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理財

「AI 人型機器人」缺乏殺手級應用!研華林其鋒:上控系統是台廠機會

科技新報

更新於 2025年07月29日09:53 • 發布於 2025年07月29日08:30

AI 人型機器人被視為繼電腦、手機、電動車後的又一顛覆性科技,研華台灣營運處副總經理林其鋒認為,AI 人型機器人目前仍在發展初期階段,至今缺乏殺手級應用,但會逐漸走向「百花齊放」的應用場域,以美中兩大系統引領潮流來看,關乎著「AI 大腦」的上控系統是台廠的機會所在。

AI 人型機器人仍處於初期階段

林其鋒表示,人力短缺、工資上漲,以及危險環境作業,加速全球推動機器人產業的發展,當人類面臨難以承受的高風險作業,如救災現場或高危險製造環境,機器人的介入變得刻不容緩,但目前來看仍在發展初期階段。

林其鋒指出,當前機器人產業最受關注的就是「人型機器人」,但業界普遍認為要真正普及,並應用到各行各業,人型機器人的發展仍需要一段時間,因此現在所見的服務型機器人,多以執行送餐等簡單任務為主,主要目的是為了降低人力負擔,這部分算是機器人發展的第一階段。

林其鋒分享,第二階段,機器人將朝向「協同機器人」發展,執行較高難度的任務,包括投入救災等高危險的環境,發揮其不可替代的作用,至於第三個階段就是陪伴型機器人,隨著技術的成熟,專業的醫療照護應用機器人將會逐漸問世。

台灣廠商具備「整合」關鍵優勢

台灣的機會在哪裡?林其鋒表示,台灣在 ICT(資通訊)產業扮演著「被整合者」的角色,但這並非毫無價值,從個人電腦、手機到 AI 伺服器,這些都不是台灣發明,但台灣廠商都能以卓越的整合能力,成為全球產業鏈中不可或缺的一環,而這正是台灣在機器人產業中爭取主導地位的關鍵。

林其鋒認為,這個產業未來將有更多晶片供應商、軟體平台提供者,以及周邊整合廠商投入,這些都需要一個高度整合的平台來統籌,因為其核心都將是各種異質平台的整合,例如 x86 與 Arm 架構的並存,以及軟體、感測器、通訊與資安系統的整合,而這正是台灣廠商的強項。

美中人型機器人爭霸之戰,馬斯克曾說特斯拉是第一名,但第二名到第十名都是中國企業,林其鋒認為,中國的優勢是具備市場規模,並藉由強大生產製造能力,打造堅強的機器人產業供應鏈,但這是從機械手臂、移動滾輪來看,最終「人型機器人」的關鍵仍在整合能力。

美中機器人爭霸走向兩大系統

中國機器人產業發展來勢洶洶,林其鋒指出,儘管台灣具有整合平台的能力,但中國在機器人零組件與製造居於領先地位,主要是因為中國擁有龐大的市場規模與製造業的強勁需求,直接推動機器人產業的快速發展。

林其鋒認為,儘管如此,但美中爭霸的地緣政治議題,正將全球劃分為兩大陣營,並顯得資訊安全更為重要,而從系統的邏輯來看,機器人分為「上控系統」與「下控系統」,其中上控系統整合所有 AI 大腦與資訊安全,而下控系統則是手臂、關節、移動等細部控制。

目前中國廠商的「下控系統」做得相當成熟,並具有成本效益,林其鋒指出,對台灣而言,現階段切入「上控系統」將是更好的策略,整合 AI 與資安注入機器人的「大腦」,掌握機器人的控制能力,至於下控系統只要透過產業分工來進行即可,而台灣走向歐美陣營,更有望發展獨特的競爭優勢。

研華無縫轉型至機器人產業

研華從工業物聯網(IIoT)與工業電腦(IPC)跨到機器人產業,林其鋒指出,表面看起來沒有太大關係,但其實整體是一脈相承,因為研華過去在 AIoT 解決方案中,累積與晶片商合作、整合軟體平台、驅動程式、感測器、通訊與資安系統的經驗,這些都與機器人產業所需的技術相吻合。

林其鋒說明,研華的策略是從「晶片層級」(Silicon Level)便開始與 NVIDIA、高通、聯發科等晶片大廠合作,共同開發所需的軟體平台與裝置驅動,並與全球頂尖的機器人開發夥伴建立緊密合作關係,共同創造符合其需求的平台。

林其鋒認為,機器人產業的發展是一個持續演進的過程,沒有一蹴可幾的解決方案,研華過去與全球客戶夥伴緊密合作,已經累積成功開發解決方案的經驗,有助於研華將台灣的整合實力推向全球機器人產業。

未來機器人應跳脫「人型」框架

目前「人型機器人」多停留在表演階段,尚未進入大規模的實際應用,林其鋒指出,主要是因為缺乏殺手級應用,像是送餐機器人之所以普及,正是因為機器人解決人力送餐的通點,但現有的「人型機器人」,無論是醫療照護,或是家庭陪伴,目前都還沒有達到足以取代人力的「甜蜜點」。

林其鋒分享,真正的機器人發展,不應該過於執著於「人型」的外觀,而是應該回歸到應用需求本身,像是波士頓動力的機器狗,雖然外形不像人類,但移動快速,適用於軍事或救災現場,這就是「進入行業」的最佳範例。

未來機器人的外形將因應用場景而異,林其鋒指出,目前看起來,最快就能應用的是無人農耕機,以 AI 規劃最佳路徑來採收農作物,還有亞馬遜倉儲中移動貨架的自動搬運車,這些機器人並非人形,但卻實實在在地解決產業痛點,相信未來機器人將從實際需求出發,而非單純追求人型外觀。

(首圖來源:科技新報)

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