微星科技壓寶機器人產業
微星科技壓寶機器人產業
2005.08.15 | 科技

打太極拳、三連環踢、空手道、踢球……。
這不是電腦展上漂亮美眉為了吸引買家的新招數,而是微星科技二○○五年Computex電腦展上E2R-H3機器人的定時表演項目。E2R-H3雖然個頭僅有三十四公分高,體重也只有兩公斤,卻是個「樣樣俱全」的小機器人。小巧可愛的頭可以一百八十度旋轉,頭上的「眼睛」可以「看」到周遭的影像,胸膛就是一款小小的螢幕,可以呈現眼睛所看到的景物,也可以播放影片和音樂。具有人臉辨識功能,能認出十個人的臉,當然也具備語音辨識功能。
E2R-H3是Education and Entertainment Robot-Humanoid 3的縮寫,表明了這台機器人的主要研發目的,就是以教育和娛樂為主,同時也強調了這是微星第三代的「人型」機器人。和第二代最大的不同,就是第三代機器人不但可以走路,又可平衡得很好,不會跌倒。
微星科技負責機器人硬體的工程師吳奕龍表示,行走對於機器人的研發技術來說,是屬於相當高難度的,因為舉凡走路、關節彎曲、換腳、單腳站立,都牽涉到機構、力學、控制、電機等不同的學問與技術,只要設計不良,重心就會不穩,機器人走沒兩下即會摔倒,也難怪吳奕龍說:「雖然是機器人的一小步,卻是微星科技的一大步,也是台灣產業的一大步。」

從愛寶狗激起轉型念頭

創立於一九八六年的微星科技,是國內數一數二的板卡(主機板、顯示卡)廠商,以代工起家,但隨著代工產業毛利率降低,為了提高產品的附加價值,近年來開始擴充產品線,加強品牌發展,推出自有品牌MEGA(MSI Entertain-ment and Gam-ing Appliance)系列,主攻消費性電子產品。經過這兩年多角化經營下來,總經理徐祥樂觀表示,今年主機板(含準系統)出貨應可達一千七百萬片、繪圖卡八百萬片;MEGA系列的MP3隨身聽機種可達到一百五十萬台,筆記型電腦也可賣到三、四十萬台。 雖然微星這幾年的營收和產值都往上提高,毛利率不斷下降卻也是不爭的事實。在市場上每一家產品的差異性不大,只能不斷削價競爭的惡質環境下,微星轉而思考藉由研發非標準化的系統產品,以另闢新天地的可能性。在這股亟欲擺脫代工業微利宿命的迫切感下,激起了資深研發副總黃金請成立創新前瞻研究中心的念頭。 三年多前,黃金請替唸國小三年級的小孩買了一隻新力愛寶狗(AIBO),發現小孩非常喜歡。人與機器狗的互動,引起了黃金請興趣,於是他開始到各機器人玩具賣場和家長聊天,了解其他家長和小孩對機器人的看法,同時也向學校教授詢問技術上的問題。就如尼葛洛龐帝(Nicholas Negroponte)在一九九五年的(數位革命)一書中所提到:「機器人這個價值百億美元的大市場,不會被忽視太久。」黃金請認為,開發機器人也許是微星一條可行的轉型之路,於是便以教育和娛樂的需求為主,組成機器人研發團隊。

基礎研究與系統整合是最大瓶頸

幾代機器人研發下來,團隊成員發現基礎研究和系統整合是目前最大的瓶頸。為了要做出視覺、觸覺、語音輸入與辨識的機制,舉凡軟體、機電、人工智慧、語言行為、人機互動等各項基礎研究都要先徹底做好。接下來的系統整合更是關鍵,有時候,調整好的單一模組組合在一起時,效能反而可能完全降下來,必須設法找出問題,重新再做調整。
雖然經過一次又一次失敗,每一次拆組等於是對前一次的技術破壞,但團隊成員卻不以為苦,個個都對機器人產業的未來信心十足。工程師顏睿余表示,雖然目前微星還沒有開規格制訂自己的IC,但是買來的IC幾乎完全重新定義,徹底改變IC原有的使用方式,並將其功能發揮到極致。遇到問題時,尋求原廠協助,也往往得不到滿意的答覆,只好自己解決問題,到後來竟演變到原廠反過來向微星請教問題。
由於機器人的開發所需技術甚多,整合的過程相當重要,使得微星在專案管理上花費了不少心力。針對每一代機器人,整個團隊先訂出想要達成的技術目標和開發時程,統整成一個大專案,每一個開發時程進度由各組組員和組長共同訂定,各組組長隨時進行討論協商,訂出合理的進度並進行功能整合。專案經理負責掌控所有的進度,跟緊重要查核點(critical path),以免各組互相耽誤,延宕進度。

