AI帶動機器人商機爆發,LiveWorx大會五大趨勢
AI帶動機器人商機爆發,LiveWorx大會五大趨勢
2017.06.06 | Amazon

在波士頓舉辦的物聯網技術大會LiveWorx,上週甫落幕,會中,有一場商業機器人技術論壇,針對機器人最新應用發展,歸納出五大趨勢。

趨勢一:美國麻州機器人技術領先全美

首先,美國麻州(Massachusetts)連續14年蟬聯全美機器人技術最發達的地區。麻州的麻省理工學院、伍斯特理工學院(WPI)和哈佛大學,主持多項機器人領域的頂尖研究計畫,而在產業方面,麻州有超過150家機器人公司,合計雇用超過4,700名專業人員。

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在波士頓舉辦的物聯網技術大會LiveWorx
圖/ 翻攝自roboticstrends.com

趨勢二:人工智慧發展帶動服務型機器人商機

第二大趨勢是AI蓬勃發展,帶動服務型機器人商機爆發。雖然消費者對家用型服務機器人期待已久,但多年來只聞樓梯響,直到近期,人機介面和相應的人工智慧技術漸趨成熟,機器人公司才得以結合語音識別、電腦視覺和機器學習等技術,推出符合市場需求的機器人。

拓墣資深經理柏德葳表示,語音互動機器人已推出多年,但銷量表現普通。直到近年,一些可操作家電產品、連網搜尋功能的語音助理機器人問世後,才成功掀起IT大廠與新創公司開發機器人的熱潮。

如亞馬遜在2014年底推出的Echo,2016年銷售量達到520萬台,在整體服務型機器人應用市場中,表現最為突出。

根據TrendForce旗下拓墣產業研究院最新報告,2016年整體服務型機器人銷售量中,語音助理機器人占市場最大宗,市占率近5成;其次為掃地機器人,市占率近4成。

柏德葳指出,未來語音助理機器人除了持續強化語音辨識、互動能力外,也將透過機器學習技術,進一步了解使用者的情緒、習慣,能在適當情況下提供必要的協助,或採取合適的應對行為,朝向個性化發展。

Amazon Echo
Amazon Echo在整體服務型機器人應用市場中,表現最為突出。
圖/ 翻攝自 Amazon Echo 商品介紹頁

趨勢三:機器人醫學

第三,機器人醫學領域將大有可為。人口老齡化和護理人員短缺,機器人可用在老年人的疾病照護和術後恢復上,加上AI技術提升,機器人可望以更人性化、更有耐性的方式給予病人協助。

像是法商Medtech的手術機器人ROSA,可大幅縮短癲癇手術時間的三分之二,麻州大學醫學院神經外科系主任Mark Johnson解釋,ROSA機器人已被用於輸送導管、遞送危險性的化學物質,或是協助其他神經外科手術。不過,由於人體構造高度複雜且獨特,機器人在手術中要做到完全的自主,仍然很遙遠。

趨勢四:人機互動

第四項趨勢是關於人機互動,仍需要更精良的AI技術。LiveWorx的專家認為,雖然已有不少機器人如Jibo等進入消費市場,或像是安全和引導型機器人,也開始在機場進測試,不過,社交型機器人在應用軟體上仍面臨極大挑戰。

舉例來說,現階段如Amazon的Alexa,使用者得先喚醒機器人,並透過極短、簡化的語句來發號施令,這和人與人之間的互動仍有距離。如果要讓機器更接近人類互動方式,必須透過語言、手勢、臉部表情,而這些反應需要進一步整合相機、麥克風和其他輸入(input)方式。

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GoPro 無人機 Karma Drone

趨勢五:無人機送貨

最後一大趨勢是關於無人機送貨。iRobot的聯合創辦人Helen Greiner表示,無人機在飛行前會先透過GPS定位,到達定位點後,可先掃描該地區是否有人或其他障礙物,接著再緩緩將包裹垂降至地面,無需著陸。

不過Helen Greiner也提到,目前主要的物流成本來自卡車送貨,發展已高度成熟,在未來幾年,無人機運送包裹仍會聚焦在小型包裹、緊急訂單上。

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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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