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產業技術評析

機器人技術發展緊隨智慧化趨勢
發表日期:2016-03-16
作者:黃仲宏(工研院IEK)
摘要:
機器人的創新技術會圍繞著人機協同、機器學習、仿人敏捷性操作、智慧化感測、人工智慧而展開,電腦運算能力大幅提升、大數據和雲端技術所建構的生態體系..

全文:

機器人的創新技術會圍繞著人機協同、機器學習、仿人敏捷性操作、智慧化感測、人工智慧而展開,電腦運算能力大幅提升、大數據和雲端技術所建構的生態體系、加上已展開的人工智慧復興,雖然目前的機器人應用離電影科幻情節還有相當大的距離,但是可預期的是成果應該會很紮實,機器人進入人類社會的趨勢將會逐日升高。
 

一、機器人以多樣貌進入人類社會

利用先進自動化技術從事生產的議題已成為國際間製造業關注的焦點,機器人在生產線上的應用會逐漸落實到各個領域。展望未來,全球機器人市場將在效率生產製造與智慧生活的需求帶動下,市場規模逐年成長,而成長幅度將與全球經濟息息相關。2015年起,全球機器人市場發展動能仰賴中國、亞太等新興市場、美國再工業化及日本高齡者應用需求的成長力道。此外,工廠物聯網應用中,生產製造業者扮演將設備導入互聯技術、系統整合之重要角色,而各機器人製造業者的產品也逐漸打破工業型或服務型的界線,以多樣化樣貌展開競爭。另一方面高齡化社會的來臨,照護型機器人技術上的提升將進一步帶動多元高齡服務商業模式的發展,讓服務機器人在未來扮演全球機器人市場成長的主力。

 

圖1 智慧化趨勢下的機器人技術發展
圖1 智慧化趨勢下的機器人技術發展

資料來源:工研院IEK ITIS計畫(2016年/2月)

 

因此可觀察並分析全球智慧機器人技術發展的趨勢與挑戰分別是:1、機器人擁有判斷的能力;透過深度學習技術讓機器人的人工智慧不斷地提升;2、機器人有可靈活操作物體的手指;智慧感測技術的發展,讓智慧機器人透過多種感測器產生仿人的動作能力;3、機器人有彼此溝通的能力,運用物聯網技術將機器人整合。
 

二、工業機器人從「人機協同」向「機器學習」邁進

從90年代到2015年約30年的時間,工業機器人在生產製造業上的應用發展大致上可區分為三個主要趨勢,第一是早期的multi-robot work-cell(多機器人工作單元),多台機械手臂在流水線式的產線上進行同步化的加工;第二是2000年至2012年的Robot-robot cooperation(多機器人協作)模式,多台機械手臂進行協調式的連續生產,特色是由機器人取代了夾治具。第三是2012年至今的Human-robot collaboration(人機協同),工業機器人的特色是能被教導式的操作、快速換線、非同步式加工、機械手臂能與人類近距離的協同工作;而這也是未來工業機器人的最主要特色。

利用教導式操作的機械手臂及發展人機安全規範的工業機器人及零組件是國際上的主流趨勢,在工廠中,若要調整傳統工業用機器人,通常必須要交由專業工程師,或是花費大量時間和資源去培養專業技術人才。而趨勢中的協作型機器人,是不用懂機器人程式語言的,只要經過簡單操作訓練,即可快速上手運作。預期協作型機器人業者將會朝向旗下所有產品使用相同作業系統,並仿效iOS或是Android系統的營運模式,藉由開放平台讓第三方可以發揮創意,針對各種應用開發出App軟體,供使用者下載使用。此外,受惠於控制技術和防止機器人間互相干擾的電路設計軟體進步,汽車生產線上的焊接機器人配置密度愈來愈高。日益智慧化的感測功能,包括觸覺和力回饋等,將有助於機器人應用在更多的領域,例如採用非常小、尺寸各不相同的零組件,以及產品體積非常多樣化的電子產品組裝生產線。此外,工業機器人利用機器學習來對檢測的工件,按照取拾的難易程度進行自動排序,以此強化辨識技術的突破與作業效率,將是緊接著人機協同後的技術發展趨勢。
 

