以蟑螂作為靈感,勞斯萊斯研發微型機器人,修理引擎五分鐘搞定
以蟑螂作為靈感,勞斯萊斯研發微型機器人,修理引擎五分鐘搞定
2018.07.20 | 機器人

飛機引擎的狀況,將直接影響到飛航安全,由於內部零組件複雜,檢修過程除了需要專業的技術,大把的時間投入也是不可避免的,而勞斯萊斯(Rolls-Royce)最近開發出了一款如同蟑螂般大小的微型機器人,可以直接「飛」進引擎內部的各處角落,讓檢修引擎的時間從五個小時直接縮短到五分鐘。

微型機器人幫大忙,飛進引擎內做檢修

為了深入引擎內渦輪,勞斯萊斯推出了 SWARM 蟲型機器人、FLARE 蛇管型機器人、INSPECT 內建型潛望鏡自主檢測機器人三大構想。

SWARM是一個大小如蟑螂一般的微型機器人,透過FLARE 蛇管型機器人輸送到引擎內部的角落和縫隙,抵達定點後再將SWARM放出,它能透過機身上的小型攝像機即時回傳內部影像,概念是希望減少維修與檢查引擎時,將引擎拆開的麻煩與時間。

SWARM Robots
透過FLARE 蛇管型機器人輸送到引擎內部,抵達定點後再將 SWARM 蟲型機器人放出。

「它可以鑽到引擎內不同的燃燒室,」勞斯萊斯技術人員凱爾(James Kell)表示:「我們如果用傳統的方式檢修,須要花上五個小時,透過這個小機器人,只需要五分鐘就能搞定,因為他們可以在接近燃燒室的各處飛行。」

透過迷你機器人除了能在不用把整座引擎拆下,即時掌握引擎內部狀況,也能在檢查損毀的過程中,清除碎屑、進行臨時修補。這項檢修機器人的開發,是勞斯萊斯與美國哈佛大學和英國諾丁漢大學的機器人專家合作的成果,研究員里瓦茲(Sebastian de Rivaz)談到,設計靈感是來自生活中常見的蟑螂,整個構想已經歷時八年的時間,下一步希望能成功在機身上安裝鏡頭,並將尺吋縮小到15毫米。

遠端遙控,技術人員不必親臨現場

SWARM 蟲型機器人、FLARE 蛇管型機器人目前都還在研發階段,另一款INSPECT 內建型潛望鏡自主檢測機器人,最快則可以在兩年內實際採用。

INSPECT 是一款遙控維修機器人,可以事先安裝在引擎內,可以將3D掃瞄影像回傳控制中心,讓工程師可以修復壓縮機葉片損毀,未來還打算研發「遠端鑽孔機器人」,在專業工程師的遙控下,直接完成複雜的維修任務。

這些維修引擎的構想,不僅可以節省時間以及成本,更可以讓高端的技術人員,在遠端就能遙控執行專業的維修工作,概念跟手術機器人類似,透過網路連接,讓技術人員不必親臨現場,就能貢獻自己的專業。

維修、產品通通導入科技革新

勞斯萊斯(Rolls-Royce)是一家專門生產渦輪產品的英國公司,以生產飛機引擎著稱,市占率僅次奇異公司(GE),民用和軍用領域產品都有涉略,是世界第23大國防承包商。不論在空中巴士的A350、A380,甚至是波音的787系列,都能看到勞斯萊斯的引擎產品。

隨著時代的演進,勞斯萊斯也不斷透過新技術跟上時代脈動,像是去年九月,就公布一款搭配人工智慧(AI)技術的無人船艦原型概念,自動駕駛工具包括能源管理、儀器監測、遠端維護系統,這艘船艦預計長60公尺、能航行3,500海里,配有電力推進系統能不中斷航行100天,除了能夠降低大量運營成本,軍事、探勘用途的船隻也能大幅度降低人力折損的風險。

Rolls-Royce
去年九月,就公布一款搭配人工智慧(AI)技術的無人船艦原型概念。

同時還與空中巴士(Airbus)與西門子(Siemens)合作,打造了一款一款叫「E-Fan X」的混合動力電動飛機,預計在 2025 年投入商用;最近宣布開始研發空中計程車的推進系統,飛天車的機翼可以做到90度旋轉,特別之處在於可以做到垂直起降(electric vertical take-off and landing,簡稱EVTOL),預計最快2020年就能飛上天。

Rolls Royce
勞斯萊斯最近宣布開始研發空中計程車的推進系統,特別之處在於可以做到垂直起降。
圖/ Rolls Royce

透過技術與新科技的結合,從維修、產品都著手革新,在新時代創造出截然不同的新價值。

關鍵字: #機器人
往下滑看下一篇文章
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。

2-RD096270.jpg
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%。

3-RD096215.jpg
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。

4-RD096303.jpg
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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