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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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