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2022年1月25日 · 01走出工廠，走向協作. 根據構造、應用場景、負載精度等不同需求，機械手臂可以細分為數個賽道，「協作機械手臂」是近年來發展勢頭正猛的細分賽道之一。 在人們傳統印像中，機械手臂大多應用在工廠、流水線上，每一步操作都有詳細、規範的流程，完成任務靠得是工程師提前編輯好的指令，不僅體型巨大，用起來不夠靈活，而且成本極高，普通人無法企及。 「有沒有一種可能性是讓更多的人都能使用機械手臂，而不僅僅是在工廠裡機器做著固定的任務，絲毫沒有和人們的互動？ 」 懷著「讓機械手臂更有生命力」的想法，宋君毅於2016年創辦了大像機器人，專攻協作機械手臂，文章開頭逗貓案例中使用的機械手臂，就是該公司研發的協作機器人myCobot。 宋君毅. 圖／ 極客公園.
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- 機器人演進：從自動化到自主化
- 我們現在處於哪一種自主等級呢？
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- 新世代 Ai 機器人新創公司產業概況
提到機器人，我們總有各式各樣天馬行空的想像：從 Softbank（軟銀集團）的社交機器人 Pepper、能輕鬆後空翻的 Boston Dynamics 公司機器人 Atlas、《魔鬼終結者》（Terminator）系列電影的人造人殺手，到電視影集《西方極樂園》（West World）中隨處可見、栩栩如生的擬真機器人角色。 我們常常聽到兩極化的觀點；有些人傾向高估機器人模仿人類的能力，認為機器終將取代人類，有些人則對新研究和技術的潛力太過悲觀。 在過去一年之中，許多創業、科技、新創業界的朋友都曾問過我，在 AI，尤其是深度強化學習和機器人技術的領域，究竟有哪些「實際」進展？ 令人最為好奇的是： 看來，想要瞭解現在的技術進步和產業格局，是出乎意料的困難，更不用說要對未來做出預測。藉由這篇文章，我...
AI 所造就的機器人技術領域，最大成果是從原先的「自動化」（工程師藉由程式設計編寫規則，讓機器人遵守）邁向了真正的「自主學習」。 如果機器人只需要處理一件事情，那麼，它到底有沒有人工智慧，差別其實看不出來；但是，如果機器人需要處理各式各樣的任務、或是回應人類與環境的變化，就需要一定程度的自主性才能勝任。 我們不妨借用下列不同等級的自駕車定義，一併解釋機器人的演變： Level 0 — 無自動化：由人類操作機器，沒有機器人的參與。（機器人的普遍定義，是指有能力自行從事複雜動作的可程式化擬人機械）。 Level 1 — 單一自動化運作：單一功能已自動化，但不使用環境資訊。這是自動化與製造業中傳統的機器人使用現況。透過程式編輯，機器人能夠以高精度與速度重複執行特定工作；但直至目前為止，多數實際運用...
現在，工廠裡多數機器人都是透過開放式迴路、或是非回饋方式予以控制。這意味著它們的運作與感測器回饋各自獨立、彼此互不影響（level 1）。 少數在工廠中的機器人，會根據感測器回饋而調整操作（level 2）；此外還有協作型機器人（cobot），他們的操做更加簡單安全，因此能與人類共同作業。然而，相較於產業用機器人，這種機器人的精確度和速度卻相形失色。另外，雖然協作型機器人的程式化相對簡單，但它們仍然不具有自主學習性；每當工作內容或環境有所變動時，就需要由人類手動引導協作機器人進行調整，或是重新編寫程式，機器本身無法自主舉一反三，彈性應變。 我們已經開始看到一些使用 AI 機器人（level 3/4）的前導試行專案，例如「倉儲揀貨」就是一個很好的例子。在貨運倉庫中，員工需要根據客戶需求，將數百...
有趣的是，機器人的人工智慧應用潛能甚至高於無人車，因為機器人有各式各樣的應用與產業，因此從某種意義上說，機器人理當比汽車更容易實現 level 4 目標。 AI 機器手臂開始在倉庫中被採用，就是最好的例子。因為倉庫屬於「半受控」的環境，不確定性相對低。另外，揀貨作業雖然關鍵、但能容許錯誤。 至於自主居家型或手術機器人，則要等到更遙遠的未來才能實現；畢竟相關環境的變數更多，且有些任務具備不可逆性，以及一定程度的危險性。但是，可以預見的是，隨著技術精度、準確性、可靠性的與時俱進，我們將看到更多產業採用 AI 機器人。 許多產業還沒有使用機械手臂，主要原因在於傳統機器人和電腦視覺的限制。 目前世界上只有大約 300 萬台機器手臂，其中大多數從事搬運、焊接、裝配等任務。到目前為止，除了汽車業和電子業...
