樟宜機場保全機器人巡場,背後出自百達7人小團隊!砸近1億開發,這家台灣汽車股為何要做機器人?
樟宜機場保全機器人巡場,背後出自百達7人小團隊!砸近1億開發,這家台灣汽車股為何要做機器人?

車用沖壓零件製造廠百達,在新冠疫情間意外獲得切入服務型機器人的門票。半年就成功簽下第一批訂單,還進駐樟宜機場,令人驚訝的是,這是一個7人小團隊的成就。

白色機身搭配全景攝影機,穿梭人來人往的機場,一旦發現旅客異常群聚,就會馬上進行通報,這是新加坡樟宜機場在新冠疫情期間導入的保全機器人。

這台機器人要價百萬新台幣,售價相當於新加坡真人保全一年薪資,但若長時間使用,將可節省人力費用,因此獲新加坡、美國、澳洲等國家陸續採用,台灣桃園國際機場也預計在今年5月測試後導入。

很難想像,這款機器人的推手是一家在台灣上市的車用沖壓零件製造廠——百達—KY(以下簡稱百達)。

車用零組件本業穩健,設新事業盼分散風險

2011年成立的百達,以沖壓設備製造起家,也自製設備切入車用零組件,中國比亞迪、法國汽車零組件供應大廠Faurecia都是主要客戶。

攤開財報,隨著該公司本業車用零件、沖壓設備營收穩健成長,加上2024年10月收購全球硬碟內夾取臂製造與組裝領域龍頭供應商——新加坡上市公司BIGL後,併表效益展現下,百達二四年全年營收近30億元,較2023年成長逾6成,創下新高,全年每股稅後純益(EPS)將轉正。

近5年,百達營收皆逾10億元,明明靠著本業就可以穩定經營,為何還要將觸角伸進機器人領域?

「一開始,沒有人認為我們做得出來⋯⋯。」一手打造保全機器人的百達總經理黃泓杰接受《今周刊》專訪時,還原公司跨足機器人領域的過程。

時間回到2018年,百達收購BionicXP(現改名為Kabam),計畫發展機器人產銷事業;2020年、新冠疫情間,百達二代黃泓杰意識到分散風險重要性,希望投入更多心力在新興業務。

恰好在同年6月,新加坡最大保全公司Certis Group的研發高層找上百達,詢問他們是否有能力開發用於保全、巡檢的服務型機器人。

其實,Certis此前已找了4、5家全方位整合自動化公司,打算開發機器人。但研發出的產品卻一直有性能不穩定、單價過高的問題。後來,他們耳聞百達具備供應鏈整合經驗,決定找百達試試。

這與黃泓杰大力開展機器人事業的想法不謀而合,他很快就決定接下挑戰。

他的第一步,是說服具備機器人研發經驗的機器人軟體公司Cognicept Systems創辦人Michael Sayre合作研發。掌握技術後,又花3個月網羅市場推動、供應鏈管理等人才,組成一個7人團隊,全力搶攻機器人市場。當時新加坡無真正落地、廣泛使用的產品可參考,因此,他們只能摸石頭過河,花半年了解保全工作的型態。

原來,一開始,Certis只是希望機器人能具備夜間例行巡邏的功能,以解決保全人力結構老化問題。

但黃泓杰認知到,發現異常後能否即時處理,才是客戶的痛點。因此,他提出增設警告功能,當偵測到異常後即透過系統通知真人保全,一旦有可疑狀況或危機,就能在最快時間內報警。

「技術只占成功的三成因素,剩下七成來自於對客戶的理解。」黃泓杰點出他們研發成功的關鍵。

接著,是降低生產成本。

黃泓杰思考,若能導入汽車零件模組化概念,就能在採購、製造和安裝上占優勢,「跟車子選配一樣,你可以選擇要不要螢幕,但不能要求螢幕長怎樣。」而這項策略也確實讓這款機器人的成本比其他公司低兩成。

投入上百萬元研發費用,前後歷經約50次測試,百達於2020年底通過Certis驗證,拿下第一筆保全機器人訂單,機器人在2021年進駐樟宜機場,協助巡檢。

全面應用還久 估兩年內成立新公司

憑藉樟宜機場的這筆成績,百達在機器人產業打響知名度,每年出貨量達上百台,後續進軍美國、澳洲市場,接下來還要在桃園機場、台北101測試。

協助將保全機器人導入桃機的信實集團表示,疫後機場旅客變多,將透過人機協作強化巡檢,而百達具備樟宜機場實際操作經驗,成為首選。

「相比於美國、新加坡等人力成本較高的國家,在台灣想要靠機器人取代人力還有很長一段路要走。」一名熟悉機器人產業的人士表示,保全機器人仍難以像真人具備高度機動性,加上投入門檻高,單機售價動輒百萬元,如果想打入台灣市場,勢必得提升產品附加價值。

對此,黃泓杰坦言,保全機器人設計較其他服務型機器人複雜,需要結合數據通訊,截至2024年已投入近1億元研發成本,希望讓巡檢狀況能夠更迅速回報,未來則有望拓展到飯店、學校等場域。

黃泓杰也預告,將為機器人業務成立新公司,預估兩年內獨立投入資本市場,百達能否讓機器人這條事業第二曲線持續成長,有待時間驗證。

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本文授權轉載自:今周刊

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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