工業沒辦法接受你慢慢來!達明解析人形機器人落地順序:先專用、後通用
工業沒辦法接受你慢慢來!達明解析人形機器人落地順序:先專用、後通用

2026 AI TAIWAN未來商務展,於6月24日(三)至26日(五)台北圓山花博爭艷館揭幕,今年以「All in AI」為主題,宣告AI已成為百工百業關乎生存的結構性資源。展會集結海內外逾200家解決方案團隊參與,並規劃50場次內容活動,展現台灣最大B2B AI實戰生態系。《數位時代》直擊現場,帶來第一手觀察。

在2025年上市的廣達集團孫公司達明機器人,長年耕耘協作型機器人與智慧自動化方案,被視為「台灣最純機器人概念股」之一。

達明機器人視覺應用事業處處長黃鐘賢在開幕日的國際趨勢高峰論壇上分享,自己原為廣明光電工程師。達明機器人前身是廣明光電內部事業部,2015年才獨立成子公司。這段從光碟機廠跨足機器人的轉型歷程,黃鐘賢參與其中。他回憶,面對光碟機市場沒落,公司決定轉向機器人市場時,高層押注「視覺」能力作為進入市場的差異化切入點,「因為視覺可以帶動智能。」

黃鐘賢以人類進化論類比。人從四足到直立,是適應環境;但真正讓人超越動物的,是懂得使用工具的「智慧」。而透過視覺感知環境、做出判斷,機器人也開始發展出這種智能。視覺可說是這個演化的起點,也是達明當初押注的根本邏輯。

#0 達明機器人視覺應用事業處處長黃鐘賢
黃鐘賢判斷,人形機器人之路會走向「先專用、後通用」。也就是先出現特定領域的自動化解決方案,製造業可能是最早的落地場景之一。
圖/ 未來商務展/王永村攝影

回顧達明產品線,從固式六軸協作機器手臂,到結合AMR自主移動能力,再從單臂擴展到雙臂,近年進化到半身、全身人形,也可以說是機器彈性與自由度的持續進化。

智慧製造三大痛點,把自動化的核心從「設備」推向「人」

在電腦視覺有數十年研發經驗的黃鐘賢觀察,智慧製造目前面臨龐大的進化壓力,可歸結為三大痛點。

一是缺工,這包括高齡化、招募困難與人力成本上升。二是客戶對品質的要求越來越嚴苛,產線需要高速檢測且可追溯的能力,傳統人工目檢難以滿足。第三是產品生命周期縮短,朝向少量多樣的彈性生產化,表示產線需要能在半年甚至更短時間內快速換型。

過去以「設備」為核心的自動化概念,日漸無法因應市場需求。一台設備買進來,忠實地執行十幾年的包裝工作,這類情況已愈發少見,需要轉向「以人為本」的自動化思維。

例如,產線可能是人類作業員與機器手臂的協作,「有時人做、有時機器手臂做。」因此手臂也不再是佔地龐大的固定機台,而是小巧支架上、能隨時搬移的彈性勞動力。

#2 達明機器人視覺應用事業處處長黃鐘賢
2026 AI TAIWAN未來商務展,於6月24日至26日台北圓山花博爭艷館開展,展會集結海內外逾200家解決方案團隊參與,並規劃50場次內容活動,展現台灣最大B2B AI實戰生態系。。
圖/ 未來商務展/王永村攝影

根據國際機器人聯合會(IFR)2025年發布的數據,全球工業機器人2024年年度安裝量創歷史次高(僅比兩年前的歷史最高紀錄低2%),其中中國就佔了全球超過半數的安裝量。台灣雖然擠不進前十名,但黃鐘賢指出,台灣的成長速度卻是相當傲人的,年成長率達到33%。

在整個機器人市場中,達明看好協作型機器人不需圍欄、可快速換線,且智慧化程度較高,是「非常有爆發力的自動化設備」。

面對中國競爭,達明苦練多年的「整合」策略依然是關鍵。黃鐘賢解釋,中國的機器人售價可能是達明機器人的一半,但還要再搭配3D攝影、視覺檢測等其他解決方案,且每個面向都要有專門工程師管理。

相較之下,達明結合硬體、電腦視覺與AI的一體化解決方案,「一個工程師就可以搞定」。在整體解決方案的整體解決方案的總成本上,仍能佔據優勢。

通用人形機器人之路,專用型將先落地

黃鐘賢直言,現在談機器人,好像不能不談人形機器人。達明自家的人形機器人TM Xplore I在2025年的台北國際自動化工業大展上首度亮相,預計在今年下半年對外推廣。

TM Xplore I採輪式而非雙足設計,主要是為工業場景設計。但黃鐘賢也承認,目前工業需求的「快狠準」執行力,人形機器人還無法做到。「工業沒辦法接受你慢慢來的。」他說,「一定是四秒一組、六秒一組。精準度要做到0.02mm、0.01mm,才能鎖螺絲。」

但人形機器人背後蘊藏著更高的彈性與自由度。有機會向人類作業員那樣,早上做組裝、下午做測試。一台機器,可勝任多種任務。

黃鐘賢指出,現在訓練人形機器人的方式,已不限於過去的程式設計師。例如,透過觸覺手套、VR穿戴裝置等遠端操作套件,人類可以透過遠端操作來教導機器人。再結合合成資料、虛擬環境試錯等方式,可加速產業規模化的速度。

他判斷,人形機器人之路會走向「先專用、後通用」。也就是先出現特定領域的自動化解決方案,製造業可能是最早的落地場景之一。其次是物流、倉儲,以及陪伴、照護等個人助理,再來是餐飲、導覽等服務型應用。

過去,智慧型手機將超越通話、簡訊的多種功能,整合在同一硬體平台,帶來了世代性的革新。黃鐘賢認為,機器人產業也正在發生類似的事。多種技術整合進同一台機器,走進多種場域。

「這個平台上一定會創造出更多商機,更多改變人類未來的新事物。」黃鐘賢說。

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關鍵字: #智慧機器人
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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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