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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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