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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總統科學獎揭曉!梁賡義院士、葉均蔚院士用創新與堅持,寫下臺灣科學光輝新頁
總統科學獎揭曉!梁賡義院士、葉均蔚院士用創新與堅持,寫下臺灣科學光輝新頁

【總統科學獎】宗旨在於提升臺灣在國際學術界之地位,獎勵數理科學、生命科學、人文及社會科學、工程科學在國際學術研究上具創新性且貢獻卓著之學者,尤以對臺灣社會有重大貢獻之基礎學術研究人才為優先獎勵對象。

2025年11月11日,總統科學獎頒獎典禮於總統府正式舉行。2001年設立、每2年頒發1次的總統科學獎,今年已邁入第13屆,本屆的2位獲獎者,分別是生命科學組的院士梁賡義、工程科學組的院士葉均蔚。2位臺灣的科研泰斗,不僅全心全意投入創新,更樹立了典範,成為所有科研人員的榜樣。

總統賴清德在致詞時,引用諾貝爾和平獎得主曼德拉(Nelson Mandela)的話指出:「在事情完成之前,一切都看似不可能。這說明了2位院士的故事,他們對未知世界保持熱情、好奇,認真從基礎研究做起,並堅持努力到最後一刻,成功終將屬於他們。」

2025年總統科學獎得主,生命科學組 梁賡義 院士(右)、工程科學組 葉均蔚 院士(左)。
2025年總統科學獎得主,生命科學組 梁賡義 院士(右)、工程科學組 葉均蔚 院士(左)。
圖/ 數位時代

梁院士開創廣義估計方程式 ,加速新藥問世,造福千萬病患

從數學跨足生物統計、再投身高等教育與國家衛生的梁院士,從小就喜歡數學的嚴謹,在美國華盛頓大學攻讀博士期間,因為接觸到當時炙手可熱的「存活分析」,進而對生物統計產生興趣,「投入『生物統計』是條不歸路,因為我發現,統計工具的發展,可以對人類健康有間接幫助。」後來,他前往美國約翰霍普金斯大學任教,又與同事Scott Zeger研發出新的統計方法「廣義估計方程式」,突破了傳統分析方法必須假設所有樣本獨立的侷限,讓長期追蹤資料的解讀更嚴謹,也成為全球健康研究不可或缺的工具。

梁院士研究做得出色,卻不只將心力擺在學術上,他更心心念念著臺灣的發展,持續關心高等教育、國家衛生等領域。他在美國任教的28年間,幾乎年年暑假,都返國舉辦研討會,分享國際生物統計和流行病學的新知。2010年,他乾脆辭去教職,回臺擔任國立陽明大學校長,將陽明大學打造成醫學、人文並重的全人大學。

數位時代
賴總統親自頒發「2025年總統科學獎」殊榮予梁院士。
圖/ 數位時代

2017年,他又接下國家衛生研究院院長一職,並在新冠肺炎爆發期間,擔任中央流行疫情指揮中心研發組組長,與阿斯特捷利康(AstraZeneca)簽約,採購1千萬劑疫苗,完成防疫任務,「所以獲得總統科學獎,不僅是個人的榮耀,更是國家對全人教育的推動、公共衛生實踐,以及任務導向的研究重要性的肯定。能在其中有一些貢獻,我深感榮幸。」

高熵合金之父葉院士,堅持不懈打破材料學定律

被譽為「高熵合金之父」的葉院士,打破材料學界以1~2種主元素為基底的傳統,開創出能讓數十種元素混合的「高熵合金」,為元素週期表注入嶄新生命力,在半導體、智慧機械、綠能科技、國防與生醫等領域帶來突破性的應用。過去合金多以單一金屬為主,再加入少量元素微調性質,金屬種類愈多反而愈脆、延展性與硬度下降,使應用受限;然而高熵合金卻反其道而行,以4、5種以上金屬融合,展現出更佳的延展性、耐腐蝕性與硬度,重新定義合金的可能性。

令人驚訝的是,30年前葉院士提出高熵合金構想時,曾被質疑「觀念錯誤、毫無可能」。他不畏質疑,透過紮實的實驗與論證,於2004年一口氣發表5篇高熵材料論文,為高熵合金命名、定義並奠定理論基礎,後續更平均每年發表逾10篇研究,提出高熵效應、嚴重晶格扭曲效應、緩慢擴散效應與雞尾酒效應等核心概念,開創全新的材料科學典範。

數位時代
賴總統親自頒發「2025年總統科學獎」殊榮予葉院士。
圖/ 數位時代

如今,高熵合金不只在學界掀起熱潮,更成功落地產業。「學以致用非常重要!」葉院士強調,學術研究不該停留在象牙塔,而應投入產業、協助解決關鍵瓶頸。他不僅與國立清華大學共同成立「高熵材料研發中心」,也創辦全球首家高熵材料公司,推動技術轉移與產業升級,讓高熵合金真正走向世界舞臺。

所有總統科學獎得獎人的科學成就及重要貢獻,不僅提升臺灣學術聲譽及國際競爭力,對於增進人類生活福祉更有深遠的影響,實為臺灣學術界的最高典範。而本屆梁院士、葉院士2位得獎人終身投入科學探索、人才培育的成果,嘉惠了整個社會,更成就跨世代的深遠影響,為臺灣科學寫下光輝一頁。

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