【編者按】機器人無疑已成為下一個科技明日之星乞巧，全球各國無不積極推動機器人產(chǎn)業(yè)带超，而近期人工智能與深度學(xué)習(xí)等技術(shù)發(fā)展熱度增溫橱柒，更成為推動智能機器人發(fā)展的重要動能琅沟。

機器人無疑已成為下一個科技明日之星毛龟，全球各國無不積極推動機器人產(chǎn)業(yè)，而近期人工智能與深度學(xué)習(xí)等技術(shù)發(fā)展熱度增溫区基，更成為推動智能機器人發(fā)展的重要動能胡撩。

解讀機器人市場：服務(wù)機器人具發(fā)展?jié)摿?/p>

全球智能機器人的市場規(guī)模預(yù)計在2021年將成長至336億美元，而亞洲將是成長最多的地區(qū)砍绞。近年各國都不約而同將機器人視為戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)派交，某種程度甚至可以是一種綜合國力的展現(xiàn)，各領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)廠商都積極投入并發(fā)展當(dāng)中冲杀。

根據(jù)工研院IEK研究報告預(yù)估效床，全球智能機器人的市場規(guī)模預(yù)計在2021年將成長至336億美元，而亞洲將是成長最多的地區(qū)权谁。

根據(jù)財團法人精密機械研究發(fā)展中心的定義剩檀，智能機器人可透過傳感器感知環(huán)境，并藉由程序化處達(dá)成智能化理解闯传，最后反應(yīng)出所需動作谨朝，以執(zhí)行各種生產(chǎn)活動、提供服務(wù)或與人互動甥绿。它是集合各種技術(shù)于一體的平臺，包含機械则披、控制自動化共缕、電子洗出、電機、影像图谷、光學(xué)翩活、通訊、軟件與安全系統(tǒng)等相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用便贵，其中軟硬件整合技術(shù)至為重要倒恭。本課程深入探討智能機器人產(chǎn)業(yè)前景，并剖析關(guān)鍵技術(shù)遂辐、零組件與軟硬件架構(gòu)棠岭。

服務(wù)機器人具發(fā)展?jié)摿?/p>

根據(jù)資策會MIC研究數(shù)據(jù)顯示，2015年四大應(yīng)用領(lǐng)域機器人市場規(guī)模合計約269億美元骤扰，其中以工業(yè)機器人110億美元比重最高滨锯，但到了2025年整體市場規(guī)模將擴大到669億美元，盡管市場規(guī)模還是以工業(yè)機器人的244億美元最大胜姥，但商業(yè)用機器人與個人用機器人2000——2025年復(fù)合成長率(CAGR)分別為11.6%與17.4%站么，資策會MIC產(chǎn)業(yè)分析師張佳蕙指出，尤其是2015年以后裤谆，這兩類應(yīng)用成長更為顯著惨译，服務(wù)型應(yīng)用市場當(dāng)中，有許多過去未導(dǎo)入機器人的新興領(lǐng)域兢假，帶動其成長潛力汉锡。

資策會MIC產(chǎn)業(yè)分析師張佳蕙指出，2015年以后兜蠕，服務(wù)型應(yīng)用市場扰肌，有許多過去未導(dǎo)入機器人的新興領(lǐng)域，帶動其成長潛力熊杨。

日本軟件銀行近年大舉進(jìn)軍機器人領(lǐng)域曙旭，一連串的動作引發(fā)市場關(guān)注，張佳蕙說晶府，包括2012年收購法國人形機器人公司AldebaranRobotics桂躏，其2014年推出的人形機器人Pepper陸續(xù)與IBMWatson、MicrosoftAzure合作川陆。Softbank提出以溝通為基礎(chǔ)提供家庭及商業(yè)應(yīng)用的愿景剂习，Pepper被設(shè)定為“希望能被愛”的機器人，透過互動溝通了解家中成員较沪，成為家中的一份子鳞绕；并在人工智能的基礎(chǔ)下，讓Pepper協(xié)助企業(yè)產(chǎn)品的營銷，在家庭兼具娛樂及學(xué)習(xí)效果们何。此外萄焦，目前較知名已投入市場的服務(wù)型機器人還有Leka與Savioke。

