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    多功機器人協作再進化
    打造工業5.0關鍵載臺
    [作者 陳念舜]   2025年02月11日 星期二 瀏覽人次: [952]

    橫跨2024年初從NVIDIA執行長黃仁勳頻繁登臺、年底由臺積電董座魏哲家發言,以及2025年CES首度發表Cosmos模型以來,這波人形機器人熱潮方興未艾。臺灣除了追逐供應鏈商機,也不能忽略多功應用與工業5.0「以人為本」的關聯性。


    沿著2024年底由黃仁勳、魏哲家陸續點亮「多功機器人」明燈的指引,直到2025年初美國消費電子展(CES)期間,AI機器人應用展示更是無所不在。最終在NVIDIA執行長黃仁勳的開幕演講,發表全球首個世界基礎模型Cosmos達到高潮,能讓使用者藉此以合成資料建立高度擬真的場景,解決機器人訓練需大量學習數據的難題,讓機器人具有空間智慧,實現新一代多功協作機器人的演進。


    集邦科技(TrendForce)分析師曾柏楷也指出,雖然現今已可利用AI實現訓練、部署、模擬等開發功能,但相較於AI PC或AI手機,無論是工業型/服務型機器人、透過NVIDIA進行的數位人機互動,皆有明確定位。


    經由AI賦能實體機器人與虛擬助理的效益不僅更為明顯,透過生成式AI所帶來之效率提升與體驗改善也更易估算與衡量。在一定程度上能克服目前AI產業正在尋找重要應用的困境,未來若機器人協作再進化,將是更重要的AI載臺,可與人機協作完成更多任務。



    圖一 : 2025年初美國消費電子展(CES)期間,最終在NVIDIA執行長黃仁勳的開幕演講,發表全球首個世界基礎模型Cosmos達到高潮,(source:blogs.nvidia.com)
    圖一 : 2025年初美國消費電子展(CES)期間,最終在NVIDIA執行長黃仁勳的開幕演講,發表全球首個世界基礎模型Cosmos達到高潮,(source:blogs.nvidia.com)

    工業5.0關注「局部數位化」 問技術能為員工做什麼?

    且就實務角度而言,工業5.0更關注有目標的「局部數位化」,諸如用於提升工安的AI技術、員工數位技能再培訓等,由傳統專家主導的鑑別式AI邁向民眾聊天通用的生成式AI,並落實導入於百工百業。


    有別於工業4.0以CPS虛實整合為核心,卻可能忽略了人的重要性,現場無法完全由智慧自動化取代。如Ericsson更強調此基於「技術民主化」,以人為本的產業會把人的需求和利益放在生產過程的中心,「不問員工能用新技術做什麼,而是在工業5.0的架構下,問技術能為員工做什麼?」


    表一:工業5.0主要技術類別及內涵(source:TrendForce)

    工業5.0主要技術類別

    內涵

    Human –MachineInteraction

    包括協作工作、多語言語音、手勢識別、人類意圖預測、互動目的AR、增強人類身體和認知能力…等概念

    Bio-inspiredand smartMaterials

    重點關注具有自我修復、可回收和具有內在可追溯性的嵌入式感測器技術等特性之材料

    Digital TwinsandSimulation

    透過感測器資訊與真實環境連結,可支援複雜的流程,如工廠中的自主資源重新配置、替換或移動,從而提高資源的靈活性

    Datasharing andProcessing

    該領域主要聚焦於安全資料管理,鑑於人工智慧對資料探勘有大幅需求,資安技術之重要性已顯著提高

    ArtificialIntelligence

    自動化和分類任務,包括基於因果關係的AI、無需人工干預即可實現適應性的AutoML、以人為中心的AI、透過專家系統改進的AI組件等

    Technologies for energy

    efficiency, renewable,

    storage, and autonomy

    這些技術開發並實施了為了實現碳中和之技術方法,最主要的是再生能源、氫能應用、低功耗營運和數據分析,以及產業其他與潔淨能源和相關技術之創新

    Reconfigurability

    用以快速適應動態的市場需求,涉及物理、資訊和組織元素的動態管理,以實現生產過程的靈活性和敏捷性,如支援動態客製化與快速原型設計等


    生成式AI也可望成為實現「以人為本」的工業5.0願景的途徑之一,經過落實人員與智慧機械之間的協同合作,使後者能理解協同作業人員的意圖,並採取適當反應。讓人員價值應體現在對於需求的思考分析,而AI系統與協作機器人,則可用於處理勞動密集型工作,緩解人力不足問題,維持並提高生產力。



    圖二 : Ericsson更強調「不問員工能用新技術做什麼,而是在工業5.0的架構下,問技術能為員工做什麼?」(source:ericsson.com)
    圖二 : Ericsson更強調「不問員工能用新技術做什麼,而是在工業5.0的架構下,問技術能為員工做什麼?」(source:ericsson.com)

    人形機器人跨足 可望打破服務/工業型機器人邊界

    工研院機械所智慧機器人技術組組長黃甦表示,若從功能特點上看來,工業機器人與服務型機器人的本質區別,在於前者的工作情境都屬已知,主要用於單調、重覆或危險的工作場合;後者則絕大多數未知,應用場景複雜多變,具體細分的種類更多,過去20年來看似擁有無窮潛力,卻未真正浮現。


