歷經連續兩年美中貿易戰及疫情衝擊下，不僅造成各國製造業供應鏈更為緊縮、破碎，後疫時代解封初期又逢塞港及運費高漲，導致缺料及交期延宕之苦。未來遠距、零接觸作業勢必將成新常態，運輸機器人在智慧製造的核心地位更隨之水漲船高，推動業者必須結合更多資通訊科技加值及創新商業模式，才能真正替客戶提高生產效率。

過去較不為人重視的無人自動導引搬運車（Automated Guided Vehicle；AGV）則因為問世甚早，在1950年代就出現在汽車製造業的工廠商轉，被歸類為專業服務型機器人之一，期許透過物料搬運自動化，來減少豐田精實生產模式裡（TPS）包括搬運、等待及動作時間，進而降低其他包括過量生產、加工、庫存或不良品廢料等7大浪費，讓員工充份發揮潛能，投入到具有更高價值的工作。

但在工業2.0~3.0時代，廠內為求精度及符合經濟效益，AGV主要透過實體色帶、磁條軌道導引，結合製造業自動倉儲系統運作。直到近10年隨著資通訊科技日新月異，運算力更強大且成本更低，又迎來工業4.0智慧製造趨勢，使AGV也開始搭配機器視覺（VGR），或光學雷達（LiDAR）與同步定位與地圖建構（Simultaneous Localization and Mapping；SLAM）技術來提高導引運行精度。

另以調度派車系統規劃AGV、堆高車動線，在廠區和倉庫內外快速穿梭，讓自動化倉儲系統管理變得越來越靈活有彈性；再整合人工智慧（AI）演算法、3D視覺系統及協作機器人的自主移動機器人（Autonomous Mobile Robot；AMR），以提高設備稼動率和生產效率、良率。

圖1 : 透過調派系統規劃AGV、堆高車動線，可讓自動化倉儲系統管理變得越來越靈活有彈性，以提高設備稼動率和生產效率、良率。（source：tmhe-media.azureedge.ne）

工研院剖析運輸機器人商機　聚集光達與視覺技術

工研院產科國際所分析師黃仲宏也在今年舉行的「眺望～2022產業發展趨勢」研討會機械專場上指出，受惠於庶務性勞力短缺，疫情成為機器人與AI技術發展的助力，2020年全球工業機器人裝置量約為38.4萬台，可望維持連續6年（2010~2021）成長紀錄。即使Q3~Q4恐受到缺料、塞港等因素影響，導致出貨量或不如預期，仍保守估計2021年將達到42萬台。

且預料因應貿易戰、後疫時代新一波生產趨勢挑戰，彈性、靈活製程會是製造業首要改善目標，企業將會更願意投資包括機器人、自動化流程、雲端及AI等技術與創新生產工具，帶動工業機器人的應用需求。黃仲宏估計，到了2025年機器人會再融入新一代資通訊技術，以模組化形式擴大應用而達到60萬台裝置量，續扮演智慧製造的核心設備或關鍵單元零組件。

其中工業機器人將持續朝向可自主移動，擁有人類技術的方向發展，除了前三大主要應用領域涵括：汽車、電子電機、機械金屬等共占全球裝置量70%以上，已逐步融入技能化、協作化、彈性化趨勢，跨足新領域。服務型機器人不僅外觀像人，也要開始具備人類認知能力，滿足現今智慧家庭（掃地機器人）、醫療（達文西機器人）等衍生的無人化應用需求，未來還將導入AI、移載技術，建置服務系統，來滿足剛性需求或殺手級應用。

尤其是機機/人機協作發展，將促使機器人從「勞力密集」邁向「技術密集」道路，包括利用AMR擴展服務範圍到尚未使用機器人的企業，以AI縮短機器人上線時間，預料新一代資通訊技術會讓機器人逐漸技能化。黃仲宏說：「拜AI、5G等ICT科技不斷演進，估計2022年新安裝工業機器人將約有45%以上將具備人機協作、自我診斷、機對機學習（Peer-Learning）或自主認知（Autonomous Cognition）等智慧化功能，藉此提高生產力。」

以及歐日系品牌多軸機器人本體製造商將透過銷售系統化方案，來提高利潤。黃仲宏表示，相關方案又分為以機器人為核心的單機製造系統，或與廠內其他自動化設備整合形成的單元製造系統。為了擺脫已成紅海的工業機器人本體市場，並看好2020年由機器人系統整合衍生的產值已高於本體2倍以上，未來商機只增不減。

