10 SPORTS IMPACT -專題報導- 球賽[6]，這些機器人能即時處理視覺與動態訊號，自主決策並執行戰術。雖然表現仍與人類球員 有差距，但這一事件顯示出多模態 AI 結合機器人技術的潛力：未來的體育不僅是「人與裝備」的 關係，而可能演變為「人、裝備與 AI 系統」的複合互動。對體育用品業者而言，這意味著器材將 不再只是被動的工具，而是能與使用者協作的智慧平台。 總體來看，多模態 AI 帶來的不是單點改善，而是一種全方位的理解能力。當影像、數據與語 言能夠在同一個模型中被整合，產業將不再需要為每一個場景開發不同系統，而能建立跨場景的 智能基礎。這種跨域整合，正是體育用品產業在下一階段轉型中不可或缺的元素。當 AI 能夠同時 理解影像與語言時，它也開始學會『決策』——這正是 Agent 登場的契機。 五、AI Agent：虛擬同事的誕生 在生成式AI與多模態AI逐漸落地之後，產業界開始將目光轉向AIAgen t。與前兩者不 同，Agent的意義不在於「能生成什麼」或「能理解多少」，而在於能夠主動行動。它不僅回答問 題，還能根據目標拆解任務、調用工具，並完成一系列跨流程的動作。這種能力，使它更接近「 一個虛擬同事」而非「單一工具」。 在製造場景中，AI Agent 已經展現出強大的整合潛力。當產線監測系統偵測到異常時，Agent 不只是發出警告，而是能自動呼叫瑕疵檢測模型，生成即時報表，並透過內部通訊平台推送給相 關人員。如果異常屬於重複發生的問題，Agent還可以檢索過往的維修紀錄與供應商數據，提出臨 時解決方案。這樣的流程原本需要多個部門協作，如今能由單一 AI Agent 自動串連。 在零售端，Agent的價值則體現在決策支持。透過人流監控、銷售紀錄與顧客行為數據的整 合，Agent可以模擬不同陳列方案的轉換率，並自動生成調整建議。當特定商品庫存不足時，它 甚至能自動連結庫存系統，下單補貨或提醒物流。這些任務在過去需要店長、採購與行銷三方協 作，如今可以由一個 AI Agent 在數分鐘內完成。 在銷售與客服場景中，Agent的角色更像是一個「多功能助理」。它能同時查詢庫存、生成報 價單、檢索售後FAQ，甚至更新CRM系統，將客戶互動完整記錄。對於中小型品牌來說，這意味 著不必配置龐大的後勤團隊，也能提供與國際大廠相近的服務水準。 值得強調的是，Agent 的出現代表 AI 從「被動反應」跨入「主動解決問題」的階段。它不再
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