換供應商的成本就很高了。
風險與侷限
這個戰略不是沒有風險的：
1. 開源競爭：如果開源社群（比如 Hugging Face、Meta 的機器人框架）發展出同樣可遷移的架構，達明的優勢會被瓜分。 2. ：AWS、Azure 等大雲廠商也在投資機器人框架，他們的規模和資金可能壓過台灣新創。 3. ：如果未來機器人硬體形態爆發性增長（形態比今天多十倍），通用框架的優勢反而變成劣勢（通用意味著無法深度優化）。