物理AI勢成下一波潮流（林國誠）
近年談人工智能（AI），很多人想到的仍是寫字、畫圖、做摘要，但下一波更值得留意的，未必在屏幕內，而是在現實世界。所謂「物理AI」，重點不是語言回答得多漂亮，而是AI開始理解距離、重量、時間、風險與成本，懂得在真實環境中作出較合理的判斷。這代表AI要由語意邏輯走向物理因果，從數碼世界進一步走入機械人、智能家居、工業設備與交通系統。
以前我們向AI問生活問題，偶爾會見到一些離地答案，例如洗車店就在50米外，AI卻一本正經叫你步行，完全忽略「你本來就是要把車開去洗」這個場景條件。這類情況除了好笑，也說明現時不少AI仍停留在文字推理，未真正理解現實限制。物理AI若成熟，下判斷就不只看句子表面，而是會把工具、位置、移動方式與目的連起來思考。
若放在香港，物理AI的應用場景其實很多，物流是最明顯的一個。香港地少人多，送貨路線受電梯、停車位、上落貨時段影響，並不是地圖說的最短距離就是最好。若AI能同時理解大廈規則、交通狀況、貨物大小與派送時限，排程效率會明顯提升。護老也是另一個方向，院舍或家居照顧不只靠對話，更涉及扶抱、移動、提醒與跌倒風險判斷，AI若能結合感測器與環境理解，價值會比單純聊天大得多。
物管與零售方面同樣值得期待。物管常見問題如漏水、電梯擠塞、冷氣異常，背後都牽涉設備狀態與現場處理次序，AI若能讀懂感測數據，並按風險高低安排工序，能幫管理人員更快落判斷。零售方面，未來不只是在後台做報表，而是直接協助補貨、陳列與人流調度，減少斷貨與人手浪費。這些改變聽起來不像科幻，但正因貼地，才更可能先落地。
當然，物理AI衍生的現實問題無法迴避。第一，傳感器、設備改造、系統整合都要成本，並非裝一個AI服務就能完成；第二是安全，當AI開始影響機械與人流，出錯不再只是答錯一句話，而可能是碰撞、延誤，甚至意外；第三是責任界線，若AI建議失誤，應由供應商、營運者還是用戶負責，必須先講清楚。
物理AI真正的價值，不在於它看起來有多聰明，而在於能否在真實世界穩定地幫人類。當AI開始掌握物理因果，才算真正由工具走向現實，也更接近用戶的需求。
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