全球前三大工業機器人製造商庫卡：智慧工廠不等於關燈工廠，未來五年「彈性」最重要|數位時代 BusinessNext

全球前三大工業機器人製造商庫卡：智慧工廠不等於關燈工廠，未來五年「彈性」最重要

「智慧工廠不等於關燈工廠，未來五年最重要的是『彈性』。」工業機器人在落實工業4.0中扮演重要角色，而人機協同機器人將是未來的新趨勢。

談智慧工廠，協作機器人是新趨勢

工業機器人在落實工業4.0中扮演重要角色，而人機協同機器人將是未來的新趨勢。「協作不是取代人類的工作，而是增加『人』的生產力。」Kuhnhen說明，以組裝生產線為例，機器人可以幫人做的事就包括幫忙取零件、節省取件時間；或是在安裝某個零件時，需要確保維持一定的力道，人跟機器合作，相輔相成的表現是更好的，未來幾乎所有產業都會被機器人、自動化影響。

「未來5到10年，我覺得智慧工廠有一個重點是彈性。」彈性，指的除了是裝置的安裝與調校時間之外，還有人類與機器人的「溝通」方式。過去我們透過軟體跟機器人溝通，現在的趨勢變成人類透過展示、牽引，讓機器人自動記住他要做什麼事情，相對可以節省很多人力以及訓練上的成本。

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庫卡的工業機器人產品線從低負荷（6至20公斤）到重負載（300到1300公斤）都有，前年也推出七軸人機協同輕型機器人LBR iiwa，每軸關節都有扭力感測器，能不設置防護圍籬，透過教導牽引模式操控手臂動作。

圖／賀大新攝影

例如，庫卡就在兩年前推出智慧型工業助手 (intelligent industrial work assistant)LBR iiwa，透過這款人機協同輕型機器人與移動行駛平臺的結合，讓工廠的作業流程更有效率，未來也會把這樣的技術發展到其他產品線，「人機協同跟行動化是我們這兩年很大的投資，也會是推動未來前進的力量。」

「我覺得我們的優勢是不做其他的事，很全心全意的在這個領域，對我們來說，自動化一直是一個大有可為、且一直在成長的產業。」Kuhnhen也強調，對庫卡而言，持續的研發創新是企業的DNA。例如，庫卡在去年收購了瑞士一家物流公司Swisslog，在物流方面做了許多自動化的改善，提升產品配送、揀貨的效率，從不同產業的經驗中，調整產品服務與未來策略佈局。

亞洲發展潛力大

看好台灣市場發展潛力，庫卡也於今年在台北內湖設立新辦公室，並建置提供教學展示的庫卡學院，以及因應客戶需求所設計的科技中心庫卡實驗室，加強與在地夥伴的合作。「我們相信台灣有很多創新能量，加上工具機也是台灣強項，我們很看好庫卡在台灣可以發揮得更多。」Kuhnhen表示。

根據國際機器人聯合會（International Federation of Robotics）2016年報告，台灣在全球機器人市場的排名前六，2010年至2015年間，每年建置機器人的複合年均增長率高達17％。Kuhnhen就看好包括台灣在內的亞洲市場的潛力，他認為亞洲市場很特別，身為電子業重鎮，以時間來看，產品的生命週期比起其他市場短很多（例如德國汽車業有七年生命週期，需要花半年部署機器人，使用期長；亞洲做手機代工，每半年就要汰換一次。），從概念發想到最終部署，壓縮的時間緊、講求快速；以規模來看，其他地區的工廠可能一次會部署20-30個機器人，但在亞洲地區甚至一次會部署50個以上，對庫卡來說，為了因應客戶需求，部署的動作也要更快。

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。