近年各國都不約而同將機器人視為戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)箭烦，日本發(fā)展機器人已久淋塌，2015年日本政府設(shè)立機器人革命倡議協(xié)議會，推動機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展苛豺；韓國則是由產(chǎn)業(yè)通商資源部主導(dǎo)乾乘，每五年制定基本計劃，目標(biāo)是在2022年成為機器人活用的國家翅昏，生產(chǎn)規(guī)模達(dá)25兆韓圜牺独；美國則是從2011年開始，由美國國家科學(xué)基金會(NSF)主導(dǎo)睁奶，發(fā)展能夠安全與人協(xié)同工作的機器人技術(shù)鉴吕。目前韓國以家用機器人為發(fā)展主力，美國則是在救災(zāi)國防領(lǐng)先各國爵蝠，張佳蕙建議捌唾，家庭應(yīng)用與公共應(yīng)用各國布局已深，商業(yè)應(yīng)用近期興起揩墓，臺灣可以伺機切入吆视。

深度學(xué)習(xí)、語音識別等技術(shù)在近年有顯著的發(fā)展酥宴，也因此促成服務(wù)型機器人產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用的興起啦吧，機器人從過去單向溝通執(zhí)行命令，進(jìn)化到可以理解語意響應(yīng)對話內(nèi)容拙寡，應(yīng)用服務(wù)為機器人后續(xù)發(fā)展重點授滓。機器人應(yīng)用情境多元，在不同場合必須結(jié)合各領(lǐng)域?qū)I(yè)知識及對用戶需求的了解肆糕，因此廠商應(yīng)透過開放平臺般堆，加快機器人在各領(lǐng)域的應(yīng)用。

類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)大躍進(jìn)

深度學(xué)習(xí)這個名詞因為2016年人工智能AlphaGo連敗南韓棋王诚啃，機器首度成功挑戰(zhàn)人腦淮摔，并在圍棋這個普遍被認(rèn)為難度最高的博弈活動中，一時又被世界大眾所關(guān)心始赎。而AlphaGo的深度學(xué)習(xí)核心就是類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和橙，早在1943年，WarrenMcCulloch以及WalterPitts首次提出神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型造垛，之后到了1958年魔招，心理學(xué)家Rosenblatt提出了感知器(Perceptron)的概念低腕，在前者神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)中加入了訓(xùn)練修正參數(shù)的機制，這時類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本學(xué)理架構(gòu)算是完成样京。類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元其實是從前端收集到各種訊號(類似神經(jīng)的樹突)涯贝，然后將各個訊號根據(jù)權(quán)重加權(quán)后加總列充，再透過活化函數(shù)轉(zhuǎn)換成新訊號傳送出去(類似神經(jīng)元的軸突)品痕。

相關(guān)技術(shù)架構(gòu)其實早在1970年代就已經(jīng)完成了，數(shù)據(jù)決策技術(shù)長尹相志表示频咨，深度學(xué)習(xí)其實就是類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一種說法府贰，其成功來自于更深入理解人類大腦的運作。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork)協(xié)助機器發(fā)展真正的視覺埃账，其中的兩大原則為：局部感知與權(quán)重共享窑岖。讓機器可以從碎片特征理解整體意義，進(jìn)而找出特征的群聚性唱棍，不斷分層細(xì)化的分析匹惊，無論是多細(xì)微的特征：只要不化成灰，都能抽取特征估喷。

其中凛忿，圖形辨識是其中的重點，在過往的認(rèn)知中竞川，中央處理器(CPU)與繪圖處理器(GPU)處理不同的運算功能店溢，單就圖形辨識的深度學(xué)習(xí)功能來說，GPU的效能是CPU的百至千倍委乌，尹相志進(jìn)一步表示床牧，透過深度學(xué)習(xí)，機器甚至可以將原本馬賽克圖案的照片效果移除還原遭贸。不過戈咳，在語音與文字的辨識上，中文對于機器還是很大的挑戰(zhàn)壕吹，中文詞匯超過百萬著蛙，無須約定成俗即可創(chuàng)造新字以及賦予詞性，還有很多中英算利、中日册踩、中韓夾雜的詞匯，諸如：藍(lán)瘦效拭、香菇囤檐、94狂等。

大廠搜集數(shù)據(jù)布局未來

機器人產(chǎn)業(yè)前景受到各方矚目甜湾，尤其深度學(xué)習(xí)膊护、人工智能成為各大廠布局下一波企業(yè)發(fā)展的方向，包括臉書(Facebook)、微軟(Microsoft)淋渤、谷歌(Google)與亞馬遜(Amazon)脂性。這些企業(yè)的共通點就是都透過產(chǎn)品、服務(wù)與消費者互動荷十，并累積了多年的初級數(shù)據(jù)汹振，未來人工智能與深度學(xué)習(xí)說穿了都是大量數(shù)據(jù)搜集、整理并分類从秃、標(biāo)注(Tag)使這些初級數(shù)據(jù)變成信息沼津，最后再透過強大的處理器快速搜尋與反應(yīng)的結(jié)果。