黃仲宏表示，如今四大家族都已積極投入拓展該領域收益，除能彌補單機售價下滑造成的損失，更希望透過如視覺、觸覺等系統整合技術，提高競爭門檻。日本工業機器人大廠也認為，機器人必須與周邊生產設備整合為一個系統，才不會淪為自動化的孤島。

在機器人產品發展趨勢上，感知技術與機器人的整合，輔以AI人工智慧，將促使新一代的機器人因為更易於安裝和編程；且歸功於通訊技術的進步，讓機器人得以無縫連結、整合到智慧製造的策略部署中。

圖2 : 工業機器人將持續朝向可自主移動，擁有人類技術的方向發展，已逐步融入技能化、協作化、彈性化趨勢，跨足新領域。（source：i.ytimg.com）

黃仲宏進一步剖析智慧機器人技術發展趨勢，呼應現今全球科技圍繞在AI、5G、B5G、IOT等技術議題發展，由機器人整合的系統會隨之發展而更加智慧化，所掌握的關鍵技術分別是：自主移動、辨認識別、精密控制、遠距通訊，進而展示出不同特性。他認為：「機器人某種程度與自駕車類似或相輔相成，如Level 3等級以上必備的光達，也可用於自主移動機器人。」

但有別於機器視覺屬技術密集型產業的競爭者眾，在智慧製造趨勢下的2020年市場規模仍達到90億美元，預估2025年將達100億美元。並持續擴大到物流自動化領域，於物料形狀識別、尺寸檢測、條碼識別等領域解決傳統人工分揀效率不足的問題，得以充份發揮高效識別優勢。就連美商COGNEX也在2020年財報特別劃出物流領域，營收占比達到20%；Amazon也不斷透過併購擴大自動化業務，目前共有超過35萬台物流機器人，未來將持續深入智慧化應用，而不只單純運送。

光達＋高精地圖則主要用於自駕車，且已被看好應用於AMR等自動化領域，在特定條件下的自主移動情境中，光達在判斷物體資訊，探測距離/辨別角度具有優勢，毋須仰賴機器視覺演算法，將從2020年約30億美元的市場規模持續擴大，預估到了2025年達125億美元。

黃仲宏指出，目前光達掃描方式主要分為：機械旋轉式、半固態式（MEMS）、固態式，其中固態式光達因為機械運動零組件較少，具有可量產的優勢。在成本與穩定考量下，光達正從機械式、半固態式，再往純固態式方向演進。

展望未來，隨著O-RAN（Open Radio Access Network Alliance）逐漸普及，盼能降低業者建置成本，加速布局各種5G垂直應用，最終能實現在1km距離內部署上千台AMR跨廠區以時速50km運行目標；甚至結合低軌衛星，降低網路時延，打造AMR在元宇宙情境。

圖3 : 光達＋高精地圖則主要用於自駕車，且已被看好應用於AMR等自動化領域，在判斷物體資訊，探測距離/辨別角度具有優勢。（攝影：陳念舜）

運輸機器人布局海內外　發展還須健全商務模式

值得一提的是，如前述引進各式各樣尖端資通訊科技為智慧機器人加持人之後，也別忘了以機器人本體衍生多元智慧化應用與系統化解決方案，原本即是歐日系大廠為了掣肘後進對手而建立的技術、資金規模門檻，台灣中小企業在如今數位轉型時代，還應建立合宜商務模式。

目前在台灣代理洛克威爾自動化（Rockwell Automation）、UR（Universal Robots）協作型機器人品牌的所羅門公司（SOLOMON），近年來也已靠自主開發AI、3D視覺系統聞名，進而搭配全球超過25家工業/協作/水平多關節機器人、自動化設備與系統整合商合作，布局全球自動化市場行銷。

率先將自主開發的AI辨識演算法導入3D視覺應用，發現相較於傳統比對CAD圖檔的方法更加彈性與智慧，得以解決軟性材質難以夾持整理、辨識比對的困境；再利用拖拉流程圖，快速形成可應用模組，尤其看好在需要高速及彈性的物流產業應用成長最快。

然而，現今要靠單純靠賣斷自動化賺錢並不容易，如最近所羅門在歐洲客戶便希望除了提供3D視覺在內的機器人Picking station之外，還必須親自到當地，針對不同品牌的自動化設備執行整線系統整合。但考量過程太曠日廢時，經過漫長溝通後才說服客戶，願意接受由當地系統整合通路商處理，相隔約一年半才正式出貨首台機器人。

且一般而言，設備供應商其實通常不願去插手基本電控以外機構整合，以防有跟客戶搶生意之嫌，而不利結盟。目前所羅門除了教導終端客戶操作之外，還要負責培養合格系統整合商，以克服機器視覺系統容易受到周遭環境因素影響的缺陷，同時簡化設定參數、優化軟體流程與使用者介面（UI）來減輕工作負擔，以滿足現今客戶希望不必編程（No code）的要求，又能防止發生碰撞或干涉。

