東森深度周報／缺工免驚！機器人煮拉麵、收餐桌 直擊「AI學徒」養成班
餐飲大缺工，機器人來救火！全台首創AI拉麵機器人，不只會煮麵，還能在1分鐘內擺盤放好7種配料；甚至從廚房走到外場，連收餐盤、倒廚餘都能代勞。台廠從硬體到AI大腦，全力打造MIT「數位新員工」，搶攻全球上看533億美元的服務機器人商機！
這裡沒有人掌廚，只有機器手臂在熱鍋前忙活，它正在煮一碗豚骨拉麵。連甩麵都絲毫不馬虎，如果客人吃軟不吃硬，甩幾下都有講究。工研院資通所副組長鄭安凱指出，甩麵動作不只是為了好看，實際上是要控制麵條的彈性與精度。
AI拉麵機器人90秒上菜
麵煮好了，接下來才是重頭戲。叉燒、海苔、筍乾、蔥花，拉麵的靈魂伴侶，一個都不能少，三支機器手臂同時上工，目標是在90秒鐘內完成一碗拉麵。未來的拉麵店可能就長這個樣子，餐飲大缺工，過去的機器手臂做得到標準，卻學不來手感，機器人想從學徒出師，必修課是這個。小心翼翼夾起溏心蛋，力道太重會破，力道太輕會掉。這關大魔王只憑機械絕對行不通，得靠AI腦袋來幫忙。工研院資通所副組長鄭安凱指出，湯麵混合的口感，以及配料擺盤的精緻度，都可以透過新的AI技術，大量學習真人的技巧後加以實現。
一個拉麵學徒至少需要磨練兩年才能出師，機器人雖然只要兩個月集訓，但一樣得下苦功。真人每示範一次，系統自動生成100筆訓練數據，就像是準備了100顆不同角度的蛋，AI靠海量練習，24小時反覆夾取、擺放，才有資格進廚房。
收餐機器人挑戰複雜桌面
杯盤狼藉，還有廚餘全都混在一塊，這一桌只能靠人收拾了嗎？沒想到機器人也準備接手。工研院資通所經理曾慧如說明，透過即時推論技術進行桌面清理時，機器人會先辨識桌上的廚餘。看似簡單的收桌工作，其實比工廠生產線更加複雜，因為沒有兩組客人用餐後的桌面會完全相同。曾慧如指出，一名工程師一天最多只能生成約200筆資料，若要涵蓋所有情境，其實相當困難。
最大的難題是現實世界裡的變化根本教不完，濕紙巾泡在湯裡、叉子塞進杯子裡，人類千奇百怪的行為，只要機器人沒看過，就可能會出錯。工研院資通所經理曾慧如指出，機器人的視覺辨識與實際感知位置不一定完全吻合，因此夾取物品時可能不夠精準，在模擬環境中表現良好，也不代表在實際環境中能有同樣效果。
《EBC東森新聞》直擊AI訓練現場，眼前這台收餐機器人還在實習階段，因此有四支手臂，工程師一舉一動，機器人同步模仿。一隻手夾衛生紙、一隻手疊湯碗，同時左右開弓，操作難度不低，還是必須真人輔助完成，得交給專業的來。工研院資通所經理曾慧如指出，這類設備可安裝在移動式底盤上，例如一般美食街、大型餐廳或宴會館，都能提供桌面清理服務。
收餐機器人未來一旦正式上工，預估能提高四成服務效率，外場人力成本更有機會降低六成。但這不代表真人員工就能完全退場。90分鐘的用餐時間座位併桌、調動、餐具沒了補滿、小孩打翻飲料等隨機應變還是人類最在行。系統整合商劉瑞隆指出，不用擔心真人會完全消失，未來將由電腦人、機器人與真人共同協作。
MIT機器人搶缺工商機
缺工時代的人機分工，不是職業消失，而是任務重新分配。有業者看好這波趨勢正在打造一批能真正上工的數位員工。系統整合商劉瑞隆說明，系統會先進行人形偵測，確認目標是人之後，再朝目標前進，維持50公分距離進行人臉辨識及語音辨識。
能接待、能互動，虛擬店員也越來越常見。目前全台使用自動化設備的業者已經超過四成，每年以超過6%的幅度持續成長。放眼全球2026年無人零售市場規模更上看870億美元。系統整合商劉瑞隆指出，隨著避免使用紅色供應鏈的需求出現，更加證實業者存在的價值，因為他們是唯一完全MIT的供應商。
從缺工解方到非紅供應鏈，這支AI機器人戰隊搶的已經不只是一張餐桌，而是下一波科技新戰場。