機器人今年超夯 專家：2到5年可望看見普及
[NOWNEWS今日新聞] 今年市場對於機器人的投入熱度，真的不一樣了！
今年初的美國消費性電子展（CES），各家廠商紛紛端出人形機器人產品；輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳在3月的GTC，展示出與迪士尼合作推出的《冰雪奇緣》仿生機器人雪寶互動；美國機器人公司Figure AI近期更秀出了理貨機器人與真人對決，並一口氣直播機器人理貨200小時。
上述皆是廠商十足的「火力展示」。而將在6月2日5日登場的台北國際電腦展（COMPUTEX）今年更首度在台北國際會議中心加開場館，單獨展示各廠商機器人產品及成果。
但回到一開始，現在的機器人到底在夯什麼？與過去所發展的機械又有所不一樣？
工研院南分院執行長周大鑫接受《NOWNEWS》採訪時，作出以下的定義：
🟡機械：執行命令的工具，它依賴預先輸入的程式，在規格化的環境中自動追求極致的精準與效率；但無法理解環境變異，一遇干擾就容易停擺，必須仰賴人類進行校正，本質上是「人腦的延伸」。
🟡機器人：具備適應力的實體，可以執行「感知－決策－執行」，透過「眼耳皮膚」（視覺、雷達、收音）感測，經由「大腦」（AI）來思考、決策，並以機械（機械、觸手）來執行動作，屬於自主運作智能體。
周大鑫說明，許多人對於機器人概念停留在工廠，如移動機械平台、機器手臂，因為工廠可以在控制好的環境內推動許多自動化的工作；但機器人不僅要工作，更必須考慮到與環境互動，而許多環境意外變化都無法預先用寫程式來排除。
工研院產科國際所分析師黃仲宏指出，機器人本身概念並不算新穎，但今年會成為熱門關鍵字，很大原因在於仿生機器人大量出現可能性，像是中國宇樹科技的機器人可以翻跟斗、跳舞，已經近乎人類活動。
少子化、缺工成發展誘因 專家不擔心機器人造成大失業
為什麼台灣需要投入機器人產業？專家學者均點名，很大原因來自人口持續衰退所形成的人力短缺痛點。
台灣2025年邁入「超高齡社會」，也就是65歲以上老年人口占比突破20%門檻；與此同時，台灣今年前4月新生兒人數僅3萬出頭，每月平均不到1萬個嬰兒出生；最新統計下，總人口數2326萬餘人，已28個月負成長。
隨著勞動力持續衰退，機器人成為填補人力缺口的解方之一。另一方面，社會也擔憂機器人將全面取代人力，引發大規模失業潮。
對此，周大鑫認為，事實上正好恰恰相反，因為當許多產業都面臨人力短缺，特別是服務業面臨缺工，「機器人不是要取代人，而是要能夠補強人力所不足」，也可以幫忙人類處理高風險的工作，將可以讓人力安排到更合適的地方。
AI、數位雙生當加速器 專家看機器人趨勢：2到5年可普及
既然機器人是填補勞動力的關鍵解方，它們何時能真正走入你我的工作場域？黃仁勳在2024年就提出「數位雙生」（Digital Twin），也就是讓機器人可以在虛擬世界反覆進行數千萬次的模擬，減少在現實世界測驗難度及時間。
周大鑫進一步說明，過去沒有AI技術或數位雙生技術不普遍，很多情境就必須實際驗證，而現在AI 技術的進步，許多情境不一定需要實際演練，而可以透過虛擬化的部分讓他去產生、訓練，屆時投入人類環境就可以做好準備。
他推斷全球機器人發展趨勢，機器人進入實際生活情境，先在一些具有限制性的特殊環境，執行有風險工作，認為餐飲服務、醫療照護、巡檢及物流將會是機器人最優先投入的領域，舉例像是工研院推出在手術室裡面遞交手術器具，減少針扎意外的「安心器械夥伴機器人」；緊接著，當機器人在限制環境內取得明顯效益之後，就可以大量複製到其他醫院的手術房，達到普及化。
他預估，2年內就可以看到限制環境中的導入，並在5年內達到普及化程度；若這段時間，AI出現革命性進步，那麼時間只會更快。
▲處理手術房內器具的「安心器械夥伴」可以有效減少手術時出現手術室針扎事故，減少感染可能性。（圖／記者鍾泓良攝影）
距離機器人普及化 分析師：克服物理世界還有距離
然而，黃仲宏則提出不同看法。他認為，全世界距離機器人滿街跑還有相當距離，最大問題在於機器人面對物理世界的認知，還是相當不到位，點名無論是中國的宇樹科技、美國的Figure AI、特斯拉及1x這點，展示出來的機器人還是按照自動化設定完成任務，距離自主與現實世界互動，距離取代藍領、白領工作還相當遙遠。
即便採取數位雙生可以進行數千萬次的「Sim-to-Real」模擬，但中間仍存在AI對於現實世界數據蒐集成本及精準度仍有落差，這就是人類與機器人存在的「場域差距」（Domain Gap）。
黃仲宏簡單舉例，史丹佛大學已經可透過3D視覺把物理空間建構出來，因此在一個虛擬空間裡架設一個書架並非難事，「但是人類可以判斷書架是木頭、還是塑膠做，選擇小心繞過」，但機器人並不具備在虛擬世界判別書架材質的能力，當遇到書架可能就會選擇直接撞下去，現實中就會把書架撞倒，或是經過時撞壞。
但他也補充，「人形機器人產業還沒有起來，但是產業鏈相當完整」，因為建立起機器人產業，背後所需要的傳動、視覺、軸承等零組件、模組到整機都已經成熟，現在只差有辦法整合在一起，並讓機器人可以進入現實世界。