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德國進口ERS全系列SC 1.0 TR-HG

數據顯示，2025年全球機器人市場規模將成長2.5倍，達267億美元規模。今年8月舉辦的「2022中國臺灣機器人與智慧自動化展（TAIROS）」中，經濟部技術處展出12項最新智慧機器人科技，包含可同時控制3個機器人協作的多軸機器人控制器，透過單一系統整合多手臂應用，可提升50%以上的產能。受疫情影響，自動化、高彈性的制造業需求快速成長，歐美日等國已啟動新一代工業革命，結合物聯網、機器人推動智能制造，未來機器人產業布局將朝多機化、智慧化與系統化等方向發展。

　　機器手臂的創新應用

　　回顧疫情壟罩的三年，制造業積極導入自動化生產或努力轉型走向智能制造，生產線或工作場域中出現愈來愈多機器人、機器手臂應用場景，取代人類操作儀器設備或其他人力作業。隨著AI快速導入機器手臂，傳統機器手臂開始擁有自主學習能力，生產效率大為提升。

　　AI機器人不僅可以控制機器手臂的速度、力道與精準度，還能透過感測、數字孿生等高階技術與各種數據鏈接，降低錯誤率。機器手臂不僅能運用于制造業生產線及倉儲物流，智慧醫療、智慧生活等場域中也能看到各種機器手臂協作案例。

　　如Skyline Robotics開發Ozmo系統執行自動化清洗外墻任務。Ozmo集結AI、機器學習、kuka的KR AGILUS小型機器人、計算機輔助圖像處理系統等優勢，只需1名工作人員控制作業平臺、電源、水源供給與起重機，由機器手臂負責清洗玻璃外墻即可。過去需要花3-4個月時間，動用3-4名工作人員執行的清潔工作不到50%的時間內就可以完成，省時，而且安全。

　　智慧醫療方面，臺大癌醫中心及新竹臺大分院設有「機器手臂微創手術」系統，迄今已完成超過5,000例機器手臂輔助手術。相較于傳統手術，外科醫師可以透過3D立體高分辨率視覺影像、仿人類手腕關節的手術器械搭配精準的操作系統，大幅提高手術質量。機器手臂協助下，可以減少手術失血量、降低術后并發癥，大幅縮短患者住院時間，而且預后效果更好。

　　AI讓機器手臂朝智慧化、輕量化、小型化方向發展，協作型機器手臂甚至可以包攬日常庶務，如采摘水果、泡茶、逗弄寵物，還有協助折迭衣物的機器人，如伯克利人工智能（BAIR）實驗室調教原型機器人BRETT，利用兩只機器手臂與紅外線掃瞄技術折迭毛巾，幾經修正后，現在只要90秒就能完成折迭T恤的工作，折衣機器人被命名為SpeedFolding。研究員Yahav Avigal指出，SpeedFolding系統采用神經網絡BiManual Manipulation Network學習4,300次撫平和折迭動作，每小時可撫平、折迭30-40件衣物，成功率達93%，的小缺點是速度仍不夠快、衣物表面仍有小皺褶，還有進步空間。

　　協作型機器人及機器手臂需要仰賴感知、視覺感知及計算能力，才能確認是否需要因應外在環境變化而減緩或停止運動，視覺雷達可以協助判斷距離是否安全、機械手臂是否需要減速，而計算能力則是藉由軟件演算前述感知數據，進一步下達正確指令或反饋。由于3D視覺、自主路徑規劃、AI識別等技術日益精進，加速協作型機器人及機器手臂的智慧化進程。鑒于協作型機器人與機器手臂具有的成本效益，靈活、安全、易于使用，傳統的工業機器人四大瑞士abb、日本發那科（fanuc）、德國庫卡（KUKA）及日本安川電機（YASKAWA）也開始布局相關業務。

　　工業機器人、服務型機器人不再涇渭分明

　　相較于智慧醫療與智慧生活場域中的協作型機器人與機器手臂，智能制造場域中相關應用同樣發展快速，2021-2022年臺北國際自動化工業大展及2022年德國漢諾威工業展(Hannover MESSE)中可以看出產業發展趨勢。

　　以2021年臺北國際自動化工業大展為例，abb機器人與華碩智慧物聯網（ASUS IoT）、友達光電（AUO）、達詳自動化（DSA）、碁仕科技（G4）、新臺通商（SINTAI）合作，展出多項機器人智能彈性制造方案及應用技術。自主移動機器人智能移載方案整合速度較同級協作型機器人更快、重復精度更高的ABB GoFa CRB 15000協作型機器人，具備全向移動、AI智能避障等功能，AMR可以穿梭于狹小走道、左右橫移，提升半導體制程的順暢度；AI智能檢測彈性自動化方案則結合高生產彈性的ABB IRB 1200小型機器手臂與ASUS AISVision，僅需改動機器手臂的檢測流程并搭配不同AI模型，就能快速調整產線的檢測能力。

　　達明機器人于2022年臺北國際自動化工業大展中展示智慧協作機器人AI Cobot—以原生AI引擎結合智能視覺和協作機器手臂，以及快速整合AI智能堆棧及瑕疵檢測應用方案、焊接機器人案例；全面升級的AI Cobot S軟硬件可以整合更智能的視覺與周邊軟件及更直覺操作的人機接口，有助提升自動化生產效能，全面落實AI加值智能制造。

