進入物理AI領域可考慮6個學位課程

2026年BEYOND EXPO展示出物理AI（具身AI）是下一個前沿領域，該領域將算法集成到物理或虛擬實體中，如機器人、智能無人機、自動駕駛車輛。專家估計這一前沿還需3到5年才能成熟，因此當前是學習相關學位的合適時機。文章推薦了6個適合希望從事物理AI工作的學生的學位課程：

1. 機電工程：融合機械、電子與計算機科學，學習電機、傳感器、微控制器和控制系統。德國、日本以及越來越多東南亞國家的大學擁有世界領先的項目。

2. 機器人工程：專注於運動學、路徑規劃、同時定位與地圖構建（SLAM）及機器人操作系統（如ROS 2），許多課程已嵌入機器學習內容。

3. 電氣與電子工程（EEE）：設計物理AI所需的低層硬件，如電源管理、PCB設計、嵌入式固件和信號處理。NVIDIA、Qualcomm等公司需要EEE畢業生。

4. 計算機科學（機器人或AI方向）：側重軟件層面，研究如何讓機器人從人類演示中學習、基於模擬數據訓練自動駕駛汽車等。

5. 機械工程：設計物理AI的實體結構，如人形機器人或車輛，涉及物理學、數學和材料科學。

6. 認知科學：研究生物系統如何處理感官信息、做決策、學習運動技能，應用於腦機接口、假肢和人機交互。配合編程背景可形成獨特優勢。

此外，針對人工智能相關崗位是否會從軟件轉向硬件的擔憂，Linux基金會全球AI首席技術官Matt White表示，即使是AI從業者也在擔心自己的工作被AI取代。但他建議計算機科學學生努力成為全棧工程師，理解如何用AI構建、微調模型並創建應用，以應對變化。