這家台灣公司做的機器人,讓美國零售業、服飾業龍頭都埋單
這家台灣公司做的機器人,讓美國零售業、服飾業龍頭都埋單
2016.05.22 | 機器人

提到服務型機器人,許多人腦海裡第一個冒出的名字應該是軟銀(SoftBank)推出的「Pepper」。在機器人這場戰役中,似乎已是專屬德國、日本、美國之間的國家級角力戰,而其他國家只能在後勤備援上貢獻一己之力。

事實上,在台灣也有業者積極開發服務型機器人,它的用途不像 Pepper 大多著重在「陪伴」、「娛樂」的角色,而是真的能進駐在零售、銀行等服務業店頭的商用型服務機器人。做出全台灣第一個商用服務機器人的三緯國際,已經將這款機器人放到特力屋、兆豐銀行進行短期試驗,未來還將與更多服務業者合作,甚至已經有美國龍頭連鎖超市埋單,知名連鎖服飾通路也在洽談中。

新金寶集團轉投資的三緯國際,主要係發展各種在集團本業之外的新硬體產品,目前最為人所熟知的產品為 3D 印表機;不過,除了 3D 印表機之外,近期該公司也將主力放在開發機器人產品上,原因無他:這是一片藍海市場。

要切入藍海市場,第一步就是要搶快。三緯國際的母公司來頭不小,金仁寶集團是科技業電子五哥之一,挾著母公司在 OEM 代工的優勢,三緯國際從 2014 年開始開發,能搶先台灣其他系統廠商,快速開發出產品並將其推到商用市場。

工業機器人台灣沒機會,服務機器人才是藍海

三緯國際研發總管理處襄理林傳凱指出,根據美國銀行調查指出,2020年整個服務型機器人的產業規模會達到830億美元;國際機器人聯盟(IFR)先前的資料也顯示,2014~2014年服務型機器人產業規模的年複合成長率(CAGR)超過10%(2010年為107億美元,2014年為320億美元),預估全球服務型機器人市場將持續成長。「工業型機器人已經被日本、德國壟斷了!」,林傳凱指出,服務型機器人的任務、目的、應具備的功能及規格等,目前都還未被產業明確定義。

林傳凱解釋,隨著人口老化、薪資高漲,服務型機器人可協助分擔部分勞動與服務工作,減緩服務人力不足問題。大家都知道服務型機器人會是個未來趨勢,只是不知道如何定義它?又能怎麼用、用在哪裡?因此有志者可以盡情去想像它的使用情境,想像它的應用方式,「這還是一個很大的空白。」

藍海市場空間大,競爭者眾,一時之間還無法劃分地盤,同時,林傳凱也直言,目前市面上的服務型機器人,保守估計有六成的功能都還只是噱頭,例如可愛的外型、自由活動的雙臂,雖然看起來有趣,卻無法真正發揮效益。

因為把「實用性」放在第一位,所以三緯目前還不急著做出人型機器人,他們的看法是:目前看到的人形機器人沒有用處,就連機器人的雙臂其實也都沒有用。

林傳凱也發下豪語,三緯國際把這種情況扭轉成「七比三」,亦即三緯所開發出的服務型機器人有高達七成的功能都具備實用性,剩下三成功能才是吸睛的噱頭。

「歐美市場傾向使用功能性的產品,機器人的兩隻手揮來揮去,其實根本沒有實質功能,甚至還可能會打到人。」舉例來說,目前 Pepper 機器人在商場上的應用,都是在 Pepper 胸前置放一台螢幕,透過螢幕上的字幕及選單來與客人互動、交換資訊;不過,Pepper 的身高大約只有 120 公分,一般成人必須俯身、彎下腰來確認螢幕上的內容,在實際用場域中,其實很不符合人體工學。因此,三緯國際的服務型機器人是將螢幕放在最上頭,且螢幕是用仰角的方式呈現給顧客,讓顧客只要稍一低頭即可清楚看到螢幕上的內容。

目前三緯國際的機器人在國內已經與特力屋、兆豐銀行等業者合作,圖書館、連鎖速食餐飲店、機場、壽險業者也都在洽談中,在美國則拿下連鎖龍頭超市通路訂單。

三緯國際
(三緯國際為兆豐銀行設計的服務型機器人「小兆」。圖片來源:郭涵羚攝影。)

實際導入應用場域挑戰多

不過,要將服務型機器人導入實際應用場域,還是會面臨許多挑戰,主要是來自一般民眾對於這樣的新型態服務方式還不習慣、使用情境還在建立中。

例如,三緯的服務型機器人前陣子進駐在兆豐銀行蘭雅分行,但因為蘭雅分行的客戶年齡層較高,對於新的金融科技的接受度較低,所以即使將機器人擺在櫃檯,雖然具有吸睛效果,但真正會去操作的客戶其實並不多。

又如特力屋賣場,平常家長會攜家帶眷前往,許多孩童因為覺得新奇有趣,會不斷圍繞在機器人身旁,甚至爬到機器人身上、抱著它等等,讓能夠自由行走的機器人無法突破人牆行動,原本機器人的任務「帶位服務」,很多時候根本無法執行。

對此,林傳凱倒是很樂觀,認為新科技出現本來就要歷經一段消費者對使用認知的轉換期,就像有 BB Call 的時代,大家不太能理解手機這個東西一樣。

目前,三緯國際的策略,就是想辦法讓服務型機器人更加普及,因此三緯國際的服務型機器人訴求「高CP值」,硬體基本配置的售價遠低於行情,藉此刺激業者導入意願,「等未來大家習慣以後,這個東西(機器人)就比較好推廣,會去使用它,而不是『玩』它。」

除此之外,三緯國際也正積極透過深度學習技術(Deep Learning),擴大「臉部辨識模組」、「Beacon模組」的搭配應用,並加速「語音互動及人工智慧」與機器手臂應用,藉以提升高附加加值與客製化的競爭優勢。

三緯國際
(右為三緯國際研發總管理處襄理林傳凱,左為兆豐銀行電子金融推廣中心經理嚴俊毅。圖片來源:郭涵羚攝影。)

關鍵字: #機器人 #Pepper
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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