將創意與執行分階段管理

從第三代機器人開始,研發團隊開始導入「新產品開發流程」(New Product Development & Launch Process, NPDLP)。機器人團隊的專案經理趙平峽表示,NPDLP將機器人的開發分成「創新管理」和「專案管理」兩個階段。在「創新管理」的時期,容許大家有各種天花亂墜的想法,可以前後來回討論,等到通過可行性分析之後,篩選出真正要執行的構想,就進入設計開發流程,真正的專案管理才開始。趙平峽說,導入NPDLP後,各組組長在創新管理階段就先解決了一些爭議,經過充分溝通後所定義出的技術以及未來所需要的專利,各組組長和組員都開始全力以赴,於是機器人的研發逐漸上了軌道。
目前整個機器人研發團隊共有十七人,分別來自不同領域。趙平峽表示,十七個人其實不算太多,各領域分一分,人還是不太夠。整個前瞻研究中心預計今年增加到三十六人,兩年後擴編成六十人的研發團隊。
機器人研發團隊的內部溝通很順暢,大家也很有向心力,但微星畢竟是個製造大廠,研發計畫的進行需要遵循既有的ISO流程,其中就包括失效模式(Failure Mode Effect Analysis, FMEA)的管理。趙平峽說,「FMEA其實是一種風險管理,其他部門的人會以量產的眼光來challenge機器人產品。」「能通過墜落測試嗎?」、「機器人產品線會增加工站,增加製造成本!」這些來自不同部門的聲音,讓機器人研發團隊承受了不少壓力。

平台概念具備開發彈性

目前對於機器人的研發,微星科技並不以單一產品為主,而是以開發機器人的「功能平台」為主,目標是要累積更多的智財(IP)。功能平台指的是機器人完全模組化,而且是一個開放式的架構,隨時因應不同的市場需求,經由不同的工業設計,包裝成不同的機器人產品。 簡單來說,機器人功能平台可以依不同的設計,包裝成陽剛型的機器怪獸、可愛型的娃娃、卡通型的Hello Kitty;也可以依價位的不同來增減功能,例如辨識語音命令數的多寡,或是依家裡成員數而調整人臉辨識數,甚至是加入不同的互動、遊戲、歌唱等功能。硬體是功能平台,軟體則決定機器人的擬人化程度。機器人團隊中負責軟體的工程師林長洲特別強調,「軟體介面做得愈好,機器人愈親切,愈容易使用,麻省理工學院的活氧計畫就特別強調要減少人和機器間的隔閡。」
除了人型機器人外,機器人團隊也已經著手開發輪式機器人平台(沒有雙足,有輪子,可在平面上滾動的機器)。相較於人型機器人是以教育和娛樂功能為主要目的,輪式機器人則主要鎖定家用市場,例如開發出更省電、更聰明,且具有保全能力的輪式吸塵器機器人。
研發的腳步永不停歇,和日本的機器人技術相比,微星還有好長的一段路要走。微星已經開始著手開發第四代機器人,希望能做到像真人般左轉、右轉、後退走、爬樓梯、甚至和人一起搬東西。然而從微星創新前瞻研究中心的另一個小組——醫療電子小組,更可看出微星的野心不僅止於此。醫療電子小組目前以開發醫療相關的電子產品為主,未來與進一步機器人團隊兩相結合,將可推出照顧醫療型機器人,以因應未來廣大的銀髮族照顧市場需求。

台灣機器人產業開跑

微星科技從製造主機板開始,延伸核心競爭力到繪圖卡,再推出自有品牌的消費性電子產品和筆記型電腦,接著又成立工業設計中心,連續獲得日本G-mark設計大賞與德國iF設計獎的肯定。如今微星更積極投入機器人和電子醫療的技術研發,即使這兩三年公司的獲利偏低,仍堅持投入人力蓄積研發能量。三年下來,機器人研發團隊花費了八千萬新台幣經費,但截至去年年底,機器人團隊也提出了二十件專利申請,並已獲得七項專利。
主持「人與機器實驗室」的交大電機與控制系教授楊谷洋表示,台灣產業目前在影像、馬達、無線通訊、電力、運算等個別技術上水準並不差,但是微星能成功地將這些技術整合在一起,的確值得鼓勵。機器人的市場,是目前大家可預見的潛力市場,微星先人一步,確實有其先見之明。
一路走來兢兢業業的微星科技,逐步轉型成研發自主、掌控技術、握有設計能力公司的過程,十足是台灣IT廠商奮力掙脫代工低利市場的最佳寫照,足以做為後進業者借鏡。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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