根據工研院產科國際所的預估，2030 年全球所有運行中的工業機器人預期將會達到千萬台，市場規模將成長到驚人的 1,200 億美元。隨著 AI 技術快速發展，機器人產業正迎來新變革，AI 與機器人的結合，不僅讓機器人變得更聰明，也為各行各業創造新的生產模式、注入創新動能。
「機器人是一個既有產業，過去台灣已經有相當多經驗，特別是許多大型電子製造業工廠都已經導入機器人，但是未來有點不太一樣，因為大型語言模型的加入，讓機器人的智慧大幅躍進，並突破過去只能進行重複性工作的限制，走向能夠思考與推理的程度，」深耕機器人領域多年的工研院副院長胡竹生，針對過去及未來台灣機器人產業的發展走向，有著深刻洞察。
工研院致力賦予 AI 機器人「老師傅」的經驗與智慧
胡竹生分享，工研院在 AI 機器人領域已投入多年，特別是借力 AI 進化視覺導引技術，讓機器人能夠偵測環境、進行決策。「譬如研磨的過程中，需要在堆疊眾多物品的空間把要被研磨的東西準確放到機台上，因此機器人要能判斷物品放置的位置，並精準夾取，這些都需要 AI 輔助，」胡竹生舉例。
另一方面，在製造現場有許多標準化的製造程序，「研磨拋光」即是一例。胡竹生說明，研磨拋光是一種「工藝」，因為要把表面磨到什麼程度、用什麼方法研磨，都必須仰賴老師傅的多年經驗。「工藝並沒有辦法用公式清楚表達，所以必須透過 AI、類神經網路等先進技術將經驗數位化，才有機會傳承，」胡竹生以刀具鑄造為例，說明開刃的過程中，並非單純使用磨刀石即可，還必須講究角度與力道，而這就屬於老師傅的經驗累積。現在，只要讓 AI 學習這些經驗，就可以賦予機器人相關知識，順利駕馭拋光研磨的能力。
「面對少子化與工業製造環境不佳的挑戰，賦予機器人足夠能力傳承老師傅的工藝，就是唯一出路，」胡竹生說。
擔任自主移動機器人聯盟召集人，以訂定產業標準為目標
近年，胡竹生也擔任由工研院與產業共同成立的自主移動機器人聯盟（Autonomous Mobile Robot Alliance；AMRA）推動召集人。對於自主移動機器人聯盟的發展目標，胡竹生分享，隨著自主移動機器人 AMR 已經可以透過 SLAM（同時定位和建圖）技術感知環境並進行移動，就會開始延伸出對移動能力、運載能力與無線通訊的要求。
「對於移動和運載能力，過去都沒有共同標準，因此每家機器人業者都只強調自己產品的能力，卻沒有人進一步檢測，所以我們聯盟成立後的第一件事，就是訂下產業標準，讓使用者購買機器人時有數據可循，」胡竹生強調，在完成第一步後，接下來就是針對 AMR 必備的無線通訊打造統一的通訊協定標準，讓使用者可以輕鬆管理不同品牌、相異功能的機器人，增加市場效益。未來，自主移動機器人聯盟也有規劃針對 AGV 與輪型、足型等機器人訂定共同標準， 讓產業有規則可以參照，並提高使用者的效益。
人型機器人能否加速落地，關鍵在於市場規模和產業效益
近年在黃仁勳、馬斯克等科技巨頭的積極投入下，也讓人型機器人產業快速崛起。面對這樣的趨勢，胡竹生認為台灣開發及應用人型機器人的進程，其實與「市場」密切相關。
「如果是在工廠環境裡，人型機器人的應用場景可能比較容易實現，在日常生活中要讓消費者買單，還需要克服一些挑戰，包括成本，以及比工廠複雜許多的使用環境，」胡竹生分享，人的雙手不能替換，但機器人的手爪可以依據不同生產需求更換夾爪，以提升生產效益，這是在工廠內的使用情境。至於在日常生活中，使用者應該會期待人型機器人扮演管家的角色，完成拖地、洗碗、摺衣服等家務工作，因此人型機器人擴大應用場景的關鍵在於「能否通用」，因為如果不需要考量通用多個場景，就只要設計滿足單一需求的機器人即可，成本可能只有人型機器人的 1%，「所以現在人型機器人要克服的不是技術層面，最大的挑戰其實出現在落地應用的時候。」
「像是足型機器人現在市場規模較不明顯，因為真正的機器人在服務時為什麼不用輪子而要用成本比較高的雙足？這是值得思考的問題，」胡竹生強調，儘管雙足或四足機器人可以有更好的行動能力，因此許多人認為可以應用在救災、巡邏等場景，不過現在市場仍屬於小眾，「所以過去台灣為什麼沒有投入研發？坦白講就是產業效益還沒有看得很清楚，」胡竹生說。
工研院預估，2030 年工業機器人市場規模將達 1,200 億美元！
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人型機器人是長遠目標，以 AI 加持既有技術才是關鍵
「人型機器人是一個長遠目標，可以投入研發，但千萬不能忽視產業推廣的重要性，」胡竹生觀察，目前多是新創公司參與開發人型機器人，相較之下，KUKA、FANUC、安川電機等傳統機器人製造商，則是選擇透過 AI 技術賦能既有機器人，讓機器人的能力更進化並創造極大效益。
「台灣很多廠商對於導入機器人已經有豐富經驗，我們有機器人的關鍵零組件廠商，也在全球 AI 伺服器供應鏈扮演關鍵角色，如果未來能夠緊密結合這兩項技術，台灣的優勢就會出現，」胡竹生強調，人型機器人是長遠趨勢，但不代表現在所有企業都要大破大立、迎頭追擊，更重要的是如何借力 AI 先讓現有的機器人更聰明，這才是企業可以在短期劃出市場成長曲線、創造新效益的決勝點。
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