    其中「人形機器人」在機器人學的發展上是一項極為象徵性的產品,在結構和功能上盡可能接近人類,具備手、足、眼等人形外表特徵逐步從教育科研、娛樂表演,開始跨足工業相關測試場景,未來還有機會改寫服務型機器人的歷史,成為橫跨多樣專業領域的通用型機器人,甚至打破服務/工業型機器人的應用邊界。


    預估2025年人形機器人發展將不斷有更多突破,可望實現複製人類靈活與聰敏的特性,使應用場域可從廠內工業製造出走,擴及醫療、服務、公務、防/救災應用,等複雜場景,實現技能化、智慧化、擬人化、普遍化,提高總體生產力。



    圖三 : 2025年人形機器人的發展將不斷有更多突破,使應用場域可從廠內工業製造出走,實現技能化、智慧化、擬人化、普遍化,提高總體生產力。
    圖三 : 2025年人形機器人的發展將不斷有更多突破,使應用場域可從廠內工業製造出走,實現技能化、智慧化、擬人化、普遍化,提高總體生產力。

    多樣結構整合起步 足型+具身智慧分進合擊

    黃甦進一步指出,目前人形機器人市場和研發正處於快速變化和發展階段,尚未形成統一且明確的分類標準,只能先分別依其移動方式,包含:足式、輪式、(足+輪)混合移動;依外觀分類:擬人型、非完全擬人型。另有大模型+機器人的「具身智慧(Embodied AI)」趨勢,吸引美國網路科技大廠透過LLM大語言模型整合布局,不僅具備高度複雜的物理動作能力,還能透過自然語言處理和深度學習,進行智慧決策與人機互動。


    臺廠優勢在於具備IC製造的完整生態系與AI先進晶片的製程技術、完善的機器人零件供應鏈、PC/IPC等資通訊產品等豐富的系統整合實績,具備打造人型機器人軀體技術的能力;可在應用上將軟、硬體整合,提供高附加功能的整合性方案,並以關鍵模組技術的產品,切入歐美大廠的人形機器人供應鏈體系,可承接大廠不願做或小廠做不來的訂單。


    強調市場驅動多功應用 加速達成上市價格甜蜜點

    然而,面臨中國大陸已是目前全球人型機器人企業數量最多地區(超過60家,占比37%),市場同樣陷入過度內捲階段。臺廠還應積極加入開發軟硬體整合方案,如AI演算法、多模態感知融合等先進技術,從企業剛性需求到個人柔性互動、先進硬體設備到智慧軟體平臺,於AI機器人發展朝向全面多元且務實展開。


    企業未來若想要藉人形機器人來提升生產效率,還是會優先考量到浪費耗能與成本議題,即除了市場規模還要有商業模式推廣落地。「必須要像人類一樣聰明、具備多功能性,而非如目前只能從事單一任務、重複性動作的工業機器人。」所以NVIDIA除了串連硬體、平臺,讓生成式AI得以運作,還須針對客戶需求打造生成式AI訓練模型,以加速達到目前認知約2萬美元的上市價格(值)甜蜜點。


    除了前述來自科技進步的驅動,將隨著AI、深度學習與機器視覺等軟硬體技術的推陳出新,讓人形機器人可以通用於為人設計的社會與環境;另有來自市場需求的驅動,基於服務產業的需求,可藉其人性化的互動方式和多功能性,成為重要工具。


    用於因應各國正面臨勞動力短缺與老齡化問題,人形機器人能在護理、陪伴、助理等方面發揮重要作用;工業自動化的演進,人形機器人可在製造業如人類一樣執行任務,具有可動性、適應性、靈活彈性、自動認知、協作性,以提高生產效率和安全。


    根據內政部最新發布2024(龍)年臺灣人口統計出爐,累計全年出生數僅約13.4萬人,續創歷史新低,同期全年死亡數為20.2萬人,已連續5年「生不如死」。其中幼年人口(0~14歲)占比續降至11.72%、15~64歲的工作年齡人口不及7成(69.1%)、65歲以上老年人口占比續攀至19.18%,預計2025年就會邁入老年人口占比逾20%的「超高齡社會」。



    圖四 : 根據內政部最新發布2024年臺灣人口統計,已連續5年「生不如死」,預計2025年就會邁入老年人口占比逾20%的「超高齡社會」。(攝影:陳念舜)
    圖四 : 根據內政部最新發布2024年臺灣人口統計,已連續5年「生不如死」,預計2025年就會邁入老年人口占比逾20%的「超高齡社會」。(攝影:陳念舜)

    AI新創Appier與iKala董事簡立峰認為,老一代人因為在已有專業知識下更有優勢,不比年輕人過度依賴AI給予答案,可能把大腦「外包」了,反而會利用AI創造出更好的工作效率。簡立峰也期許大家能變成一個「π」型人才,因為π有兩條腿顯示做事情的上下游,利用AI工具銜接後可以站得更穩、看得更遠。


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