連MIT教授的機器人公司也宣布倒閉、來台求售，Rethink Robotics為何失敗？|數位時代 BusinessNext

連MIT教授的機器人公司也宣布倒閉、來台求售，Rethink Robotics為何失敗？

一家由MIT教授創立的協作機器人元老級公司Rethink Robotics在10月宣布倒閉！但據說，2個月前這家公司就已經公開求售，銀行甚至來台牽線找買主，看看為何一家美國菁英機器人團隊搞砸了。

協作機器人需求大好，但新創卻面臨倒閉

然而才成立剛滿10年，Rethink Robotics於10月3日無預警宣布倒閉！這無益是對機器人產業投下震撼彈，台灣機器人開發業者指出，2個月前，這家美國公司就透過投資銀行對外宣布要出售，甚至也來台尋找買主，「但看過這家公司客戶名單後，最終沒有出手談。」台灣業者低調表示。

外電指出，Rethink Robotics本來要賣股權給一位神秘買主，但臨時在最後一刻被取消，因為資金週轉失靈，推出的兩代機器人Baxter和Sawyer銷售也不如預期，導致走上倒閉一路。

台灣業者指出，Rethink Robotics其實是協作機器人的先行者，2008年推出協作機器人等於是開安全機器人製造之先河，但卻沒有得到商業成功，關鍵可能是因為，創辦人是一群來自麻省理工學院的教授，學術背景過於濃厚，理想性高但並無法滿足真正工業需求，最後沒有太多客戶採用。

業者直言，Rethink Robotics雖提供了許多車廠客戶認證資料，但缺乏真正的大量採用客戶做實證，加上產品規格精密度不夠，不符合工業需求，剛性也不足，機器手臂抓起重物移動時不僅速度過慢，到定點時的晃動問題也無法克服，導致這家協作機器人元老級企業由盛而衰。

然而，事實上Rethink Robotics這家機器人公司的硬體設計概念其實走得非常前端，包括機器人頭頂放置雙鏡頭，身上有觸控螢幕，然而軟體技術無法搭配，使得「機器視覺」無法展現威力，而對該公司號稱已經出貨2500支機器人，業界也抱持懷疑。

家用機器人也喊卡，智慧音箱威脅大

而另一家宣布失敗的，是機器人Kuri，該機器人先前接受預購，但最後宣布停止計畫，並將退還現金，市場認為，由於智慧音箱等商品陸續推出，削弱了這類家庭機器人的市場機會。

然而新的機器人仍不斷推出，位於歐洲的Universal Robots在2008年也推出第一台UR5機器人，今年9月，該公司已經宣布累積出貨量達2.5萬台協作型機器人，號稱在協作市場取得6成市佔率。

Universal Robots執行長JürgenvonHollen表示，去年公司營收成長72%，但今年預計要有50%以上的成長，為此必須拓展通路伙伴及生態系統，比方增加配件及解決方案內容。

台灣則有廣達集團旗下達明機器人（TM Robot）在2012年左右切入協作型機器人市場，並是具備機器視覺的領導業者，今年在產品整齊度拉高下，也宣布進軍北美及中國市場，目前客戶包括歐美、臺灣、中國、日本、韓國、東南亞等大廠，第4季目標單季獲利。

根據國際機器人協會(International Federation of Robotics)估計，2018～2020年全球工業自動化市場將年增15%，協作機器人需求會是工業革命4.0的重心之一，也是成長最快的類型，也因此越來越多大廠跨入協作機器人市場，也間接加快產業淘汰賽的啟動。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。