這碗牛肉麵誰幫你煮的？分析機器人如何煮出一碗美味的麵|數位時代 BusinessNext

這碗牛肉麵誰幫你煮的？分析機器人如何煮出一碗美味的麵

機器人有辦法勝任廚師的工作嗎？從下麵到煮麵全由機器人大廚包辦，座落台北北區的愛羅吧是如何煮出一碗碗美味的牛肉麵？

3分鐘麵好上桌，機器人怎麼煮出美味牛肉麵？

我們就實地來看看機器人如何煮出一碗美味的牛肉麵。第一時間就讓人眼睛為之一亮，兩位機器人大廚竟然都是Fanuc公司的產品，說到來自日本的Fanuc，它可是機器人業界的龍頭，銷售量睥睨全球，所生產的機器人能力當然也不在話下，一向是黃色外裝，身軀精實、動作俐落的它，常常應用於焊接、噴漆、組裝等用途，基本上就是很「工程」，煮起麵來反而給人一種很秀氣的感覺，似乎只需用到三分力氣。

為何煮個麵需要用到這種等級、而且是工業用機器人呢？老闆豪氣的表示，要做就要做到最好，另一個理由倒很實際，目前市面上就是沒有在賣專門用來煮麵的機器人啊！

感覺上利用工業用機器人來煮麵似乎有點大才小用，但如果因此認為煮麵對於機器人來說，就是個輕鬆自在的工作，那您可要多三思！為了這碗麵，店家使用了兩部機器人，一部先備好碗在旁邊等著，另一部負責下麵、煮麵，等麵煮好後，得先甩甩麵勺、瀝乾水，這廂一放好麵條，另一邊馬上鋪上牛肉，再將碗推進注湯機，整個過程大約兩、三分鐘的時間，一碗熱騰騰的牛肉麵就此大功告成！

除了兩部機器人各自的定位、排程，以及彼此之間的配合需要工程師仔細的調教與反覆的測試之外，另一項挑戰則是來自顧客的不同需求，比方說，是要細麵、粗麵，加蔥、不加蔥呢？麵的粗細還進一步影響到煮麵的時間，有的時候甚至是後面點的麵先煮好，整個流程就得跟著調整，相對於工廠較為固定的製程，機器人反而需要擁有更大的彈性來面對區區的一碗麵！

那機器人費盡心思煮出來的這碗牛肉麵到底好不好吃呢？仔細想想，機器人最下功夫的部分就在麵條身上，當然麵條的Q彈會影響到口感，但牛肉麵美味與否的關鍵還是落在牛肉的烹煮、湯頭的調製，但這些都是屬於店家的獨門配方，機器人一點都插不上手，畢竟它並沒有像人類一樣靈敏的味覺。

如此說來，機器人進軍牛肉麵界的優勢還是在於它的精準度與一致性，以及足以長時工作的耐操力。展望未來，機器人如果想要繼續在餐飲業立足，那可要好好善用它遠超過人類的手勁與速度，細細思量哪種餐點最能發揮自身的長才，就此走出一條不一樣的道路！

責任編輯：陳建鈞

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若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。