Abstract
[Google Meet]
https://meet.google.com/rsv-sygt-jhf
這一年來我們見證了實體人工智慧（Physical AI）領域的快速發展，但我們卻鮮少深入思考，這項技術如何真正賦能人類，並落地於真實世界。在本次演講中，我將介紹「以人為本的實體人工智慧（Human-Centered Physical AI）」概念，這個願景建立在三個核心支柱之上：
1. 推進以人為本的方法論（advancing human-centered methodologies），
2. 確保以情境為基礎的安全驗證（ensuring scenario-based safety validation），
3. 培育面向未來的人才（nurturing talent for the future）。
透過建立能夠賦能人類並靈活適應不同使用者與情境的新方法論，我們得以打造不僅具備智慧的實體人工智慧系統，且能真切回應人類需求。同時，在安全關鍵應用中，安全保證更是不可或缺，而情境導向的驗證機制正是確保系統於真實環境中具備可靠性的關鍵。最後，若要持續推動此領域的發展，我們必須培養下一代具備知識、技能與創造力的人才，使他們能在這個快速變動的世界中茁壯成長。
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這一年來我們見證了實體人工智慧（Physical AI）領域的快速發展，但我們卻鮮少深入思考，這項技術如何真正賦能人類，並落地於真實世界。在本次演講中，我將介紹「以人為本的實體人工智慧（Human-Centered Physical AI）」概念，這個願景建立在三個核心支柱之上：
1. 推進以人為本的方法論（advancing human-centered methodologies），
2. 確保以情境為基礎的安全驗證（ensuring scenario-based safety validation），
3. 培育面向未來的人才（nurturing talent for the future）。
透過建立能夠賦能人類並靈活適應不同使用者與情境的新方法論，我們得以打造不僅具備智慧的實體人工智慧系統，且能真切回應人類需求。同時，在安全關鍵應用中，安全保證更是不可或缺，而情境導向的驗證機制正是確保系統於真實環境中具備可靠性的關鍵。最後，若要持續推動此領域的發展，我們必須培養下一代具備知識、技能與創造力的人才，使他們能在這個快速變動的世界中茁壯成長。
Bio
陳奕廷教授目前擔任國立陽明交通大學資訊工程學系副教授。他於美國普渡大學取得電機與電腦工程博士學位，並曾任職於美國本田研究所（Honda Research Institute USA）擔任資深研究科學家。他的研究領域包括：以人為本的實體人工智慧（Human-Centered Physical AI）、智慧駕駛系統（Intelligent Driving Systems）、輔助型機器人（Assistive Robotics）以及電腦視覺（Computer Vision）。