AI應用商機1／AI從大腦進化到五感　專家：感測器成下一波投資新戰場

發布時間：2026/8/31 08:07

輝達創辦人黃仁勳指出，下一波AI浪潮是物理AI（Physical AI）。可預見各類感測器的商機將起。

圖文／鏡週刊

AI發展從拼算力轉向拼應用，而終端感測是AI和外界的重要聯絡入口，人形機器人及自駕車都是終端應用的延伸；專家認為，從投資角度來看，各類感測器，如影像、聲音、壓力、溫度、位置，發展仍處於早期階段，投資人可先提前卡位佈局。

廣告更多內容請繼續往下閱讀

AI題材發展近4年，市場投資主軸逐漸從拚「算力」轉向拚「應用」。隨著人形機器人、自駕車與智慧工廠加速落地，感測器、光學鏡頭與AI視覺逐漸成為新戰場。專家指出，相較算力族群已獲市場高度關注，AI感知鏈仍處於成長初期，台廠有望迎來新一波商機。

從算力到應用，AI產業下一波商機如何掌握？新光銀行協理方奕盛以「人體」比喻AI投資地圖，「AI最先反映的是伺服器與運算能力，也就是AI的『大腦』，隨運算需求快速增加，進一步延伸出如心臟、骨骼、皮膚般的供應鏈角色。」

廣告更多內容請繼續往下閱讀

台經院產經資料庫總監劉佩真也強調，AI如果要走進真實世界，不能只有一顆強大的大腦，還得看得到、聽得到、感覺得到。也因此，AI與外界連結、取得資訊的「重要入口」，包括影像、聲音、壓力、溫度、位置等各類感測器，都是下一階段的重點。

AI教父黃仁勳曾表示：下一波AI浪潮是物理AI（Physical AI）；而台積電與索尼（Sony）也在8月宣布合資成立新公司Advanced Vision Semiconductor Manufacturing（AVSM），規劃初期投資高達7,470億日圓，並於2029年在日本熊本量產次世代影像感測器（CIS）。

從黃仁勳對物理AI的判斷，到半導體大廠開始加碼影像感測技術，都反映出AI競爭逐漸從「如何算得更快」，轉向「如何感知真實世界」。

以人形機器人為例，需要透過鏡頭辨識環境、透過麥克風接收聲音、利用IMU（慣性測量單元）判斷姿態，再搭配力矩與觸覺感測器控制關節並抓取動作。自駕車也是相同邏輯，透過鏡頭、Radar（雷達）、LiDAR（光達）、超音波及IMU等感測器蒐集資訊，再經由AI進行判斷與決策。

另外，台灣邁入超高齡社會，照護型機器人需求大增，而這些都需要透過鏡頭、感測器與雲端系統持續蒐集健康數據，才能協助照護與醫療判斷，「從中可以知道，感測元件與光學鏡頭最是關鍵。」方奕盛表示，此將帶動相關零組件需求成長，特別是相較近年市場資金高度關注的伺服器、記憶體與光通訊族群，感測元件與光學鏡頭仍處於相對早期階段，後續成長空間值得關注。