和碩PEGAVERSE平台衝智慧製造 AI Agent與數位分身卡位製造

和碩以PEGAVERSE平台擴大智慧製造布局，打造AI代理與數位分身整合應用環境。和碩

人工智慧代理（AI Agent）的開發與AI 推論（Inference）能力的快速發展，在智慧製造領域中開始在底層架構上型塑大幅度的變革，將過去在製造現場端使用基於規則的系統（Rule-based System），進而轉成機器自我進化跟學習，如AI領域Continuous learning, lifelong learning, active learning, test time adoption，一舉讓企業界從知識存儲、處理訊息並做出決策的邏輯展現不一樣的樣貌。

和碩聯合科技（PEGATRON，簡稱「和碩」）早在2012年就啟動部署AI賦能智慧製造專案，多年所累積寶貴經驗下，若只追求單點或建立自動化流程的改善並不足以解決企業內真正的痛點，而真正彌足珍貴之處，反而是在於跨組織、跨流程的優化過程中，發掘高附加價值產品與流程的開發，並助力提高企業的競爭力的目標追尋，這往往比AI技術的駕馭更顯得重要。

和碩聯合科技副總經理暨人工智慧長蕭安助先生在Computex 2026展覽前夕接受這次的專訪，他觀察到當AI Agent的能力大幅度超前時，打造一個AI Agent 原生應用的環境變的更加重要，讓這些通用的AI Agent可以迅速迭代、累積能力，和碩一舉開發「PEGAVERSE」企業級平台，把發展AI所需要的底層算力、模型建立，以及Data Pipeline（資料管線）做好，可以讓不同性質的AI應用得以在同一架構下穩定並行運作，也為後續更多的AI創新保留了高度彈性空間，也是因為PEGAVERSE平台，和碩轉而致力於建立一套能被組織吸收、延續並快速複製到跨事業體與跨區域的整合策略。

蕭安助對於AI Agent的定義是感知環境、採取行動的AI應用，而數據與AI工具將貫穿整個應用的需求，企業設定目標讓AI工具來完成，擷取真實環境中的數據，並透過數位分身（Digital Twin）的虛擬環境的模擬相搭配，找出解決問題的辦法，建立可持續改善的流程，而AI Agent需要一個可以試做的環境，並從犯錯過程中快速修正步驟，以提高作業效率，透過AI Agent與數位分身技術間的互補，讓和碩可以持續打造高附加價值的使用範例。

AI助力處理製造現場物理環境不確定性的機台自適性的挑戰

蕭安助特別舉出兩個使用範例，用在滿足製造端生產機台的自我調校的需求，第一個例子是解決點膠機的動態點膠路徑的挑戰，以前多半靠工程師自己反覆試錯與修正找到最佳的點膠路徑，現在利用AI來進行模擬點膠用的機器手臂的行走順序與路徑的規劃，解決高精準度和高可靠性要求所面臨的技術與時效上的挑戰，透過數位分身模擬複雜的實際環境，涵蓋考量膠量大小的控制，還有斷膠、溢膠等狀況的掌握，並將模擬結果成功應用於實體機器手臂的點膠作業中，並做到動態調整的AI實作，大幅提高機台的良率。

另一個範例是因應台灣電子供應鏈面臨走向大規模海外擴廠的布局的挑戰，對於大規模的機台部署與安裝時，由於各個廠區樓地板的高低不一、公差相異，以前需要先固定廠區的物理環境參數後，才在軟體上做優化以解決精密高低差的問題，現在利用感測器的偵測與資料回饋做到機台自我調校的能力，善用AI來處理現場環境的不確定變動時的機台自適性的調整，這在處理海外廠大規模的機台部署時，利用AI軟體主動適應物理環境不斷變動的環境，以完成機台對位與調校安裝的問題，這對製造端現場的幫助非常明顯。

AI Agent讓中小企業進入新的公平競爭的起點

這些實際的案例都發現到多個AI Agent搭配數位分身環境的實質效益，打造軟體的自我調整與解決問題的能力成為驅動AI革命的新篇章，對於AI Agent風潮所帶來新的機會，蕭安助認為中小企業完全可以與大企業擁有平起平坐般的地位，尤其中小企業具備靈活性，也較沒有組織規模的包袱，更容易藉此找到更好的位置，AI Agent是一個新的公平競爭的機會，大企業與小企業的立足點一樣，唯一的差異在於掌握快速轉型與擁抱改變的速度，依據目前AI發展的路線圖來看，過去企業經營看管理幅度，現在則是看管理AI Agent的幅度。

和碩的PEGAVERSE平台打造AI Agent原生應用（AI-Native Application）與AI ready的環境，容納多個AI Agent一起運作與共同處理的空間，幫助提升自主化營運的能力，透過底層在算力的支持，大量使用沙盒（Sandbox）技術在虛擬空間中模擬並訓練不同的AI Agent，並為駕馭未來數量龐大的AI Agent為原生的創意平台預做準備，協助企業針對不同的痛點與瓶頸逐一解決，並創造企業在AI Agent使用上最大的價值。