未來也不排除會創新商業模式衍生，與現今包括自動化硬軟/體設備廠商都還在銷售單套系統不同，未來也可望轉型成為訂閱式，就必須因此改變架構，融入網路、雲端等技術，而不像傳統光學檢測難以調整。將來在所羅門3D相機內就能內建AI模型和分散式運算架構，在協助物流業客戶建立完成演算法模型，就能一次複製到世界各地發貨中心通用，不必因各地環境有異，而須到處調整。另因應目前市面上將協作型機器人+AGV整合成為AMR主流，所羅門也已引進UR的兄弟公司MiR品牌AGV，能夠搭配AI+3D視覺系統，在工廠或倉庫中自主搬運送貨物。

另一家彈性製造和智慧物流系統解決方案供應商賓鑫智能科技公司（BITO），則以承襲源自卡內基梅隆大學機器人研究所（CMU Robotics Institute）開發的機器人核心技術與研發動能，而掌握AI演算法、視覺識別感知、機器人軟體架構、電子硬體控制等關鍵技術，協助各行各業智慧化轉型升級。

自從2019年落腳台灣後，便採取穩紮穩打，逐步微調營銷策略，雖然現仍以推廣解決方案的軟體為主，包括BAPS智慧排程系統、BFMS多機調度系統、BANS單機控制系統，還有可透過自然雷射導航定位BSLAM系統，達到即時動態建圖及定位，既可部署完整解決方案，也能依客戶需求分開獨立部署，與不同AGV/AGF硬軟體、系統整合商共同規劃部署完整解決方案，可在3天內完成定位、調校，並對接客戶ERP/MES/MES系統，以提高工廠生產和管理效率，協助企業加速朝智慧製造轉型。

此外，由於台灣半導體、電子、工具機等產業這兩年來出口既不受疫情影響，反而更為暢旺，促使賓鑫全年營收甚至還比2019年成長5倍；加上調整營銷模式轉型策略成功，有別於2019年剛開始在台灣以推廣專案項目為主，每次執行完成須耗時3~6個月，甚至是一年才驗收，即使獲利再豐厚也入不敷出，以及國外研發團隊在防疫期間也不便來台支援。

所以在2020年除了在台灣專案項目逐步驗收成果收成之後，賓鑫還開始從下半年開始推出新增3款標準品版本，搭配BANS單機控制系統，可相容多款AGV、AGF（堆高機）等底盤和感測器，賦予機器人認知、理解和行動能力，還可與其他調派系統軟體或系統整合商客戶，如均豪、盟立等合作提高運作精準度，強調將以協助客戶自主創新為主，而不直接與終端客戶（End user）接觸，未來盼能提高占營收比重達70%。

同時提供光達BSLAM自主導航定位系統，除了基於自然雷射SLAM技術，可應對室內室外無縫銜接、無燈、低光線等多種多變複雜環境；另搭配多種傳感器資訊融合技術，可支援構建百萬m2（2D雷達）面積的超大地圖和即時定位，並可探測閉迴路和修正地圖，保證完整的地圖構建精準定位。曾公開展示客戶結合BSLAM的堆高機，具備避障及進出電梯功能；同時克服室內/外高動態明暗差異與狹窄倉儲空間對於高精度光達的挑戰。

若搭配賓鑫自家BANS單機控制系統，精度可達10mm；再加裝反光板、視覺伺服二次定位後，增至3~5mm，用於生產線上對接輸送帶導入AI演算法之後，還能減少輔助二次校對的配件，以縮短部署時間；搭配AMR+機器視覺，則可望達到3mm精度。現也提供航太業客戶建構5G場域所需堆高機和多機調度系統，但賓鑫強調未來無論是任何通訊方式，都能支援客戶自行選擇。

圖4 : 賓鑫透過多機調度系統，可接受上層指令完成機器人、搬運車、堆高機等任務調度和路徑規劃。（攝影：陳念舜）

總結

回顧2019~2020年以來，雖因疫情導致各國製造業在供需兩端都受到嚴重衝擊。但對於台灣以半導體、電機電子等產業出口營收反而屢創新高，唯一要擔心的只有缺料及交期延宕風險。未來運輸機器人除了融入新一代5G、AIoT等資通訊科技，以支援不同領域應用之外，還須掌握所衍生的系統商機，打造創新商業模式，才能不畏歐日大廠築起的技術高牆，甚至可與之合作，爭取終端客戶系統整合訂單。

**刊頭照：（source:mediapool.bmwgroup.com）