在生成式AI (Generative AI)席捲全球，進而推動諸多產業發展改革之後，Qualcomm對於接下來以Dragonwing IO系列佈局實體AI (Physical AI)、擴大機器人市場發展，分享其看法，同時也透露目前所面臨挑戰。
Qualcomm副總裁暨自動化運作與機器人解決方案業務總經理Anshuman Saxena，以及實體AI工程負責人Ahmed Torad在此次CES 2026期間受訪時深入剖析，Qualcomm是如何將過去10年在汽車輔助駕駛 (ADAS)領域累積經驗與技術資產，轉化為推動機器人產業標準化與規模化的核心動力。
機器人就是「非結構化環境」中的「自駕車」
「如果你仔細思考，汽車其實就是一種機器人」。Anshuman Saxena以此表達Qualcomm對於切入機器人市場的想法，亦即將機器人視為「自駕車」的一種設計，只是涉及考量細節會變得更加複雜，其中包含諸多非結構化環境因素。
過去10年，Qualcomm在汽車領域解決諸多極度複雜的問題：比方在高速移動中如何進行即時感知、決策，同時必須保證絕對的安全與低功耗。而目前，Qualcomm正將這套經過驗證的「配方」移植到機器人身上。
Anshuman Saxena指出，與汽車行駛在有車道線、交通法則規範的「結構化環境」不同，機器人往往需要在工廠、家庭等「非結構化環境」中運作，這使得挑戰更加艱鉅。
這也是為何Qualcomm強調從單純的AI運算轉向「實體AI」時，將會面臨更多挑戰。Ahmed Torad解釋，生成式AI處理的是文本與圖像等結構化資訊，而實體AI則必須理解真實世界的物理定律、重力、摩擦力，以及與真實世界互動的後果，而這不僅僅是運算問題，更關乎安全性與可靠性。
而為了讓機器人能順利融入真實世界，並且與人安全共處，機器人必須持續將真實世界中許多非結構化資訊轉換、學習，但其運作背後往往涉及更複雜的運算及能耗成本，甚至也必須考量實際佈署應用便利性等。
以Dragonwing IQ系列晶片打破「碎片化」僵局
目前的機器人產業面臨著嚴重的「碎片化」問題。Anshuman Saxena觀察到，過去開發一款機器人，往往是針對單一用途 (如掃地或搬運)進行客製化軟硬體開發，這導致開發週期長、成本高昂且難以規模化。
而Qualcomm提出的解決方案，則是是透過標準化的平台來改變現狀。透過Qualcomm新推出的Dragonwing IQ系列機器人晶片，開發者可以在同一個硬體架構上，開發出從簡單的工業手臂、輪式機器人到複雜的人形機器人 (Humanoid)。
這套平台的核心優勢在於整合了異構運算 (Heterogeneous Computing)能力，結合CPU、GPU與NPU的異構運算，能同時處理視覺感知、路徑規劃與馬達控制。Ahmed Torad強調，Qualcomm的優勢在於「可擴展性」 (Scalability)，同樣的SDK工具與軟體框架，可以用於只有幾顆馬達的夾爪，也可以擴展到擁有數十個關節的人形機器人，藉此大幅降低業者的開發門檻。
「安全護欄」：AI不能有幻覺
在ChatGPT等模型中，雖然偶爾會看到AI產生「幻覺」 (Hallucination)，但在絕大部分情況不會造成太大影響，甚至可能很多時候會由使用者發現，進而糾舉錯誤情況。不過，在機器人領域，這樣的情況卻絕對不能被允許發生。
「你不能讓機器人產生幻覺然後撞牆，或者傷到人」。Ahmed Torad指出，Qualcomm在平台中導入了源自車規等級的「安全護欄」 (Safety Guardrails)。這是一套獨立於AI模型之外的即時監控機制，確保機器人的決策符合物理限制與安全規範。
這也是Qualcomm與純軟體AI公司最大不同，Qualcomm是「系統公司」，不僅提供算力，還從晶片底層考慮散熱、功耗管理，以及即時性 (Real-time)要求。特別是在電池供電的機器人上，Qualcomm在手機與汽車領域累積的每瓦效能 (Performance per Watt)技術優勢，成為了競爭對手難以跨越的護城河。
實用主義：人形機器人不是唯一設計方向
雖然人形機器人在CES 2026大出風頭，同時也成為近年機器人產業發展重點之一，但Qualcomm則不認為必須將機器人設計成人形外觀。
Anshuman Saxena認為，人形機器人確實是通用應用時的最終型態，畢竟模仿人類外型與雙手、雙指動作，將能在諸多產業應用投入應用，或是快速移轉到不同市場需求，不像針對倉儲系統設計的機器人在其他領域佈署應用的侷限性較高。
但以目前的商業應用來說，約70%的使用場景 (如物流、倉儲、零售等)，其實透過輪式移動機器人，或以簡單的夾具抓取物品的設計就能符合許多需求，因此顯然不一定需要將機器人設計成貼近人形，或是具備雙手手指，就能更高效、更低成本地完成工作任務。
因此，Qualcomm的市場策略是不鎖定特定型態，而是提供一個通用的「大腦」。無論是為了模仿人類動作的人形機器人，還是為了特定任務設計的輪式載具，Qualcomm的平台都能支援。
分析觀點
從Anshuman Saxena與Ahmed Torad的談話可以發現，Qualcomm正在複製其在智慧型手機與車用市場的成功模式：提供一個高度整合、低功耗且標準化的運算平台，讓合作夥伴去百花齊放。
隨著AI從雲端落地到邊緣，機器人產業正處於類似智慧型手機發展初期的「iPhone 時刻」。高通顯然不甘於只做晶片供應商，而是試圖定義「實體AI」時代的運算標準，讓機器人不再只是實驗室的產物，而是能真正走入工廠與家庭的實用工具。
