「我們感興趣的是後面的腦子。」宏碁攻AI,服務型機器人打頭陣
「我們感興趣的是後面的腦子。」宏碁攻AI,服務型機器人打頭陣

「我們感興趣的是後面的腦子。」談起最近各家科技廠商都不願意放過的人工智慧(AI),宏碁價值創新中心(Value Lab)前瞻技術總處軟體研發二處處長沈一真認為,重點不在硬體技術本身,而是背後的數據分析、以及可以延伸的服務應用。而對硬體起家、近年積極往雲端轉型的宏碁來說,軟硬整合的服務型機器人也會是一個全新的機會。

宏碁在今年的台北國際自動化工業展上,展出MixBot調酒機器人,結合可做臉部識別的客製化點餐螢幕、自動調酒的機器手臂、送餐餐車,可推播資訊的數位電子看板,以及後端的商業智慧(BI)分析系統。

宏碁MixBot調酒機器人
宏碁在今年台北國際自動化工業展上,展出MixBot調酒機器人,結合客製化點餐螢幕、自動調酒的機器手臂,數位電子看板以及後端的商業智慧(BI)分析系統。
圖/ 曾靉攝影

「機器手臂發展好幾十年了,但以前都是在工廠裡,現在是真的可以走進生活裡。」沈一真表示,現階段工業機器人的精準度、安全性等技術已經夠成熟,加上市場對於機器人的接受度也越來越高,看好未來服務型機器人能延伸出更多應用。

這也是宏碁第一次端出完整的服務型智慧機器人解決方案,沈一真說明,事實上,這次展示的調酒機器人,只是宏碁在思考服務型機器人的其中一個方向,宏碁開發這套系統約一年半的時間,在建立服務的基本架構後,未來還可以根據各別領域如娛樂、醫療業需求,客製化不同應用,目前已經有幾個合作夥伴在談,預計最快年底走進市場。

做AI,數據分析才是重點

沈一真認為,宏碁的核心不是放在硬體本身,而是要當系統整合角色,透過後台的分析系統,用數據提供客戶更多商業輪廓,例如顧客年齡統計、樣貌,或是什麼時間、什麼品項賣得好等分析,這才是真正有價值的地方。「過去沒有Deep Learning、AI分析,你給的服務會完全比不上人的水準。」另外,像是數位電子看板,除了可以讓顧客查看點餐狀況,未來或許還可以與後台系統連結,做更好的廣告投放與行銷活動。

宏碁價值創新中心前瞻技術總處軟體研發二處處長沈一真.jpg
宏碁價值創新中心前瞻技術總處軟體研發二處處長沈一真認為,宏碁做AI的重點不在硬體本身,而是背後的數據分析、以及可以延伸的服務應用。
圖/ 曾靉攝影

「我們喜歡做奇怪的東西。」沈一真笑說。宏碁在AI的佈局,除了這次的服務型機器人,包括之前與台灣大車隊的合作也是一個重要里程碑,重點都是在思考怎麼用數據得出新的服務價值。

目前,宏碁的AI研發主要放在2002年成立的價值創新中心,過去主要支援本業技術研發,而在宏碁去年啟動再造,將組織架構拆分為核心產品事業跟新興事業後,也讓價值創新中心能更專注於包括Big data應用、AI、Robotics等新技術開發,「這不會短時間內為公司帶來立即營收,但我們會隨著科技趨勢走,做一些比較創新的東西。」

關鍵字: #宏碁
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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