三、仿人敏捷性操作的服務型機器人

服務型機器人開始受到重視的一個重要時間點是2005年的日本愛知博覽會,日本企業與學研機構大量展現驚人的機器人研究成果。至近年,可發現「人型」的服務型機器人發展益發多彩,這其中消費性電子產品的零組件或技術加速了它的發展,例如(1)iPhone的MEMS陀螺儀、加速度感測器,(2)智慧手機的Siri語音辨識技術,(3)XBOX的「Kinect」做為機器人視覺的深度感測器,(4) 新一代通訊標準5G技術,是物聯網和機器人應用爆發的基礎。另外,使用釹鐵硼磁鐵讓人型機器人內的馬達變得更輕小,扭力更大,即使是過去必須使用油壓裝置才能驅動的大型人型機器人,也變得較可輕易驅動。

由於全球各主要國家老年人口逐年提升,老齡化社會對於健康照護需求持續看漲,包含行動輔具以及個人化的移動裝置、照護裝置型的機器人;醫療機構採用機器人和仿人敏捷性操作的智能家居機器人是服務型機器人未來的主要形貌。

圖2 服務型機器人未來應用需求分析
圖2 服務型機器人未來應用需求分析

資料來源:工研院IEK ITIS計畫(2016年/2月)

 
四、機器人智慧腦力就看人工智慧技術

包括Google、微軟、百度、軟銀、臉書等全球大廠,都已砸下巨資展開人工智慧的研究與併購,人工智慧並非新議題,但過去受限於技術無法突破,曾經引發熱議的兩波風潮,瞬間就退燒失敗。如今隨著電腦運算能力的提升、辨識技術的突破,還有物聯網所產生的即時性資料可成為大數據,人工智慧的發展進入新一波熱潮。人工智慧將深刻影響機器人產業;首要將會是車輛邁向機器人化的自動駕駛技術;汽車和機器人有許多的共通點,自駕車已出現在機器人開發者的發展項目上,例如Google買了12家機器人和人工智慧企業,除了發展機器人外,就是要在公路上實現自動駕駛;日本的產官學研也開始挑戰自動駕駛技術,目標是2020年的東京奧運將可看到機器人車行駛在公路上做導引。

機器人實際上的進步是要看各種能力的整合,不光是全看人工智慧這個單一要素;目前機器人對於意識的理解是建構在類神經網路技術的發展,以此讓機器人感知並辨識人類情緒和對話內容,從類神經網路技術到機器深度學習,再至人工智慧,這一路程的發展優劣,將影響全球機器人產業可以普及至何等境界。
 

五、機器人的未來機遇

處理龐大資料量並讓機器人具有智慧且能彼此溝通,是資訊科技(IT)到數據技術(DT)變革的著力契機,市場潛力無窮,機器人現在的計算能力和記憶體仍然有限,是個有限的獨立系統,但是在走向開放資源(open source)的過程中,它的智慧與腦力將會有更快速的進步。在人工智慧落實之前,以所謂的群眾運算(Crowd Computing)來克服問題-利用全球網路上大量且不知名的人類形成的群眾智慧來幫忙完成工作。當地球上的某人有了一個新的運算方法,他可以利用機器人操作系統 (Robot Operating System,簡稱ROS軟體),快速分享給全世界的研究者,也就是運用網路可以得到來自全球各地的研究者共同分享機器人的 Code(程式碼)、設計以及數據。

機器人的創新技術會圍繞著人機協同、機器學習、仿人敏捷性操作、智慧化感測、人工智慧而展開。台灣現今在工業用機器人產業中的優勢為直角座標機器人,不但在世界據有一席之地,且零組件供應鏈完整,如何利用這類的機器人與一般生產線相結合,應該是台灣機器人產業發展的利基思考點,應分析生產需求端所要的機器人型式,並結合機器人開發廠商共同發展適合各種產線的機器人系統,逐漸由國產技術取代國外的機器人系統;如前所述,台灣要去強化系統應用面,找出應用面不可或缺的know-how。

再來是機器人應用在人口結構老化的議題,除了國內逐漸起飛的市場,此類型產品的外銷亦是台灣廠商可布局與投入的重點。服務型機器人中,醫療照護機器人市場與家用陪伴型機器人為目前最具成長性的機器人產品,政府應持續關注且協助有心於此的企業投入資源。

(本文作者為工研院IEK ITIS計畫產業分析師)


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更新日期:2020-04-08

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