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偲倢科技今年參與「2026 台北國際自動化工業大展」，執行長陳青煒表示，企業導入 AI 的下一個競爭點，不是採用更多 AI 工具，而是如何讓模型、資料、算力、模擬環境與製造現場形成一套可持續運作的架構，而 SPAK 的核心目標就是協助企業串聯既有 AI 資源，讓 AI 成為工廠營運能力。
陳青煒表示，隨著生成式 AI、Physical AI 與數位孿生技術快速發展，製造業導入 AI 的挑戰，正從建立單一應用，轉向如何讓模型、資料與應用真正進入工廠營運流程，今年以「從模擬到執行，串聯 AI 工廠全流程」為主題，展出 SPAK（Spingence Physical AI Kernel）AI 工廠營運系統。
陳青煒指出，SPAK 整合 Physical AI、Enterprise AI Infrastructure 與 Digital Twin 三大核心能力，以部署 AI 代理、模擬環境與製造現場，協助企業建立可持續演進的 AI-Native Factory，串聯資料生成、模型訓練與驗證、現場感知及回饋優化流程，讓 AI 從單點工具成為製造營運的一部分。
SPAK 是偲倢科技為管理 AI-Native Factory 所打造的 AI 工廠營運代理，其基於 NVIDIA Factory Operations Blueprint（FOX），並採用 NVIDIA Nemotron 開放式模型，SPAK 整合編排層，可全面掌握工廠內的工業 AI 代理群、數位孿生環境、以及實體營運作業。
自動化產品品質檢測應用方面，偲倢科技持續升級以 NVIDIA Defect Image Generation 技術及 NVIDIA Cosmos 世界基礎模型所驅動的AINavi 瑕疵檢測平台，導入瑕疵剪貼、生成式瑕疵資料與檢測數據分析等能力，協助企業因應新產品導入、特殊瑕疵樣本不足及製程變化等挑戰。
偲倢科技將 Vision Language Model（VLM） 延伸至智慧工廠場景，讓 AI 理解人員、設備與環境之間的互動情境，將工廠影像轉化為可供異常分析與營運決策使用的現場資訊，而 Cosmos 模型則可用於驗證作業人員是否遵循標準作業流程（SOP），並在偵測到任何錯誤時即時發出警示。
面對企業 AI Agent 與生成式 AI 應用持續增加，模型部署、GPU 資源配置與服務維運成為新的管理課題，偲倢科技 Edgestar 以 AI Service 為核心，統一管理地端 GPU 與 AI 模型，將 LLM、VLM 等模型建立為可供不同部門、AI Agent 與應用系統共用的標準化服務，降低重複部署與維運成本。
偲倢科技將設備、產線與製造流程建立於虛擬工廠環境，透過 NVIDIA Omniverse 函式庫擴展工作流程，基於 OpenUSD 的 3D 資料連接至模擬與驗證工作流程，協助企業在對生產線進行調整之前，測試 AI 的行為，並優化工廠營運，形成現場資料→模擬驗證→AI 優化→現場執行的虛實循環。
偲倢科技將呈現從 AI 模型、智慧工廠應用、企業 AI Infrastructure 到數位孿生的完整架構，讓企業實際看見 AI 如何從虛擬環境中的模擬與驗證，進一步走向製造現場的部署與執行，並將持續深化 SPAK 的平台與智慧工廠應用能力，協助製造企業逐步建立持續演進的 AI-Native Factory。
（首圖來源：偲倢科技）