　　AI Cobot搭配達明自行研發的智能視覺解決方案TM AI+，內建智能視覺系統，涵蓋傳統機器視覺與先進AI視覺能力，能輕松找出難以辨識的瑕疵，可廣泛應用于制造業、汽車業及食品業。AI Robot S系列中的高負載手臂則適用于AMR移動式機器人搬運大重量的晶圓盒，而且更為強化人機協同的工作安全性。

　　2022年德國漢諾威工業展中，不少參展業者展示創新技術、產品或應用方案，如德國機器人新創公司Aeon Robotics展出DROID機器人系統。DROID具有AI輔助力量感知功能，能適應不同的抓取物體和工作場域變化，結合機器手臂及仿人類手指的5指夾持器架構，5指夾持器和機器手臂組合是根據人體模型設計，操作人員無需具備程序設計技能就能透過穿戴式力反饋控制器，以手部的肢體動作教導機器人完成預定動作與任務，而DROID機器手掌可藉由力反饋控制系統將力量直接傳遞給操作人員。

　　擅長機器人技術研發及自主移動機器人(AMR)產品開發的Robotnik Automation研發多種應用于工廠、倉儲領域的室內AMR，以及戶外多用途AMR，如SUMMIT-XL STEEL自主移動機器人平臺可應用于工廠、物流、室內運輸等場域，操作模式包含自主導航、攝影機實時影像傳輸，操作人員遠程遙控即可，搭載UR公司協作機器手臂，可執行零件抓取工作。

　　Hyundai Robotics展出多款自主移動的服務型機器人，可應用于商店、賣場或餐廳，如Hyundai S1具有三層餐食置放盤，可承載30公斤重的物品，移動速度每秒達1.5公尺，采用SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)自主導引，透過語音或面板就能設定與控制。

　　OMRON公司展出Cell-Line Control System智能化生產系統，整合中國臺灣達明機器人的協作型機器人、AI、機器視覺及多種傳感器，可實時偵測生產質量、人員是否依標準作業程序執行作業，滿足少量多樣的生產需求。

　　工研院產科國際所執行產業技術基盤研究與知識服務計劃產業分析師熊治民認為，從「2022年德國漢諾威工業展」中可以觀察智慧機器人的發展趨勢，如更具安全性與應用彈性的服務型機器人創新技術。綜觀全球機器人發展趨勢，以往涇渭分明的工業機器人、服務型機器人界線逐漸模糊，二者融合的趨勢明顯，部分仿生工業機器人與協作型機器人由于具備更大的應用彈性與安全性，相關應用在非工業領域中持續增加，未來發展值得重視。

　　小型機器手臂崛起：更智慧、更輕盈、更小巧

　　小型機器手臂存在多年，近幾年受惠于技術創新，帶動小型協作機器手臂快速朝創新應用靠攏，如前述各項智能醫療、智能制造、智能生活中出現的機器手臂及應用案例已能看出傳統機器手臂與AI融合的新趨勢：跳脫傳統中大型機械手臂及不太具有美感的笨重、堅硬外型，數字科技讓機器手臂朝智慧化、輕量化、小型化發展。

　　AI、5G、元宇宙、AR/VR賦予機器手臂更高階的智慧應用可能性，比方中國臺灣的新創公司樂飛特科技(ROBOENTER)就專注于機器手臂搭配互動展演的設計規劃與建置，將機器手臂與娛樂概念相結合，串聯VR、XR、AI、5G、顯示、攝影等技術，打造不同的互動藝術展演、VR展演及虛擬飛行市場，未來可能結合智慧聯網(AIoT)應用，仿效Skyline Robotics與KUKA機器手臂的合作模式，切入高樓外墻清洗市場，透過AI分析運算機器手臂最佳清洗軌跡、5G遠程遙控、XR/VR情境串連，就能大幅縮短清洗作業時間。

　　未來趨勢：沒有最小，只有更小！

　　除了前述多元、體型愈來愈小的機器手臂，還有更迷你的工業用機器手臂應用。新創公司Mecademic成功打造六軸機器手臂Meca500，手掌大小的體積只有其他小型工業機器人的一半，重量只有5公斤，但小巧的機器手臂卻能負重500公克，而且具有防碰撞及零重力模式等功能。內建控制器不但可以節省空間，而且大幅簡化操作方式，僅需24V供電、一臺計算機及一條以太網絡線就能為Meca500進行程序設定和操作。

　　Mecademic采用maxon的無刷盤式DC馬達，與無背隙減速機和高分辨率編碼器結合，重復精度達0.005mm，比印刷用紙還細致約20倍！未來Mecademic將為機器手臂研發專用夾爪，可以針對個別需求提供客制化韌體，如此一來，Meca500也可以成為另一種協作型機器人。

　　中國臺灣的直得科技也成功打造收折后僅有一張A4紙張大小的cpc Robot微型六軸機器手臂，具有體積小、重量輕、低噪音等特性，更符合節能減碳、自動化、多樣性及靈活搬移等市場應用趨勢，可投入半導體產業、生醫產業，以及實驗室自動化、微型產品生產組裝自動化、測試設備自動化等領域。

　　工業機器人、服務型機器人逐漸融合，機器手臂朝輕薄短小趨勢發展，未來機器人制造業者必須有能力將各式控制設備及操作系統整合到更小的平臺上，為各種使用情境規劃更多解決方案，而且必須軟硬件兼備，才能打造輕薄短小、聰明、高效率的未來機器手臂。

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