在生成式AI席捲全球的浪潮下，多數企業仍停留在聊天機器人、文件摘要與知識管理等應用階段，但對於製造、航空航太、汽車、能源與生命科學等產業而言，AI真正的價值不僅在於提升個人生產力，更在於如何深入工程、研發與製造核心流程，創造可量化的商業成果。
達梭系統（Dassault Systèmes）全球執行副總裁暨亞太區總裁Samson KHAOU。 達梭系統／提供
為此，達梭系統（Dassault Systèmes）全球執行副總裁暨亞太區總裁Samson KHAOU指出，全球企業正從「AI實驗期」邁向「AI工業化時代」，未來競爭關鍵不再是哪一家企業率先導入AI工具，而是誰能將產業知識、工程模型、模擬技術與AI深度融合，打造真正理解產業邏輯的智慧系統。
Samson KHAOU表示，當前市場對AI存在一項常見誤解，認為大型語言模型就是AI的全部，但企業真正需要的並非單一模型，而是一套能理解實體世界運作規則、串聯產業流程與專業知識的完整架構。
AI核心基礎 預測結果提供解方
達梭系統近年持續推動「Virtual Twin虛擬雙生」、「Industry World Model產業世界模型」以及工業AI發展，目的正是讓AI具備理解產品、設備、工廠與供應鏈的能力。相較於一般生成式AI主要依據公開資料進行推理，達梭系統更重視企業專屬知識與工程數據的價值，透過虛擬雙生技術，將產品設計、材料特性、生產參數與營運數據整合至統一平台，讓AI不只是回答問題，而是能夠預測結果、進行模擬並協助決策。
未來AI最大的價值，不只是在產生更多內容，而是協助企業做出更好的決策。AI正快速從數位世界走向實體世界，尤其當AI開始進入工業設備、人形機器人、智慧工廠與自動化系統後，企業面對的不再只是演算法問題，更涉及熱能、動力、材料、電力、流體與機械等複雜工程課題。
因此，達梭系統選擇以虛擬雙生作為工業AI核心基礎。企業可在產品、工廠甚至AI基礎設施正式建置前，先於虛擬環境完成驗證與模擬，大幅降低成本與風險。
值得注意的是，達梭系統近年與NVIDIA的合作，也被視為推動下一代工業AI的重要布局。雙方正共同推進AI工廠（AI Factory）與產業世界模型發展，利用高效能運算、物理模擬與生成式AI技術，打造可持續學習與最佳化的智慧環境。
Samson KHAOU認為，未來企業導入AI將經歷3個階段。第一階段是AI Adoption，也就是工具導入。現階段許多企業員工已開始使用ChatGPT、Claude或其他生成式AI工具，但這並不等於企業真正完成AI轉型。第二階段是AI Implementation，也就是企業如何將AI整合至既有流程與工作場景，並建立可持續運作的管理架構。第三階段則是Industrialization，也就是AI規模化與工業化。
當AI從少數部門試驗擴展至研發、設計、生產、供應鏈及營運體系時，企業必須建立完整治理架構，包括數據管理、安全控管、工作流程與模型管理機制。
完善資料治理 建構真實產業場景
Samson KHAOU特別強調，未來AI競爭除運算能力外，資料治理與AI治理將成為另一項核心競爭力。
尤其隨著各國開始推動主權AI與本地化部署，企業越來越重視數據留存、智慧財產保護與法令遵循要求。資料不只是企業資產，更是訓練AI的重要燃料，因此如何確保資料安全及知識不外流，將是企業推動AI的重要課題。
當企業開始建置專屬大型語言模型、AI Agent以及企業知識庫後，管理難度將遠高於過去的資訊系統。
未來企業除了管理人員權限，甚至還必須管理AI Agent的行為與存取範圍。在這樣的趨勢下，達梭系統正把AI與虛擬雙生、模擬分析及系統工程進一步整合，透過3DEXPERIENCE平台提供從產品設計、工程驗證到製造營運的完整數位環境。
這也是達梭系統與其他AI供應商最大的差異。市場上大部分AI業者專注於模型本身，但達梭系統擁有來自工程、製造與科學領域累積超過數10年的知識基礎，可將AI建構在真實產業場景上。
例如在半導體領域，可透過虛擬雙生模擬先進製程與設備運作；在汽車產業，可利用AI輔助設計與性能驗證；在人形機器人領域，則可透過模擬環境完成訓練與預測，減少實體測試成本；在AI工廠建設方面，則能預先驗證能源、散熱、網路與空間配置等各項參數。
Samson KHAOU表示，未來10年最重要的技術融合將來自AI、虛擬雙生與模擬技術三者結合，而不是單獨發展。
適逢達梭系統深耕台灣20周年，也見證台灣成為全球工業AI版圖中的關鍵角色，而達梭系統的策略非常明確，不追逐短期AI熱潮，而是持續深化虛擬雙生、產業世界模型與工業AI布局，協助企業在虛擬世界完成驗證與創新，再將成果轉化為真實世界的競爭優勢。
這不僅是達梭系統推動AI發展的核心理念，也將是全球製造業邁向下一個智慧產業時代的重要基石。