不循機器人4大家族,達明走「第二條路」、3年晉升機器人二哥!如何辦到?
不循機器人4大家族,達明走「第二條路」、3年晉升機器人二哥!如何辦到?

在咖啡店點了一杯熱美式,櫃檯的「咖啡師」熟練地用「手」拿起杯子、放到咖啡機上,等咖啡沖好後,放到取餐窗口,讓客人享用。再把場景轉換到工廠產線,包裝站有各種不同的紙箱,機械手臂用「眼」掃描紙箱外部條碼後,將產品放入正確的包裹裡。這些都是達明機器人(以下簡稱達明)的產品。

機器人是什麼?不像那些科幻電影、小說裡的描述,近乎無所不能,達明機器人營運長黃識忠的回答很務實,「機器人是一個可以移動、未來它可以感知環境,對應環境做出反應,解決人不想做的一些事情,來幫助人類。」只是,如果機器人要做到這種程度,即使你要它去拿一杯水,切一盤水果放到你桌上,需要高度整合。光是如何用讓機器手臂能用「眼」辨識位置,他們就花了超過3年。

事實上,達明的研發之路走得更久。台灣筆記型電腦及伺服器大廠廣達集團旗下有許多子公司,其中生產光碟機的廣明光電,眼見光碟機在網路時代逐漸失去競爭力,公司需要開發新產品轉型。由於公司內部有許多機械和控制背景人才,2011 年,廣明光電成立內部 Robot 實驗室,研究開發協作機器人,直到 2016 年達明正式成立。研發團隊從 10 人發展到現在 150 人,創立初期就在思考,到底要做出什麼樣的機器人?

看見市場痛點,研發具內建視覺的機器手臂

協作式機器人(collaborative robot)1996 年出現,主要設計與人近距離互動和工作。「當時台灣還沒有自己的機器人,都是國外廠商。」黃識忠表示,彼時的機器人必須由軟體工程師操作電腦,讓手臂了解位置在哪裡,才能下指令動作,等於手臂歸手臂、電腦歸電腦。反映在供應鏈,手臂商只出手臂,如果客戶有特殊應用,需要視覺系統再和外接鏡頭廠商合作,即使是世界工業機器人 4 大家族:瑞士 ABB、德國庫卡(KUKA AG)、日本發那科(FANUC)和安川電機(YASKAWA),亦皆採此做法。

達明當時有兩條路可走,一是依循 4 大家族現有產品功能,以低價取勝;第二條路看是否能找出市場痛點,研發新產品。「我們選了第二條路。」黃識忠指出,當時觀察到市場缺乏結合視覺和手臂的產品,就算不少廠商宣稱自家的機器人有視覺功能、可以認知環境,卻很難落實到應用端。在廣明兼達明董事長何世池的支持下,團隊達成共識,新的機器人必須內建視覺辨識功能並整合系統,還要夠安全。

安全性有多重要?2023 年 11 月,韓國一名工人被機器人誤判為紙箱,因而被機器夾爪重壓,傷重不治。黃識忠表示,協作機器人要跟人一起工作,誤判不是小事,操作沒有安全疑慮,應用範圍才大。

2015 年,達明研發出 TM5,可以定位、識別和測量。一般機器手臂座標建立在基座上,若因地震或外力影響造成位置改變,點位就需要重新設定。達明的手臂則有視覺定位功能,就算相對位置變了,內建視覺可以掃描座標系統,即時更新座標資訊。也因為內建視覺,廠商不必額外加購視覺軟硬體,省去整合不同系統的麻煩。「應用到產線上,我們的機器手臂靠上去,就能跟人一起工作。不用找工程師調半天,降低了使用門檻。」

介面簡單、不需另購軟體,非 IT 背景也能很快上手

在 TM5 出現前,機器人猶如盲劍客,必須靠工程師下指令,一個口令一個動作。達明將機器人裝上眼睛,整合系統,成功擴大應用範圍。黃識忠說,市面上的機器手臂大多賣手臂搭配視覺方案,除了增加人力和整合成本外,還必須有 IT 專業人員來操作。而達明研發的內建視覺機器人沒有這個問題,而且介面設計簡單,即使不是 IT 背景也能很快上手。

這款有眼睛的機器人當年在日本國際機器人大展(iREX)亮相時,馬上引起矚目,「包括 4 大家族的人都來我們攤位看,那時就覺得走對路了。」2016 年 TM5 正式對外銷售,短短 3 年就攻占全球協作機器人市占率第二。客戶包含德國馬牌(Continental)、群創和富士康等。

超前部署 AI 協作機器人,披薩配料、木紋分類都能判別

取得初步成果,黃識忠和團隊沒有停下腳步,團隊 3 年前開始研究如何使 AI 成為產品標配,讓原有的眼手合一,再增加大腦功能,將影像數據轉譯成命令提示,進行定位與檢測。

舉例來說,光一個檢測功能,就能廣泛應用在食品、倉儲和半導體等產業。過去檢測人員用肉眼檢查,不僅容易疲勞,也難免疏漏。現在機器人可以檢測披薩上的配料是否符合規定、進行木紋分類和異物排除。以前半導體出貨前檢測封箱膠帶很困難,因為用外接鏡頭看可能會反光,現在用 AI 機器人很快就解決。

「我常說,機械手臂是客戶的印鈔機,能夠在產線運作,你才能賺到這個錢,它是一個扎扎實實,必須要解決客戶問題,才能夠拿到的回饋。」黃識忠認為,創新最重要的是落實,讓客戶能夠應用。

110達明AI協作型機器人可以做哪些工作?
圖/ 經理人
111達明AI協作型機器人可以做哪些工作?
圖/ 經理人

黃識忠
台灣大學機械工程學系博士。1999 年進入廣明光電,2012 年加入廣明內部的 Robot 實驗室(達明機器人前身),2016 年起擔任達明機器人營運長。帶領團隊研發全球第一支有標準配備視覺辨識能力的機器手臂,現為全球第二大協作機器人品牌。

達明機器人
創立時間|2016 年
營  收|約 400 人
成  績|2022 年獲利 1.43 億,年增164%。
營業項目|內建智慧視覺的協作型機器人 TM Robot 系列、工廠管理軟體 TM Smart Factory 系列。

延伸閱讀:做到台灣No.1,卻遭求償54億元!奮行轉型之路,廣明啟動「甩開爛尾樓」首部曲

本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #機器人
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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

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。

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圖/ 晶睿通訊

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。

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圖/ 晶睿通訊

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。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

閱讀完整案例

85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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了解 85°C Bakery Cafe North America 如何應用 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台

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