什麼是 Physical AI？為何問責問題比想像中更迫切？

所謂 Physical AI，是指不只在螢幕上生成文字或圖像，而是能在現實世界執行實體動作的人工智能系統——涵蓋工廠機械臂、自動駕駛車輛、手術輔助機器人等場景。這些系統一旦出錯，責任歸屬的複雜程度遠超傳統軟件故障。

今日的 AI 競爭重心已經轉移。問題不再是某個模型能否通過某項基準測試，而是自主系統能否被部署進工廠、車輛或醫院，同時不製造無法追責的風險。

以下三個真實可能發生的場景，清楚說明問題所在：

凌晨三點，AI 交易機器人執行了一筆未獲授權的槓桿訂單；斷網災區環境下，手術機器人完成了一次切割動作；生產線上，人形機器人做出接觸決策導致工人受傷。這三個場景指向同一種制度性失敗——沒有可信記錄能夠證明「誰」在何時做出了「什麼」決策，也沒有任何證據能夠驗證該決策是否在既定的授權邊界之內。

現有審計工具為何無法解決這個問題？

現有的審計工具，設計初衷是為人類操作的軟件系統服務，無法還原自主 AI 代理的完整決策鏈。這並非工具的技術限制，而是根本的架構問題。

更深層的挑戰在於：任何依賴單一公司服務器的問責系統，都會繼承該公司本身的利益與風險。日誌可能因系統故障而丟失，可能因版本更新而被改寫，也可能在法律壓力下消失。當保險公司、監管機構與機器人製造商就同一事故各執一詞，沒有任何一方有足夠的理由信任對方的服務器記錄作為中立裁決依據。

AxBlade 嘗試以公鏈形態回應這一問題：一個開放、無需許可的執行環境，其中的行為證明以密碼學終局性（cryptographic finality）作為錨定，而非依賴任何組織層面的承諾或自我申報。

關於本次活動：這是一場工作會議，不是發布會

AxBlade 對本次活動的定位，是工作會議（Working Session），而非產品發布會、代幣活動或泛談「AI 將改變一切」的舞台。

議程設計的核心目的，是讓已在生產環境中部署自主系統的從業者，能夠展示並討論真實的技術選型與商業決策——包括部署時遇到的實際問題、合規層面的未解難題，以及基礎設施建設的優先順序判斷。

預期出席機構涵蓋 AWS、NVIDIA、Y Combinator、Crypto.com、Roche 及 Pfizer 等，代表雲端基礎設施、機器人技術、醫療及機構金融等多個領域。參與名額設有上限，採申請審核制。