目前全球有超過 400 萬機器人正在工作，每年還加速新增約 50 萬台機器新生兒。NVIDIA 執行長黃仁勳更在 GTC 大會上宣布：「通用機器人的時代已經來臨。」當台灣正在這場數百年難得一遇的產業大革命中佔有關鍵位置，企業與工作者如何掌握最新技術趨勢，跟著生態持續進化？近日 TechOrange 科技報橘、NVIDIA、Amazon Web Services （AWS）共同舉辦「AI 機器人產業論壇」，邀集產官兩界重磅講者，一同探索 AI 機器人最新應用場景。
「AI 機器人產業正在形成，如果晶片要用機器人做，還是要有人做機器人。你們覺得美國會讓機器人給中國做嗎？我覺得不可能，」TechOrange 科技報橘社長戴季全強調，舉辦 AI 機器人產業論壇的核心，就是希望與更多產業夥伴一同洞察未來的路可以怎麼走。
「今年台灣邁入超高齡化社會，這代表被照顧的人越來越多、勞動力越來越少，但我想 AI 機器人提供一個很好的解決方案，」數位發展部數位產業署署長林俊秀指出，政府將持續透過政策支持，推動 AI 機器人在各行各業落地，並協助更多企業開拓應用藍海，共同加速台灣 AI 生態系發展。
AWS、NVIDIA 探析機器人的巨大價值與應用潛能
「當新的科技正在源源不絕發生，我們如何在技術、心態與想像力上做好準備？」AWS 台灣暨香港總經理王定愷在「從烏克蘭到太空：AWS 與機器人無所不在 AWS & Robots Everywhere」演講中，從疑問與反思出發，點出生成式 AI 未來最大的挑戰，就是大家對這項科技的「想像力」。王定愷指出，目前 AWS 已在全球部署超過 75 萬台機器人，不論是在工廠內協助員工減少重複性勞動、在物流配送中實現精準快速送達，或是透過無人機進行「公分級」影像分析實現人道救援，甚至執行探索月球與火星任務等，這些機器人背後，仰賴的都是強大 AI 技術支撐。「我們看到機器人的廣大商機，台灣也有很好的硬體基礎，」王定愷強調，未來應該透過數據分析強化機器人的價值，並透過數據分析能力提升產品競爭力，進而創造更大營收、擁抱全球新趨勢。
「為什麼人形機器人有發展空間並具有巨大產值？因為能力提升、成本下降，而且要部署到以人類為主的世界上變得非常容易，」NVIDIA 台灣新創生態系暨機器人開發者關係負責人李昇達在「機器人世代的崛起：AI 及機器人技術大解析」演講中，說明現在 NVIDIA IsaacTM 可以提供機器人所需的訓練場景與資料， Isaac GR00T N1 模型則可以透過 AI 讓機器人理解環境和命令，進而產生完成任務的順暢動作。李昇達以日前釋出的機器人影片為例，展示影片中的機器人已經可以模仿 NBA 球員打球的動作，證明機器人已經具備機動性，可以學習人類可以做到但過去機器人無法複製的動作。「我們認為物理 AI 最終會在虛擬世界產生，」李昇達強調，NVIDIA 除了有提供建構真實世界所有工具的 NVIDIA OmniverseTM，也有真實世界模擬器 NVIDIA CosmosTM，可以生成各種訓練場景，加速機器人訓練進程。
UNIVERSAL ROBOTS、融程電訊在機器人領域的技術突破
UNIVERSAL ROBOTS 台灣業務總監鍾秉光在「以全球超過 10 萬台協作機器人的實戰經驗，開創 AI + Robots 的最新應用」演講指出，協作型機器人已經從重複作業的執行者，轉變為可以透過 AI 強化感知與判斷力的智慧助手。鍾秉光分享，UNIVERSAL ROBOTS 與 NVIDIA 合作推出的 AI Accelerator，整合視覺辨識、動作規劃、品質檢測與自動校正等功能，已在半導體與金屬加工產線實現「 AI + 機器人」的智慧化應用，例如透過深度學習模型與 3D 視覺模組，讓機器手臂可以自動識別工件、生成最佳路徑同時避開障礙，並縮短導入時間、提升彈性。另一方面，鍾秉光也分享集團公司 Mobile Industrial Robots （MiR） 的 AMR 自主移動機器人「MiR1200 Pallet Jack」已經可以即時感知環境，安全穿梭在複雜倉儲與組裝場域中。鍾秉光強調，UNIVERSAL ROBOTS 不僅提供硬體支援，更持續建構完整的開發生態系與軟體，協助企業快速部署 AI 應用、實現技術創新。
