打造出像人一般Q彈的機器人|數位時代 BusinessNext

打造出像人一般Q彈的機器人

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。

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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從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。