接下來，我會介紹不同市場區隔中的幾間範例公司。這樣的概略介紹，當然無法涵蓋所有企業的狀況；歡迎你提供其他公司及應用案例，一起讓內容更加完備。 研究新世代機器人新創產業結構，可以看到兩種截然不同的商業模式：垂直應用與水平應用。 1. 垂直應用 第一種是垂直應用：矽谷當地多數的新創公司，專注於為特定的垂直市場開發解決方案；如電子商務物流、製造業、農業等等。 這種提供完整解決方案的作法相當合理，畢竟相關技術還處於萌芽階段；公司不依賴他人提供關鍵模組或元件，而是建構端對端的解決方案。這種垂直整合的解決方案能更快進入市場，也能確保公司更全面掌握終端使用者的案例與效能表現。 但是，要找到像「倉庫分揀」這樣相對容易實現的應用案例，則沒有那麼容易。倉庫揀貨是相對簡單的工作，客戶的投資意願與技術可行性都較高，...
- 機器人變得更聰明。導入3D視覺系統和軟體算法的快速發展，擴大機器人能夠自主執行的任務範圍。一個示例是箱揀選(bin picking)，這是一項複雜的操作，需要機器人能夠從相似或不相似的零件箱中識別並揀選單個零件。
- 機器人使生產變得靈活。製造商和物流供應商承受著越來越大的壓力，要求在較短的時間內生產和運輸較小的定制訂單。許多公司正在使生產過程自動化，以便能夠更有效地響應新訂單。
- 機器人進入SME及新市場。上述新功能和較低的設置成本相結合，推動了機器人在工業領域和尚未實現自動化的小型公司中的採用。除了在物流機器人之外，還有機器人在食品、製藥等製造業領域、以及在醫療保健和零售等服務領域採用。
- 機器人有助於彈性供應鏈。中美貿易戰、COVID-19大流行都提高了全球供應鏈僵化的程度。機器人使製造商能夠在其供應鏈中建立彈性。例如，當發現人力不足時，可快速重新分配任務的協作機器人，可以用於在高峰訂貨期內進行生產。
第一個機器手臂誕生於何時，而其功能又為何？ 全世界第一個機器人手臂出現在 1959 年，而 Devol 和 Engleberger 將其命名為 Unimate #001。 Devol 的機器人發明在 1961 年獲得專利，接著他和 Engelberger 一起創辦了全球第一個機器人公司 Unimation，這個名稱代表「Universal Automation」 (通用自動化)。 第一部機器人安裝在美國紐澤西州的通用汽車工廠，用於協助熱壓鑄機。 Unimation 持續開發各種機器人，在快速成長的汽車產業中協助焊接與其他應用。 在 1966 年，Unimation 授權芬蘭的諾基亞和日本的川崎重工進行 Unimate 的製造和行銷，讓可程式化機器人手臂的應用擴展到全球市場。
2021年12月21日 · Global X認為未來幾年美國及其他地區採用機器人技術將進入黃金時代，並進一步預測未來十年工業機器人的數量，將從160億成長到370億，而2022年將是關鍵的拐點。 加州柏克萊大學機器人學習實驗室和AI研究實驗室的負責人Pieter Abbeel教授，聲稱AI機器人領域正在悄然的發生革命。 由於AI機器人擁有複雜的AI模型和機器視覺，使其可以看到並透過學習做出相對的反應。 其實，機器人技術趨勢包括，家庭管家式機器人和自動駕駛汽車，與人們日常生活息息相關。 與此同時，AI機器人正佈建在電子商務履行中心和倉庫、農場、醫院、資源回收中心，對人們的生活產生重大影響。 隨著技術的累積，Global X表示，機器人投資的最重要的年份是2017年，近期由於市場聚焦在電動車等領域，因而對機器人較不關注。
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協作型機器人手臂與傳統工業機器人有何不同?
2018年10月29日 · #Epson. #愛普生. #機械手臂. #智慧機械. 廣告. 紐約市公共空間長劉雅婷：公共空間不是奢侈品，是必需品｜2024 第五屆天下SDGs雙日國際論壇. 最新訊息. 綜觀當前產業智慧化趨勢，有鑑於投資銀行對企業人權及勞動條件的評比調高，全球簽署聯合國ESG投資指導原則的金融機構已超過2,000家，促使許多上市櫃公司積極導入機械手臂，取代簡單、重複性高的工作，並引導人力轉型從事更高附加價值的工作。
2023年6月20日 · 03:06. 工商時報 何英煒. 機器人. 營運. 示意圖。 圖／freepik. 廣明（6188）旗下達明科技躍升為全球第二大協作型機器人廠商，目前獲全台灣8～9成半導體廠採用，未來將投入具備高負載能力的手臂，可搬運重達25公斤的晶圓盒，協助半導體搬運自動化。 Discovery頻道與外交部合作推出「台灣無比精采」系列節目，本期聚焦於智慧機械領域，並探討工業4.0帶動智慧化的浪潮。 其中，達明機器人手臂就是其中一個重點介紹的廠商。 達明科技是廣明子公司，以生產自有品牌協作機器人為主。 與其他傳統機器人手臂，最大不同是結合了AI功能及內建智慧視覺，透過視覺來辨別產線的燈號及顏色，可精準的取放或進行瑕疵檢測。
