前瞻AI技術人才培育計畫
智慧代理與實體AI機器人課程推動計畫
National Agentic & Physical AI Initiative
計畫介紹
因應AI技術典範轉移，培育智慧代理與實體AI領域的前瞻人才
計畫緣起
近年來，AI 技術快速發展，模型能力與模擬成果不斷突破，然而多數 AI 教育與訓練仍停留在「模型使用」與「理想化模擬」階段。當 AI 系統真正走入真實生活與產業場景時，往往才發現挑戰才正要開始。
實體系統的真實落差
在模擬環境中可順利完成的任務，一旦接上實體設備，便會面臨馬達誤差、感測雜訊、反應延遲與環境不確定性。
動態情境的複雜需求
在日常生活中，問題往往是多面向且動態變化的，需要同時考量使用者需求、情境判斷與資源限制，而非單一指令即可解決。
許多應用型 AI 並非單純「回答問題」，而是必須從使用者角度出發，理解需求、拆解任務並持續調整行動策略。
顯示當前 Agent 開發所欠缺的，往往不是模型能力，而是來自真實使用情境的經驗與系統整合能力。
因此，NAPAI 將 AI 人才培育的重心，聚焦於 Agentic AI 與 Physical AI 兩大前瞻主軸：
培育能主動推理、規劃並回應使用者需求的智慧代理能力
培育能面對真實世界限制，將 AI 落實於實體系統中的實作能力
透過這兩大主軸的整合，NAPAI 致力培育能跨越模型、模擬與真實世界落差，真正解決現實問題的前瞻 AI 技術人才。
AI 的下一步，不只是更強的模型，而是能理解真實需求、並在真實世界中行動的系統。
計畫目標
NAPAI 採取「少而精、重實效」的策略，鎖定兩大技術主軸，整合種子師資培訓、課程模組共創、示範課程試行、學生實作競賽與社群經營等面向。
開源教材平台
共編課程地圖與 GitHub 課程庫
前瞻技術視野
培育跨域實作能力的 AI 專業人才
師資能量提升
強化教師教學與實務能量
社群支持系統
建立可擴散、可維護的課程模組
透過實作專題與競賽，引導學生關注真實產業情境與社會需求，為臺灣未來 AI 產業與智慧應用發展奠定扎實的人才基礎。