AI 的發展正延伸至能夠感知環境、理解任務並控制實體設備的具身智能。多模態 AI 讓機器人可以接收語言、影像、影片及 SOP 等多種形式的指令，依現場狀況調整動作，從學習、推論、執行皆可自主完成，回應缺工、少量多樣與頻繁換線需求。
今年自動化展，台達適逢 55 週年，並以「前行共好．AI 創變智造未來」為主軸，以雙展區的形式呈現 AI 與智能製造的整合應用，在主展位呈現軟硬體整合方案，其中，具身智能雙臂協作平台、仿人雙臂與協作機器人成為吸晶亮點；今年增加的第二展區，則以電子業、半導體等行業所需的驅動控制、機器視覺等產品展示為主。
台達運動方案事業部資深副理陳維庭表示：「具身智能同時包含 AI 模型、高自由度硬體、感測器與運動控制，難度在於把跨領域能力整合起來。」AI 理解指令後，必須將任務轉換成可執行的路徑與機器人關節命令，雙臂協作更涉及碰撞檢查、路徑避讓及即時控制。
客戶端的需求也在同步轉變。台達智能機器人事業部資深產品經理易子民觀察到，過去工業機器人多靠人工教導，面對物件誤差時相當吃力，如今客戶更希望機器人能自行判斷周遭環境與工件狀態，例如發現瑕疵品時能決定不抓取。他認為，具身智能目前仍處於早期發展階段，後續仍須累積模型訓練與場域經驗，才能處理更複雜的任務。具備環境判斷能力只是第一步，進入產線後，機器人還須符合工廠對精度、可靠度、安全及生產節奏的要求，這也成為台達參加 2026 台北國際自動化工業大展的展示重點。
具身智能雙臂協作機器人：現場繪製肖像，並以 AI 控制平台串起感知、決策與運動控制
位於主展位的具身智能雙臂協作平台，可看出AI如何將抽象指令轉換成機器人可執行的動作，充分展現出台達在 AI 推理、環境感知與機器人控制的技術整合能力。
整套流程由 AI Agent 負責協調。「我們建立的 AI Agent 可辨識與來賓互動、完成肖像繪製的任務目標，並依各執行階段調用所需工具。」陳維庭解釋，AI Agent 就像任務總指揮，會依照執行進度調用語言、影像及運動控制工具，讓抽象需求得以轉化為機器人的實體動作。
而背後的關鍵在於台達的AI機器人控制軟體平台，串聯 AI 模型、運動控制，以及 RS-M 模組機器人、電爪等設備作動。結合 NVIDIA Jetson AGX Orin 模組，最高達 275 TOPS AI 算力，同時透過 NVIDIA Isaac ROS Nvblox 與 cuMotion 等軟體套件，建立即時 3D 環境模型、動態避障。底層則透過 EtherCAT 與高精度伺服控制，將 AI 規劃結果轉換成兩支六軸模組機械手臂的同步動作，並依據感測資訊持續修正路徑。
陳維庭指出，這套平台第一個能力是整合負責 AI 推理的「大腦」與負責即時運動控制的「小腦」，第二個能力是透過 AI Agent，把需要的工具與模型全部串接起來，最後控制手臂完成任務。繪製肖像只是其中一種應用，平台可依任務更換末端工具、技能模組及機器人構型，「今天是雙臂繪圖，到了實際產線，只要換成對應的工具與技能，還是可以透過 AI Agent 完成相關任務所需的動作。」目前台達將應用方向鎖定電子製造與伺服器組裝。
具身智能導入製造現場後，機器人可透過語言、影像、SOP 或人員示範取得任務資訊，再依視覺與感測結果調整動作與執行路徑，因應少量多樣、快速換線與複合工序。陳維庭表示，多模態 AI 可讀取 SOP 文件與操作影片，讓機器人據此學習工作流程及執行方式。台達可將負責 AI 推理的「大腦」與即時運動控制的「小腦」整合於單一平台，並納入長期累積的機器人與運動控制經驗，減少另外配置 AI PC、控制器與自行串接多套系統的負擔。
台達機器人技術布局
易子民進一步將台達的機器人布局分成三個層次：前瞻技術，以具身智能與仿人雙臂屬為代表；核心零組件，主要為模組化關節，並供具備開發能力的機器人廠商與系統整合商依需求自行組裝；行業方案則可直接導入產線，涵蓋取放、分檢、鎖附與疊棧等應用。他指出，這些成熟方案不少已在台達自家工廠長期運作。
除具身智能雙臂協作平台，台達也展出自行研發的關節模組仿人雙臂，呈現人形機器人所需的硬體能力。陳維庭認為，目前具身智能與人形機器人仍在前期發展階段，「關節是人形機器人最重要的硬體組件之一，體積要小，還要具備足夠的扭力與內建感測能力。」台達的智慧力控關節將馬達、驅動器、編碼器、扭矩感測器與安全設計整合於單一模組，兼顧高功率密度、輕量化與碰撞感測，讓機器人廠商或系統開發者可依構型選用。
在機器人成熟方案中，新推出的 RS-C 協作型機器手臂支援手拉教點，可記錄位置與軌跡，再自動重播動作，降低換線時的操作門檻；吊掛式 SCARA 由設備上方作業，手臂下方可形成 360 度工作範圍，減少機身占用的空間。RS-M 模組機器人的側邊螺絲鎖附方案，則整合台達螺絲機、下壓控制與機器視覺，可處理外殼側面等不易由上方鎖附的位置。另一套高負載移載疊棧方案同樣採用 RS-M，臂展達 1,800mm，搭配圖形化操作介面設定堆疊層數與排列方式，應用於產線末端、倉儲物流及疊箱作業。模組化手臂可搭配不同末端工具與控制功能，依任務調整系統軸數。
從台達的具身智能雙臂協作平台，可看到 AI 提出的決策如何轉換成精準、安全且可重複的工業動作；當這套能力通過可靠度、製程條件與生產節奏的檢驗，就有機會成為產線上穩定運作的生產單元。
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