從這樣的架構(gòu)來觀察泽衬，碩網(wǎng)信息總經(jīng)理邱仁鈿認(rèn)為科绣，四大廠之間FB的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化程度最高，因為每個用戶上傳文章或圖片時树碱，已經(jīng)將內(nèi)容整理過肯适，圖片分辨率高甚至照片中的人物也直接標(biāo)注了，未來FB要藉由這些數(shù)據(jù)做進(jìn)一步整理或利用時成榜，可以花費最少的時間框舔，或進(jìn)行更高質(zhì)量的整理。目前世界上有80%的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的伦连，認(rèn)知運算能夠提升并簡化學(xué)習(xí)過程雨饺。

因此，機器人要降低錯誤率重點就在數(shù)據(jù)的完整性與結(jié)構(gòu)化惑淳，邱仁鈿進(jìn)一步解釋额港，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用歷程從底層的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算、大量數(shù)據(jù)分析歧焦、發(fā)現(xiàn)規(guī)則/自動歸類移斩、產(chǎn)生媒合/推薦策略、記錄用戶行為绢馍、回饋到模型/提升準(zhǔn)確率向瓷，最終就是要提升數(shù)據(jù)質(zhì)量并產(chǎn)生自我學(xué)習(xí)修正機制。

協(xié)作型機器人角色更加重要

工業(yè)制造從80歇肖、90年代的自動化夜川，發(fā)展到2000年代的智能制造，未來的智能工廠除了更高度的自動化與取代更多復(fù)雜的人力制程之外役寡，還希望發(fā)展更多協(xié)作型機器人麻百，臺達(dá)電子機器人事業(yè)群機器人事業(yè)處長彭志誠說明，包括點膠(Dispensing)超棚、上螺釘(Screwing)拴猖、焊接(Soldering)朋傲、檢驗(Inspection)、組裝(Assembly)伐蔚、卡匣自動搬運車(Pick&PlaceVehicle昨跺，P&P)等，甚至可以彈性更換夾具與工具谁意，生產(chǎn)線因產(chǎn)品发娶、制程需要而可以彈性重組(Reconfigurable)，可以處理更多客制化的實時訂單质窒。

一個機器人系統(tǒng)硫朦，彭志誠解釋贷腕，可以簡單分成機械結(jié)構(gòu)(Mechanicalstructure)背镇、驅(qū)動程序、運算與控制單元泽裳、傳感器瞒斩、通訊模塊幾個項目。未來協(xié)作型機器人的市場發(fā)展趨勢為業(yè)界矚目涮总，多家研究單位都看好其發(fā)展胸囱，BarclaysEquity研究指出，2020年該市場規(guī)模將挑戰(zhàn)30億美元瀑梗，2015——2020年復(fù)合成長率97%烹笔，是非常高度成長的市場。

工業(yè)4.0促成自主機器人發(fā)展

智能機器人的發(fā)展要從德國喊出的工業(yè)4.0口號來觀察抛丽，臺科大自動化及控制研究所副教授李敏凡說谤职，該口號的精神在少量多樣、周期短亿鲜，一切商業(yè)活動始于賣方允蜈，過去傳統(tǒng)的生產(chǎn)價值鏈順序顛倒，從顧客需求開始驅(qū)動研發(fā)竹肚，再到供應(yīng)鏈與生產(chǎn)帆田，完成整個商業(yè)活動。因此勾勃，生產(chǎn)線必須維持高度彈性般蚪，以因應(yīng)各式各樣不同的需求，并實時反應(yīng)区糟。

自主移動機器人(AutonomousMobileRobot)有別于非自主性質(zhì)的機器人恶稼，李敏凡指出，非自主性質(zhì)如遙控是由人類以有線或無線方式控制出募；自動是執(zhí)行規(guī)畫好的任務(wù)計算機程序涌俘；而自主則是可以在未知環(huán)境权煎，處理非預(yù)知的工作，并可隨時昔永、隨機彈性調(diào)整工作內(nèi)容狱揩。簡單的說，工業(yè)4.0就是工業(yè)3.0加上人工智能缺钓，自主機器人的行為內(nèi)容包括彻犁，避障、目標(biāo)搜尋凰慈、軌跡追蹤汞幢、保持隊形等。

