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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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