電腦選土豆不稀奇?來看有「感覺」、會挑鳳梨酥的機器人!
電腦選土豆不稀奇?來看有「感覺」、會挑鳳梨酥的機器人!
2015.07.16 | 科技

「電腦也會選土豆」這句傳遍大街小巷的廣告詞已經不稀奇,能夠「手、眼」並用,揀選鳳梨酥餡料的機器人才吸睛!工研院突破了機器人超高精度的「手、眼」整合技術瓶頸,在2015台灣智慧自動化與機器人展上展出「高精度揀選機器人」,以及「有感覺」的安全型觸覺機器人,再次證明Made in Taiwan的技術能量!

工研院機械所所長胡竹生表示,工研院針對產業機器人關鍵零組件研發不遺餘力,包含機器人控制器、機器視覺及觸覺、減速機、無人搬運車等關鍵模組技術。整體目標是希望提升國產機器人自製率達90%以上,進而使產業機器人製造業毛利率達50%以上,再加上內建智慧化模組軟體,使自動化系統業附加價值提升至少15%,期許能為國產機器人產業帶來新藍海。

前進食品製造業,高精度揀選機器人獲鳳梨酥大廠青睞!

工研院機器人
(會揀選鳳梨酥的高精度揀選機器人。圖片來源:工研院提供。)

事實上,工業機器人過去大多「服役」於汽車製造、金屬加工業,隨著工業機器人技術演進、應用範疇日廣,未來工業機器人更將前進到一般民生產品製造業。

工研院工具機中心主任暨經濟部智動化產業推動辦公室主任陳來勝表示,工研院所開發的「產業機器人智動化揀選技術」,具備超高精度的「手、眼」整合功能,可廣泛解決產線自動揀選瑕疵物料的瓶頸,目前更已直接在台灣知名鳳梨酥大廠試營運,也可以應用於3C、金屬加工業、食品業取放、包裝、檢測等。

據了解,機器視覺要與機器手臂整合,並連動控制,是目前所有機器人相關廠商都正在積極研發的技術,而此次工研院展出的高精度揀選機器人,則已經能夠「看」出產線上的物料瑕疵,再指揮機器手臂將它挑選出來。以鳳梨酥餡料為例,由於餡料黏稠,餡料內又有種子等不需要的物質,過去都是倚靠人力一個個挑出來,透過高精度揀選機器人,則能夠自動化揀選瑕疵物料。

世界首創有「感覺」的機器人,人機互動更安全!

工研院機器人
(安全型觸覺機器人表皮覆蓋一層高密度的觸覺感測材料。圖片來源:工研院提供。)

7月初,德國Volkswagen承包商工廠發生因機器人操作失當,導致技術員喪命的憾事。為了避免這樣的憾事再度發生,人機互動的安全技術勢必要再有所突破。工研院「安全型觸覺機器人」具有可撓曲包覆、高密度碰觸感測防護技術,包括碰觸即停、警戒區域機器人動作調控等功能。

工研院機械所智慧機器人技術組研發經理蘇瑞堯表示,展場展示的安全型觸覺機器人表面含有3,000顆感測器,平均每1平方公分就有1顆感測器,因此手指觸碰任何一個角落,機器人都會感應得到。這個特別的感測技術是工研院利用可撓式的高分子壓電材料製作而成,每個區塊都可分別編程,在不同的區塊內,感應到不同的觸覺力道機器人就會產生不同反應,例如碰觸到A區塊機器人動作會減速,而在B區塊用力按壓,機器人就會立即停止運作,保障技術員的安全。

工研院指出,安全型觸覺感測技術,不但可媲美日本及德國機器人大廠的安全型機器人,更進一步在感測原理、感測密度以及觸控教導介面、感測元件不受電磁干擾上大幅領先國際現況,目前開發的套件模組完全適用於國內產業機器人,只要套上工研院的觸覺模組,就可直接升級為安全型觸覺機器人,所需安裝成本低,可運用於3C產品組裝產線、食品包裝業取放及工廠協作機器人,預計明年第一季可開始服務業者。

產業機器人智慧教導器,手指一滑機器人跟著走!

工研院機器人
(拖曳平板電腦上的機器手臂方向,機器人就會同步改變移動軌跡。圖片來源:工研院提供。)

傳統產業機器人教導器,笨重且操作方式不易學習,需要額外學習座標系統原理,才能夠操作設備,一般人無法快速上手。工研院「產業機器人智慧教導器」是以平板電腦的設計,讓一般大眾不需要接受特別的訓練就能上手。直覺式一隻手指就可以操控機器人,具有產業機器人智慧互動式路徑規劃技術,運用使用者導向的人性操控介面,直接提昇國內產業機器人操作之直覺性,讓「教導」機器人不再是難事。

關鍵字: #工研院 #機器人
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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