星級酒店高薪徵才,為何不讓機器人來幫忙?「按電梯門」竟是大考驗
星級酒店高薪徵才,為何不讓機器人來幫忙?「按電梯門」竟是大考驗

近日台灣星級酒店祭出優於同業至少5%的薪資,要補齊人力缺口。晶華酒店董事長潘思亮在11月底時也曾說,「缺工」是觀光業復甦的最大阻礙,表示人力仍有20%的缺口,酒店也為此推掉上千桌的尾牙生意。缺工難題不只影響觀光業者,連鎖食品、飲料店也受到波及,面對人力短缺,是否能讓「服務型機器人」(以下簡稱機器人)來幫忙呢?

服務型機器人是指半自動或全自動,移動型或固定型,可再程式化之機械裝置,提供人類服務之非工業用機器人

在想像中,就算機器人無法做到細緻的房務整理,至少可以送餐、搬運重物、巡檢、消毒等,但截至今日,仍很少看到機器人真正進駐飯店、旅館,遑論在商辦大樓中進進出出。

「機器人搭電梯時門要關了,它看到門外有人跑過來,會懂得按開門嗎?」資策會產業情報研究所分析師張家輔描繪了一個簡單的情境,這個例子或許簡單,代表的是機器人背後龐大的物聯網設備支援尚未到位。而如果真的要實現人類與機器人共同工作,進一步解決缺工的問題,還有2大關卡要克服。

延伸閱讀:晶華潘思亮嘆:有場地沒人,連總經理都去掃客房

關卡一:建築物夠智慧嗎?

再試著想像一下,當機器人走近自動門、電梯,自動門跟電梯要怎麼知道機器人到了?就算機器人成功進入電梯,電梯要怎麼知道機器人要到幾樓、有多少東西要載、電梯門要開多久?

因子公司松山科技推出自助櫃檯,新光保全開始佈局飯店旅館市場,也因此了解到機器人想進入餐旅場域的「眉角」。新光保全總監黃清彥以旅館送餐到房為例,指出機器人送餐到房的最後一個關卡,在於是否能通知、交付服務。如到房門口時,能啟動門鈴,或是連動中控系統並通知房客取餐。

其實,以現有的科技發展,上述情境都已經可以滿足。然而,張家輔表示,服務型機器人並不像一般手機、筆電,是「隨拆即用」的產品。服務機器人要充分發揮功能,得搭配完整的通訊建設,這也是為什麼供應商往往需要實地考察過客戶的工作場景,因地制宜、客製化方案。

舉例來說,電梯內外必須裝上感測器,電梯運作狀態必須數位化,裝上讀出、寫入資訊的閘道器。更要加上排程管理的系統,以同時處理人類與機器人搭電梯的需求,找到最有效率的電梯排班方式。也就是說,智慧建築的成熟度,大大決定了機器人進入家戶、商辦大樓、醫院、旅館的進度。

因此從實際部署成本來看,雖然據機器人供應商報價,一台服務型機器人的售價多半落在新台幣30~40萬元的區間,但場域業者充分發揮機器人功能,所需投入的費用就不只是「一台機器人」,而是一整套系統費用。

黃清彥說,大筆數位基礎建設的投入,是否符合成本效益?基礎建設加上機器人維運費用,是否比聘用一個員工更划算?才是場域營運商最在意的點。

除此之外,越多連網節點,意味著越多資安的漏洞。張家輔表示,為了達成更高程度的自動化,將電梯或自動門等與安全相關的設備連上網路,營運商就需要額外關注網路服務、通訊服務失效時,所導致的故障、安全風險。

關卡二:更細緻的人機互動

除了場域基礎通訊建設之外,機器人要普及還有一個關卡——可以從「機器人能不能跟人類一起搭乘電梯?」看人機互動的挑戰。

張家輔同樣以搭電梯為例,小小空間中其實有許多「電梯禮儀」,如人類會按開電梯門等遠方的人跑近、等所有人進出再關門、幫電梯角落的人按樓層,以及人類可以近距離站在一起,「擠」一班電梯。

若初代機器人的辨識模型還不夠成熟時,如同聘用一位嬰兒,沒有社會經驗的嬰兒當然不知道「跑向電梯的行為」,表示來者希望搭上同一班電梯;但隨著辨識模型越來越精確,就如同一位專業的電梯服務人員站崗,可以從行為正確判讀來者的意圖。

而讓機器人的「功能模組」越來越完整,是達到上述目標的可行做法之一。「其實機器人的硬體升級不會有太大的改動,但每一次軟體的升級,哪怕只是AI語音辨識變得更精確,都會為機器人創造出更多應用場景。」凌群電腦產品管理中心總處長楊宏祥說。

除了電梯之外,機器人要走入其他場景,也適用同樣的原則,楊宏祥舉例,語音辨識更加精確的機器人,就有機會走進商辦大樓,提供行政助理等服務;或當語音辨識增加了台語的模型,機器人就有機會走進長照機構;張家輔說,醫護、餐飲、服務業都在疫情期間歷經人力不堪負荷、聘不到人的局面,因此對珍貴的人力有更多體悟。

整體來說,機器人要真的「走進」餐旅場域,仍需考量成本效益,至今仍是以操作重複性高的動作為主。張家輔說,在機器人主要提供的3大功能——運輸、清潔、接待,目前以運輸在餐旅場景的導入程度較高。

然而,受到疫情影響,機器人對場域營運商的意義,也開始轉變。在物流產業,對人體造成大量疲累的工作,開始由機器人來完成,減少員工因過勞導致的受傷、高流動率;在餐旅等服務產業,也藉由機器人完成重複性的工作,讓員工可以更專心回應客戶需求,帶來高品質的服務體驗。如果可以克服以上兩大困難,或將解決餐飲復甦人力不足的問題。

責任編輯:林美欣

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

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過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

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