AI機器人從自動化走向自主化

坐落在台南六甲的工研院南分院，以鏈結南台灣科技產業聚落為目標，目前聚焦於發展智慧機器人、先進雷射應用以及醫療照護科技等三大領域。近期，更設立了「智慧機器人創新與應用研發中心」與「智慧機器人研究中心」，積極推動台灣自有機器人技術的發展。

工研院南分院副執行長黃甦博士接受專訪時指出，應對機器人從傳統的「自動化」邁向具備自我學習能力的「自主化」時，應結合深耕數十年的製造業數據，積極布局垂直領域的專用型自主機器人商機。

圖一 : 工研院南分院副執行長黃甦博士

機器人的大腦與小腦技術

至於機器人技術方面，黃甦將之劃分為「大腦」與「小腦」兩個層次。「小腦」掌管肢體平衡與運動神經，例如翻跟斗或行走，目前中國在此硬體結構與馬達驅動領域發展迅速；而「大腦」則專注於智慧感知與自我學習，美國如Figure AI等新創公司正引領此趨勢。

黃甦認為：「自主的意思就是不用寫程式，而是讓機器人自己學會做這件事。」他舉例，近期的AI機器人已能透過觀察人類動作或影片，自主進行如將包裹標籤朝下並分類的邏輯，完全無需人工編寫任何一行程式碼。

至於大腦智慧的關鍵技術上，黃甦也針對世界模型（World Model）做出說明。他表示，外界普遍認為World Model是為了建立類似真實世界的虛擬環境以進行機器人訓練，但他強調，World Model更核心的價值在於賦予機器人預測（Prediction）能力。

當機器人具備World Model時，就能預先判斷出將杯子推到桌角邊緣就會掉落，並提前做出接住杯子的動作。這種基於感測數據並結合物理模型預測的能力，是機器人從被動指令邁向真正自主的關鍵。

善用台灣優勢 聚焦垂直應用與軟體系統

面對大國在通用型人形機器人的市場競爭，黃甦認為台灣難以在規模與成本上抗衡，但台灣擁有優異的精密加工、馬達驅動元件與IPC（工業電腦）基礎，更重要的是擁有豐富的製造業經驗。

他指出：「台灣的契機在於將生產製造業累積幾十年的專業，轉化為AI知識。」未來的AI訓練門檻將越來越低，決勝點在於「Data（數據）」。台灣業者應建置主權AI，針對特殊製造場景開發垂直專用型機器人。

黃甦表示，台灣廠商目前仍多處於代工與零組件思維，雖然在精密加工、馬達與驅動元件等機器人硬體模組上具備強大生產優勢。而在智能化層次上，台灣則有台積電等晶片供應鏈硬體實力，在機器人「大腦與小腦」的AI晶片上也大有可為。然而這些也都是屬於硬體與平台的侷限，他呼籲台灣產業應投入更多AI及軟體的開發，藉由軟硬體並重的策略，創造產業轉型與升級的契機。

儘管面臨市場與中國大陸低價競爭的疑慮，但黃甦認為，台灣仍應投入自有完整機器人系統的研發。一方面為鞏固自有技術的能力，另一方面也是累積技術歷練的關鍵；唯有透過實際投入，才能建立起追趕甚至超越對手的技術基底。

從國家戰略與技術自主的角度來看，掌握機器人整機製作能力對台灣具有不可或缺的重要性。如同美國積極將半導體產業移回本土，無論機器人短期內是否能順利商業化，站在國家研究與產業發展的層級，建立並保有本土專屬的機器人自主研發與製造能力皆是必要的一環。

機器人發展飆速 3到5年內入廠上工

針對技術落地的時程，黃甦樂觀預估，依照目前全球機器人技術的發展進度，大約3到5年內，就有機會能看到自主機器人加入工廠產線的特定環節。至於更全面性的使用，例如走入家庭或者與人類更緊密的互動服務等，則需要等待更長的時間。

他表示，未來兩三年內，人形機器人有望在工廠實現初步的自主運作，並實際加入產線的特定環節中。儘管目前受限於技術難度，機器人仍無法勝任如iPhone或滑鼠等精密的組裝工作，但已經能夠自主完成較為基礎的任務，逐步展現其在工業生產應用上的潛力。