融程電訊副總經理李宗柏在「AI 無所不在！如何透過 Mobility Edge 提升即時決策與效率？」演講強調，AI 機器人應用正從工廠擴展至更廣泛的場域，未來更將無所不在。李宗柏指出，AI 的本質就是機器人，要實現這些創新應用的關鍵在於「Mobility Edge」，意即透過邊緣運算，讓機器人可以即時處理影像、辨識環境、做出決策，無須依賴雲端回傳。李宗柏分享，融程電訊正式宣布其自有品牌的機器人控制器已全面導入 NVIDIA Jetson 平台，實現智慧化升級。透過整合 NVIDIA 的強大邊緣運算能力，該款 Robotics Controller 除了具備穩定的遠端操控功能外，更進一步支援 AI 智能影像辨識、行為分析與大數據處理，能即時運行大型語言模型（LLM），有效提升機器人在決策、自主判斷與任務執行效率上的整體表現。此次技術導入，標誌著融程電訊在智慧製造、無人載具與工業機器人應用領域邁向高階人工智慧應用的重要里程碑，並為未來多場域自動化場景奠定堅實技術基礎。
整合手臂、視覺、AI 與演算法，將是關鍵趨勢
「所羅門不是做機器人的，我們是做機器人的眼睛跟腦筋，腦筋就是 AI，眼睛就是視覺，」所羅門資深業務協理鍾毓修在「AI 影像辨識與機器人應用：從自動化到人形機器人」演講分享，所羅門專注打造機器人的「眼睛與腦筋」，並透過自家開發的 AI 3D 視覺平台，結合少量樣本學習與模組化設定，讓使用者如同拼積木般快速建構應用場景，解決工廠物件形狀多樣、光線複雜等難題。鍾毓修以所羅門與 NVIDIA 的合作為例，說明導入 Isaac Sim 與 Omniverse 平台進行數位孿生模擬後，在提升運動規劃與路徑最佳化效率的成果。鍾毓修也強調，未來透過生成式 AI 創造虛擬瑕疵樣本、語音互動與空間感知後，視覺技術將不僅支援自動化，更會成為人形機器人中唯一超越人類感知的核心能力。
達明機器人視覺應用部處長黃鐘賢在「協作型機器人如何解決人力挑戰？」演講中分析，工廠端導入自動化的原因，無非就是為了取代人力並提高效益。達明機器人透過整合機器手臂與 AI 視覺系統，打造具備高度彈性的協作型手臂，能快速調整位置與任務，減少維護與重新調整的時間成本。黃鐘賢以汽車檢測、硬碟標籤辨識、晶圓搬運等具體案例，說明視覺結合 AI 將帶來更高品質的生產與數位追溯能力，此外在系統整合面，內建視覺與整合式的平台更可以大幅提升部署效率，協助 SI 以更低成本服務更多客戶，實現雙贏。「過去有機器手臂的廠商，也有機器視覺廠商，後來大家開始討論，把手臂、視覺、AI、演算法都放在一起的時候一定可以產生新的應用，」黃鐘賢分析，這就是 AI 時代協作型機器人發展的主要趨勢。
當 AI 走進物理世界：如何形成機器人產業？
在 AI 機器人產業論壇中，也特別邀請到 NVIDIA 台灣新創生態系暨機器人開發者關係負責人李昇達、POD Innovation Co-founder & CEO 簡文昱、國立臺灣大學電機工程學系助理教授孫紹華，一同探討「當 AI 走進物理世界：如何形成機器人產業？」。
李昇達觀察，台灣有足夠的工廠與自動化產業，因此如果要組裝機器人、發展機器人產業，台灣是很合適的場域，因為練功場地充足。李昇達也分享，未來 NVIDIA 將持續透過開發者計畫、NVIDIA Deep Learning Institute training 線上課程、NVIDIA Inception Program 等計畫與活動，加速驅動台灣機器人產業技術突破，讓產業穩步前行。