傳感器應(yīng)用質(zhì)量均升

從關(guān)鍵零組件的角度來看微谓，臺科大電子工程系賴文政博士說森篷，機器人是由許多次系統(tǒng)整合而成的，若進(jìn)一步將次系統(tǒng)拆解豺型，則可以大致分成顯示器仲智、輸入設(shè)備如鍵盤/游戲桿、驅(qū)動器如馬達(dá)姻氨、通訊設(shè)備钓辆、感測模塊、視覺模塊肴焊、導(dǎo)航模塊等重要單元前联。這些模塊在一個機器人身上可能出現(xiàn)多次，而微控制器(MCU)與傳感器娶眷，在許多次系統(tǒng)或模塊上都會一再出現(xiàn)橱孽，是非常重要的關(guān)鍵零組件，而且隨功能提升豹炊，這些關(guān)鍵零組件的使用量也將更為驚人坏扣。

尤其是傳感器，要讓機器人更聰明遂报，需透過這些前端的傳感器搜集更多信息则徒，意法半導(dǎo)體(ST)模擬、微機電與感測組件應(yīng)用經(jīng)理陳建成說明瞳弱，傳感器分成動作冠幕、環(huán)境、聲音三類纽债，以當(dāng)紅的Pepper為例雇蚁，其頭部有四個麥克風(fēng)、兩個RGB相機倚痰、一個3D傳感器讥高、三個觸控傳感器揣誓、胸前有一個陀螺儀、手部有兩個觸控傳感器巾陕、腿部有兩個聲納傳感器讨跟、雷射傳感器六個、三個保險桿傳感器鄙煤、一個陀螺儀晾匠、兩個紅外線傳感器，共九類近30顆傳感器梯刚。

也由于感測的需求越來越高凉馆，環(huán)境傳感器將往新應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展，微機電類型的電子羅盤亡资、加速度計澜共、陀螺儀、麥克風(fēng)等將持續(xù)提升感測精準(zhǔn)度沟于，也就是降低噪聲干擾咳胃，提升感測靈敏度與精度。另外因應(yīng)傳感器融合(SensorFusion)的發(fā)展趨勢旷太，將促成同性質(zhì)的傳感器融合，如加速度計整合陀螺儀成為六軸傳感器销睁，加速度計整合電子羅盤與陀螺儀成為九軸傳感器祟勿。未來單一功能的傳感器將會越來越少。

智能機器人測試項目繁復(fù)

智能機器人尤其是陪伴與服務(wù)型機器人遲遲未能普及的一個重要原因就是安全性累筋，有些陪伴型機器人動輒幾十公斤耀旅，加上移動速度，若是在家中發(fā)生意外书瘤，面對的是小朋友與老人家傅女，恐怕還未達(dá)成陪伴的目的就先釀成災(zāi)害。另外叙杨，在工廠的生產(chǎn)在線原酷，每天與機械為伍的人員，安全風(fēng)險更是有增無減疙鸟。

因此機器人產(chǎn)品風(fēng)險與驗證也是一個重要的議題蔼俐，UL能源暨電力科技部事業(yè)發(fā)展經(jīng)理陳立閔指出，UL1740標(biāo)準(zhǔn)是美國對于機器人設(shè)備的基本安全設(shè)計要求树戴，其中的測試要點包括電源輸入币席、最大負(fù)載電流、操作溫度万栅、過電壓與欠電壓佑钾、漏電流西疤、操作軟件、手持部位休溶、導(dǎo)體失效瘪阁、通風(fēng)馬達(dá)死鎖、驅(qū)動馬達(dá)死鎖邮偎、馬達(dá)煞車管跺、零組件破損、過載禾进、斷電與重啟豁跑、緊急停止裝置、緊急停止時間與移動距離測量泻云、斷電下的緊急移動艇拍、抓取裝置、教學(xué)模式下的低速運動測量宠纯、突電壓的防護(hù)卸夕、絕緣材料耐受電壓、電路板耐受電壓脏猴、彎折讨拷、軸向旋轉(zhuǎn)耐受性、提拉與移動处鲜、外殼強度等數(shù)十個項目依粮。

而且不是只有整機要測試，陳立閔強調(diào)恳岔，零組件安全與軟件安全都要測試党令，其他還有很多必要與非必要的安全防護(hù)，跟產(chǎn)品的類型與個別特性有關(guān)谋粱，例如機能安全(FunctionalSafety)認(rèn)證猖等，內(nèi)容提到機器設(shè)備的安全可靠性分成五級，耐用次數(shù)從一萬次到一千萬次计鹦。智能機器人的驗證內(nèi)容繁瑣谎秃，因應(yīng)產(chǎn)業(yè)與時代的發(fā)展，當(dāng)我們與機器人的互動越來越密切搭为，也可能因為發(fā)生新的非預(yù)期意外缺西，使得安全驗證的項目越來越多，因此如欲投入智能機器人領(lǐng)域馒胆，及早了解復(fù)雜的安全認(rèn)證內(nèi)容并導(dǎo)入非常重要缨称。

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