打造機器人指尖的觸覺!2019年工業界最關心兩件事
打造機器人指尖的觸覺!2019年工業界最關心兩件事
2019.08.22 | 物聯網

智慧製造再升級,「安全」及「視覺進化」成2019年台北國際自動化工業大展上兩大新亮點。

機器人採用量大增,職安議題熱

2019年勞動部職安署宣布將把工業機器人納入管理,要求各機器人大廠把智慧機器人銷售到工廠時,需取得機械安全認證,規範比歐盟、美國及日本更嚴格,其中協同作業用途工業用機器人,2020年9月1日開始實施,非協同工業用機器人2021年9月1日起實施,目的是期望保障勞工安全。

工研院「智慧砂帶機」亮面瑕疵檢測系統
工研院展示「智慧砂帶機」與亮面瑕疵檢測系統,讓水五金業可以減少人力
圖/ 王郁倫攝影

在機器人密集的智慧工廠,提高對勞工的工作環境人身安全要求並非過苛,不過新令快又急,引發業界關注,達明機器人在會場上,就以台灣第一個獲得TS安全標章認證的協作機器人為訴求,並推出工廠智慧管理系統TMmanager讓工廠能跨品牌管理所有工廠設備,包括報表管理及訊號收集等。

「我相信台達電及達明機器人本來就有資格(通過勞動部安全認證),」原見精機董事長蘇瑞堯說。(全球協作機器人大洗牌!廣達旗下達明機器人晉升二哥,插旗中國深圳龍華

他觀察,勞動部依國際規範要求機器人安全性,其實並沒有問題,業者現在反彈的,是取得認證的方式跟時間似乎太倉促,畢竟測試項目有哪些都還待公布。

觸覺夾爪,佳世達率先採用

原見精機是一家2017年11月成立的新創公司,今年是第二年與三菱電機合作發表新機器人,去年他們推出的是安全皮膚的觸覺協作機器人配件,機器人若被碰撞會立刻停止,讓機器與人協作的安全度大增。(布局機器人、環境科技產業,台杉物聯網基金領投原見精機與創控科技

原見精機
原見精機第一代安全皮膚機器手臂
圖/ 王郁倫攝影
原見精機
原見精機智慧觸覺夾爪
圖/ 王郁倫攝影

今年,原見精機與三菱進一步合作,推出智慧觸覺夾爪,讓機器手臂夾取物件時,可以從「指尖」感測器分辨夾取物件種類,「這對混線生產很有幫助,」蘇瑞堯說,由於現在工廠生產多樣化,料件多,觸覺夾爪具分辨能力,夾下去就能辨別物體大小與硬軟訊號給電腦。

目前原見精機靈敏度高達100克力,也就是一牛頓力道,配合三菱PLC(可程式邏輯控制器)收集夾爪訊息,進行判斷後,指揮夾爪開合,最後資料回傳電腦。夾爪變聰明,也讓被夾的料件不易損傷,原見精機樂觀預估,今年底前就有五家製造台廠將導入。

目前,台灣也已有智慧工採用高安全機器人生產3C產品,佳世達龜山廠4月已經宣佈完成第一條取得精密機械研究發展中心(PMC)安全認證的人機協作產線,該產線共用25台機器人,負責組裝顯示器,用的就是原見精機的產品。

「我認為市場有真實需求,解決智慧工廠產線與人力配置的矛盾,將人跟機器的距離拉近,對台灣輕組裝智慧工廠而言,這樣的需求很大。」蘇瑞堯說。

原見精機 蘇瑞堯
原見精機董事長蘇瑞堯看好觸覺機器人需求
圖/ 王郁倫攝影

機器視覺進化,亮面也能檢測

而會場另一個焦點,則在於智慧工廠機器視覺的進化。

過去工廠的機器視覺遇到反光的亮面物件就容易投降,無法正確檢測良率,工研院的亮面瑕疵檢測系統、達明機器人的AI機器手臂都在此次會展現身,能適應亮面的產品,比方成衣業塑膠套包好的衣物,機器手臂上的視覺鏡頭,能克服包裝上反光及尺寸不一的挑戰,精準抓取並根據包裝袋上條碼做產品分類。

「過去金屬反光的部分,機器視覺檢測很難判斷,現在可以用AI。」工研院機械與機電系統研究所副組長張彥中說。

舉例而言,台灣彰化一帶是水五金生產重地,必須用砂帶機靠師傅憑經驗操作完成金屬件研磨或拋光,粉塵不僅對人體傷害大,產品製作的變異性也高。

工研院「智慧砂帶機」亮面瑕疵檢測系統
工研院展示「智慧砂帶機」與亮面瑕疵檢測系統,讓水五金業可以減少人力
圖/ 王郁倫攝影
般若水五金
工研院的「智慧砂帶機」與亮面瑕疵檢測系統,獲得螺旋槳大廠般若採用
圖/ 王郁倫攝影

工研院21日展出「智慧砂帶機」,搭配亮面瑕疵檢測系統,一台機器就能完成研磨、拋光、檢測三種功能,加上砂帶機有多接觸輪跟旋轉平台,機器手臂搭配砂帶機就成為有7個自由度的自動化生產設備。

「可以磨到過去機器磨不到的死角」張彥中說,航太業的漢翔及水上摩托車螺旋槳大廠般若都已導入這套系統生產金屬葉片,提高良率,搭配雷射3D視覺檢測,也能讓面積大、高曲度的航太套件用機器視覺完成全件檢測,檢測的3D圖像還能立刻顯示在電腦螢幕上。

達明機器人
達明機器人可以用視覺克服衣服包裝袋亮面干擾,進行分類
圖/ 王郁倫攝影
工研院機器人
工研院開發3D視覺瑕疵檢測系統
圖/ 王郁倫攝影

為加強各應用場域的自動化設備能相互溝通,上銀科技、佳世達、經緯航太、凌羣電腦、慧誠智醫、福寶科技、精誠資訊、沛博科技及威聯通科技9家業者21日也宣佈簽署合作備忘錄(MOU),期望針對服務型機器人打造完整生態鏈。

責任編輯:蕭閔云

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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