簡文昱分享，POD Innovation 專注於鐵道，並將 ADAS 技術帶到鐵路環境，致力改善安全與效率。「軌道產業除了颱風跟地震以外，是不會有停機時間的，所以非常需要模擬環境，」簡文昱以近期 POD Innovation 與高雄輕軌的合作為例，說明透過 NVIDIA 的 Issac 環境，可以借力數位孿生收集很多在現實環境難以取得的數據，並以此訓練模型，讓模型落地部署的時間更快。
「 AI 機器人在學界是兩個領域的交集：一個是機器人學，傳統是機械系在做，另外是 AI 與機器學習這一塊，過去是電機系或資工系在處理，包含電腦視覺、自然語言處理等面向，比較不會碰到機器人這一塊，」孫紹華指出，過去學界比較沒有人處理機器人與 AI 的交集，然而隨著超高齡化時代來臨，未來機器人除了在工廠發揮價值，在照護端的應用，更將是新藍海。「如果機器人要走向通用，就需要智慧，也就是需要讓機器人可以在陌生環境下和沒看過的物品互動，並學會新技能，」孫紹華強調，若要機器人走向通用型與服務型，那 AI 與機器人的結合將是關鍵。
透過 Workshop 體驗運動系統與視覺系統的最新技術應用
AI 機器人產業論壇特別在下午加開兩場 Workshop，分別從 AI 機器人的運動系統與視覺系統出發，體驗創新技術的最新應用場景。在「運用強化學習技術於 NVIDIA 機器人平台 — NVIDIA IsaacTM GR00T 的高效訓練實踐」Workshop 中，NVIDIA 資深解決方案架構師吳志忠介紹 Isaac GR00T 機器人訓練平台，並說明如何透過強化學習與虛擬模擬，加速通用型機器人開發。吳志忠強調，Isaac GR00T 提供視覺化開發流程與模組化設計，可以建立從雲端訓練到邊緣部署的完整技術鏈，讓機器人具備即時決策與自我調整能力，這不僅可以改變工廠作業方式，也為醫療照護、物流等領域帶來智慧應用的新可能。
NVIDIA 白金校園大使曾吉弘在「機器人感知技術：於邊緣端實現各種 AI 視覺應用」Workshop 中，分析在邊緣端實現機器人視覺應用的策略。曾吉弘指出，NVIDIA JetsonTM 平台搭配 Jetson Inference 可以快速完成影像分類、物件偵測與圖像分割，並透過簡易工具讓非 AI 專業者也能上手模型訓練。另一方面，曾吉弘也介紹 Jetson Generative AI Lab 及模擬平台 Genesis，並進一步分享這些工具如何在不依賴昂貴實體設備下完成機器人訓練，為人形與輪型機器人提供更高效的生成式 AI 支援。
創盟電子工業、艾訊提供機器人開發的關鍵基礎
創盟電子深耕伺服控制二十年，專注於機器人與 AMR／移動機器人動力方案。展出模組化系統，涵蓋驅動輪組、輪毂馬達、關節模組等，可彈性客製，快速對應各式應用。創盟提供支援 ROS 與 ROS 2 的馬達控制 Node，協助上控系統快速整合。模組設計亦具備與 NVIDIA Jetson 平台結合的潛力，透過 ROS Node 可對接 Jetson Inference、Isaac ROS 等 AI 模組，為智慧型機器人與工業自動化場景提供靈活高效的動力核心。
艾訊展示搭載 NVIDIA Jetson Orin™ NX 平台且通過 E-Mark 認證的無風扇邊緣運算 AI 系統 AIE510-ONX。AIE510-ONX 不僅提供高達 100 TOPS 的加速 AI 運算效能，更無縫整合 5G、Wi-Fi 6E 以及 2.5 GbE，滿足關鍵任務應用所需的快速數據傳輸與即時通訊。另一方面，AIE510-ONX 也與 NVIDIA Isaac™機器人作業系統 (ROS) 軟體開發套件相容，成為加速 AI 機器人開發的強力後盾，為技術創新開啟全新可能。
在 AI 機器人產業論壇，TechOrange 科技報橘和所有產業專家及與會者，一同探析 AI 機器人的最新技術與應用趨勢，擘劃發展 AI 機器人生態圈的關鍵戰略。
