機械手臂上陣，疫苗每瓶多抽2劑！機器人進駐醫療業，效率大提升|數位時代 BusinessNext

隨著科技發展以及醫療需求提升，機器人與AI愈來愈貼近我們的生活，醫療產業的升級也隨之而來。

在醫療人力不足的情形下，機器人不僅能夠分擔部分繁雜、瑣碎、固定的行政作業，也可輔助醫療人員進行手術，降低因過度疲勞等原因而提升的失誤風險。

疫情加速全球機器人市場開發

新冠肺炎疫情驅動各個產業的「零接觸」需求，其中「機器代勞」成為主要趨勢之一。機器人大多具備「遠距操控」與「自主運作」兩種模式，透過這兩種模式互補，能夠提高生產力、多樣化工作方式，並達到零接觸、無人化需求，提升生活品質。

根據新創募資平台Crunchbase統計，疫情加速創投公司對於機器人領域的投資。2020年機器人領域募資金額為55.6億美元，其中光是健康醫療、物流運輸、生產製造這三個領域，就佔了投資總額的79%，成為機器人研發最主要的三個市場。

Mordor Intelligence在2018年發布報告指出，2017年全球手術機器人市場規模達到35.6億美元，其中，美國為最大市場，市佔率達57.7%，其次依序為歐洲24%、亞洲15.2%。隨著手術機器人市場邁入成長期，Mordor Intelligence預估未來幾年將有高達21.9%的成長，至2023年整體規模將可達到109.7億美元。

近期，機器人應勇於醫療產業的例子愈來愈多。泰國為了增加疫苗施打率，推出機械手臂抽取疫苗；CMR Surgical 則研發出比達文西機械手臂更輕巧、靈活的手術機器人；英國與中國則有醫療機器人、防疫機器人來分擔醫療人員工作量。

泰國機器手臂上陣，可用疫苗提升20%

根據路透社報導，由於泰國近期疫情嚴峻，為了加速國內疫苗接種，並解決疫苗供應量低於需求的困境，泰國朱拉隆功大學（ChulalongkornUniversity）研發出一款疫苗自動抽取機器，可以精確、快速、安全地將AZ疫苗分裝至注射器中。

研究負責人 Juthamas Ratanavaraporn 表示，這套自動抽取疫苗的機械手臂，可以在4分鐘內從AZ疫苗瓶中抽出12劑疫苗，比起之前手動抽取的10劑多出了2劑。這也表示原本僅能供應100萬人的AZ疫苗，透過以機器取代人力，就可以供應120萬人，「疫苗是有限的，但我們將疫苗接種率提高20%，這是對國家極為有利的事實。」

隨著疫苗施打需求增加，醫療人員為避免浪費，會使用低殘留空針（LDSS），雖然可以抽出12劑，但相當消耗人力，並且需要高水準的技巧才能準確操作。使用機械手臂不只能降低人為失誤，還能減緩醫療人員作業負擔。這款機器手臂目前已經在大學的疫苗中心運行，並計劃大量出產支援疫苗接種中心的醫護人員。

CMR Surgical研發微創手術機器人，輕巧度打敗達文西

根據Grand View Research在2021年5月報告顯示，2020年手術機器人市場規模已經達23億美元，預計今年將進一步成長至35.7億美元。

創立於2014年CMR Surgical研發出微創手術機器人系統Versius，並成功地超越達文西機器人，成為目前全球最輕巧的手術機器人，體積僅有達文西機器人的三分之一。

此外，比起達文西，Versius更符合人體工學，並具備移動便利性，讓外科醫生可以在任何角度進行手術，打破傳統腹腔鏡手術治療困境，像是結腸直腸手術、耳部、鼻部和咽喉手術，Versius能夠做局部小切口，縮短患者手術恢復期。

根據 TechCrunch報導，CMR Surgical在今年6月宣布拿到 D輪約6億美元的股權投資，除了創下史上醫療科技最高募資案，外界也看好CMR Surgical將有機會打破達文西機器人開發公司Intuitive Surgical壟斷手術機器人市場的局面。

復健機器人、醫療機器人、防疫機器人紛紛攻佔市場

除了手術機器人之外，疫情下為患者提供服務的機器人也愈來愈多元。英國在2018年，就開始在醫院內採用AGV醫療機器人，不僅可以送餐、倒垃圾、消毒，還能攙扶病人等。瑞士自動導航技術公司Bluebotic表示，今年因為COVID-19大流行，美國、義大利的醫院也開始使用AGV醫療機器人，讓院內的物流得以自動化，醫護人員也有更多時間處理大量確診者。

長庚醫院復健部團隊則是改良訓練器材，開發出「上肢復健機器人」，輔助中風、脊髓損傷、中樞以及周邊神經損傷的病人，完成精準抓握，得以順利恢復日常生活。

此外，微星科技也在8月底宣布，旗下智能防疫消毒機器人，通過法國全球研究機構Texcell認證，其UVGI滅菌系統能在30秒內有效抑制新型冠狀病毒Alpha。

中國品牌優必選（UBTECH），也曾推出具備自主導航功能的防疫機器人，除了具備紫外光及噴霧消毒殺菌，還可以量體溫、檢查是否配戴口罩以及引導疏散人群並提供警示。

後疫情時代，智慧醫療將成趨勢

雖然相較於去年，疫情已逐漸趨緩，但病毒並未完全消失。後疫情時代的開始，醫院人力仍然處於不足狀態，使用這些機器人，不只可以減緩醫療人員壓力、提升作業精確度，也能降低接觸確診風險。

未來，從復健服務到手術台，機器人與醫護人員的合作會是避會愈加緊密，智慧醫療將成為產業中重要的一環。適度地將醫護人員從重複性的瑣碎工作中解放，投入於互動性、開創性的病情討論與醫學研究之中，也能為醫療帶來更多正面影響力。

本文授權轉載自：FC未來商務

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責任編輯：傅珮晴、蕭閔云

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。