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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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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