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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關鍵字: #機器人
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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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