機器人能做的不只是觀眾!組隊上場打職棒將不再是夢想?
機器人能做的不只是觀眾!組隊上場打職棒將不再是夢想?

新冠病毒打亂了這個世界的腳步,其中也包括棒球迷們殷殷期盼的職棒賽事,原本早該隨著3月春暖花開、揭開序幕的球季,一延再延,所幸台灣的職棒終能突破重圍,在美國、日本、韓國職棒仍在停賽之際,率先在4月12日開打,為世界棒壇注入一針強心劑,同時也在這波席捲全球的狂潮當中,再次為台灣寫下紀錄!

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可惜的是,在疫情揮之不去的陰影之下,台灣職棒也只能採取閉門比賽,少了現場觀眾的搖旗吶喊,感覺上就像是走了味的汽水,空蕩蕩的球場,讓球員打起球來也不盡興,就在這個當下,不正是機器人神救援的時刻到了嗎? 主場位於桃園的樂天桃猿隊不愧是職棒的點子王,除了安排有靜態的人偶、人形立牌擔當球迷之外,還特別與知名的祥儀機器人夢工廠攜手合作,招喚出各式各樣的機器人,大伙換上球衣、球帽加油助陣,瞬間炒熱起觀眾席,順勢也讓比賽更加帶勁!

樂天桃猿_Rakuten Monkeys
樂天桃猿在觀眾席增設桃園在地祥儀機器人夢工廠的「新10號隊友」機器人,機器人應援團及粉絲看板替球員加油,增添看球趣味性。

但一想到機器人所擁有的絕佳運動能力,卻只能坐在場邊加油打氣,會不會覺得有點大材小用?是不是有朝一日,機器人也能登上職棒舞台、一展擊球英姿呢?而這樣的想法僅僅是個遙遠的夢想?還是真有可能實現?

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機器人真的可以上場打棒球?

棒球選手的養成極其艱辛,看看國內一票年輕好手在美國小聯盟一蹲就是好幾年,還不見得上得了大聯盟就可窺知一二,種種高難度的技巧可不是機器人輕易學得來!

就拿球場上最令人屏氣凝神的投打對決來看,頂尖的投手,像是曾經幫助芝加哥小熊隊拿下睽違108年世界冠軍的火球男Chapman,或是當紅的日本球星大谷翔平,直球速度動輒飆破160公里,球一出手,約莫只要0.4秒就會進到本壘板,簡直就像電光火石一般,況且投手可不會乖乖地猛丟直球,肯定是指叉球、曲球、伸卡球等交叉運用,就是要給打者來個出奇不意,情勢如此險峻,你覺得機器人有可能打得到球嗎?

可千萬不要低估機器人工作者的企圖心,交通大學電控所蕭得聖教授所領導的團隊就長期鑽研棒球機器人,他們的目標還不只是讓機器人打得到球而已,要打就是要打安打,這要如何辦到呢?

如何打造「眼明手快」的棒球機器人?

蕭教授提到幾個關鍵點,第一步當然是要能看準來球,所謂工欲善其事必先利其器,為了能即時量測球體在三度空間中的飛行軌跡,超高速雙眼攝影機是一定要的,以現今技術來看,如果肯砸下重本,連來球的縫線都能看得一清二楚;球能看得準,接下來就要有本事將球打出去,這可以依據球的質量、慣量、以及速度,大致估算出球衝擊球棒時的動量大小,如此一來,在設計機器人手臂時該採用何種材質,所採用的馬達必須能輸出多大力距,也就有個底。

歷經這般的打造,機器人可說已經是既「眼明」、又「手快」,但這兩者之間還需要再經過一個磨合的過程,目的就在於讓眼睛的觀察和手臂的揮擊能夠建立在共同的基礎上,不至於各行其事,也因此攝影機與機器臂間的訊號傳遞必須同步,彼此之間也需要進行校正,目標就是要達到全然的「手眼協調」。

來到最後的關鍵點,別忘了!蕭家機器人的外號是安打製造機,這箇中秘訣究竟為何呢?蕭教授就給了一句話,精準地預測球通過本壘板時的位置與速度,聽起來的確很有道理,問題是要如何才能夠辦得到?

這就得仰賴有個能夠精準預測球體飛行軌跡的模型,這也正是研發棒球機器人的決勝點,哪個門派的模型較準確,誰就是贏家。蕭教授特別提到,球在飛行時,不單只是直線前進,還帶有旋轉,因此在建立模型時,必須考慮到重力以及空氣阻力對於不同球路的影響,更何況投手還會特意加料,利用球的縫線給些變化,要能一一釐清這些複雜的因素,絕對需要真功夫,其中的眉角就請大家請教蕭教授了。

有了球體飛行預測模型,機器人就可以上場了,先利用攝影機快速取得投手球剛離手時的幾張影像,將它們輸入到模型、計算出完整的球體飛行軌跡,靠著精準的預測撐腰,一切了然於胸,接下來,機器人就可以好整以暇,輕鬆地看著球落到設定好的位置,穩穩地以最佳的出手角度與力道,豪邁地賞它一支精彩的安打!

期盼有朝一日的「人機棒球大戰」!

雖說職業運動早已不只是單純的休閒娛樂,現代人的工作繁忙、人際關係又疏離,許多人轉而寄情於所屬城市的球隊,它維繫著彼此的情感,甚至成為了生活的重心,像是王建民、陳金鋒、陳偉殷等家喻戶曉的球星,或是身披藍白戰袍的中華隊,總能在無數的清晨、夜晚牽引著你我的心。

沒有球賽的日子,對球迷來說真的是很難挨啊!現階段,我們當然不會寄望機器人能夠取代球星,但是單單仰賴虛擬的電玩球賽一解相思之苦,實在很不過癮!是不是能來場實體的機器人棒球賽,甚至是舉辦一場人與機器人的棒球大戰呢? 還記得年初鬧得沸沸揚揚、美國大聯盟休士頓太空人隊的「偷暗號事件」嗎?在這裡,我可以向大家保證,機器人打棒球絕對不會、也不需要偷暗號,一定是光明正大硬碰硬的對決!

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #機器人
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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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