打造出像人一般Q彈的機器人
打造出像人一般Q彈的機器人
2018.08.15 | 機器人

機器人就應該長得像「機器人」,還是努力讓自己更像人類呢?這是機器人領域持續發燒的話題。一方面,機器人以其服務人類的天職,有個類似工作服作用的機械外表作為與人類區分,也算是合情合理,更何況恐怖谷理論也明白指出,在可見的未來,是不太可能製造出外表及思維精巧到會被誤認成真人的機器人;另一方面,儘管機器人逐步取代人類的工作,但無論在機構、材質、控制策略上,人類仍保有許多值得機器人學習的優點,也因此我們大可趁著建造仿人機器人的經驗中,藉機掌握人體工學上的種種關鍵技術。

在機器人邁向「成人之路」,由羅賓.威廉斯所主演的科幻電影《變人》絕對是最佳指南,教戰守則第一條就是要讓機器人脫下金屬、僵硬的外殼,改換成具有人類肌膚質感的外表。機器人領域對這來自科幻世界的建議也相當認同,事實上,目前已經有為數可觀的人型機器人具有吹彈可破的肌膚,像是剛在七月下旬造訪台灣、全球首位機器人公民蘇菲亞,她的皮膚柔軟Q彈、近似人類觸感,更增添她與人交談時的親近感。

但讓機器人擁有肌膚的目的就僅僅是為了改變人類的觀感嗎?當然不是!在《肌肉,反射動作,和運動》(Muscles, Reflexes, and Locomotion)這本書中提到,「肌肉是唯一可以被煮來吃的機器」,這句略帶玩笑意味的話倒也點出它在工業應用上的潛力。肌肉具有彈性、可隨意彎曲,並且能夠提供動力,相較於傳統硬梆梆的馬達,這柔軟的特質讓它可以自由地貼附機器人身上的各個部位,所產生的動作也會更加自然、柔順,也就是這股巧勁與細緻,讓機器人在與物品或人類接觸時,不至於過於劇烈甚至造成損害,如此一來,機器人就有機會進軍像是食品、工藝、陶瓷等以往難以涉足的產業,一舉擴大它的事業版圖。

國際仿肌肉型馬達研究,雖稱不上蓬勃發展,但主要實驗室可就定位,在2017年,美國哈佛大學與麻省理工學院的研究團隊開發出可運用於機器人的新型態人造肌肉,特殊性在於挑戰柔性材料難以產生力量的迷思。一般我們總認為陽剛之物才有力道吧,但在摺紙結構的支撐下,這個人造肌肉足以舉起高達自身重量1000倍的物體,可說以柔克剛,稱得上是人造肌肉界的葉問。由於身兼彈性與力量,預期將可應用於像是微型手術器械、穿戴式機器人、可變形結構等。

數位時代六月號是人還是機器?日本團隊用「活體肌肉」打造機械手指報導了另一項突破性的進展,東京大學的團隊研發出「生化機械手指」,直接使用老鼠的肌肉作為素材,不像以往採用人造合成材料,研究人員在人造骨骼上裝上兩組老鼠肌肉,透過置於骨架兩端的電極刺激肌肉收縮,帶動關節運動、完成機械手指的彎曲。使用活體的肌肉當然會更逼近生物的表現,材質也更加精緻,但它有一項傷腦筋的限制,失去生命的肌肉僅能持續運作一個星期左右,而目前所能產生的力道也僅足以移動手指,即使如此,此項研究已然展現出生物與機械機制整合的可能性。

隨著人造肌肉的進展,未來機器人可望在外表與運動行為上更逼近人類,但這條「成人之路」有可能走的更遠嗎?

讓我們回到《變人》的教戰守則,第二個錦囊的指示是,讓機器人的內部擁有像人類一樣的器官,這難度也太高了吧?但此事還真的發生了!在2013年,有一群工程師將全球17個廠商所捐贈的人工器官合成一個具有人造循環系統、血液、腎臟、耳朵、視網膜與義肢的生化機器人,組裝完成後的機器人還真能運作,當然這其中的展示意味遠遠超過它在現實生活中的實用性。

在《變人》電影的最終,羅賓.威廉斯所扮演的主人翁完成了他成人的夢想,然而,橫在真實世界機器人的面前,卻仍是一條漫漫長路,畢竟要讓機器人裡裡外外都接近人類,這挑戰實在太大了!那為什麼總有機器人工程師執意要打造出像人的機器人呢?這也許就像上帝以祂的形象創造了人類,打造出以人為藍本的人造人,就是有它致命的吸引力啊!

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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