經濟日報社論/發展機器人產業 再造護國大山

2021年是元宇宙元年,2023年全球關注生成式AI,展望2025年,機器人可能成爲下一波熱點。

2024年全球機器人產業市場規模約1,028億美元。未來五年市場將保持增長勢頭,預計到2029年市場規模將達2,265億美元,年複合成長率17%。成長主要受到多個因素推動:自動化需求增加、先進製造技術發展、工業和服務機器人廣泛應用。

工業應用是機器人產業中最成熟的部分,用於自動化生產線。機器人可執行焊接、噴塗、組裝、包裝、搬運、檢測等工作。工業機器人廣泛應用於汽車製造、電子裝配、食品加工等領域。

醫療機器人涵蓋手術機器人、康復機器人等,知名的達文西系統可進行高精度微創手術,提高手術精確性和患者恢復速度。康復機器人則幫助病人進行物理治療。

服務機器人提供特定服務,包括家庭清潔、陪伴、教育、零售服務。在AI和物聯網推動下,服務機器人愈來愈智能化和多功能化,具備與人類互動能力,可進行面部表情模擬、自然語言對話和情感識別,與人類進行長時間交流。

物流機器人在倉儲管理、自動化分揀、配送等方面應用廣泛,可搬運貨架,優化倉儲分揀和配送流程,通過高效路徑規劃和自動化操作,提高物流中心運營效率。

農業機器人應用於播種、施肥、收割,減少農藥和肥料使用,通過高分辨率影像分析農田,監測作物健康、估算產量並進行精確施肥,提高農業效率和可持續性。

軍事機器人應用於偵察、排雷、後勤支援、無人作戰。這類機器人設計強調耐用性、自主性和遠程控制能力,廣泛應用在無人機、無人車輛和水下無人載具,在救災、警消、除爆等領域中亦發揮重要作用。

透過人工智慧技術加持,機器人可通過深度學習、計算機視覺、語音識別,具備感知、推理和學習能力,能夠執行復雜任務,並在動態環境中進行自我調整。

儘管機器人產業快速發展,應用範圍日益廣泛,未來仍面臨許多瓶頸和挑戰。

機器人設計和開發涉及多學科交叉,如機械工程、電子學、控制理論、人工智慧。技術集成非常複雜,研發過程中需要大量資金投入,導致成本居高不下,限制某些行業或市場中大規模應用。

人工智慧爲機器人提供智能化能力,但技術目前仍存在侷限性,需要大量數據進行訓練。未來需要加速深度學習、利用神經網絡進行模式識別和決策,使機器人能夠從數據中學習經驗,在不斷迭代過程優化其決策模式,適應不同環境和任務。

人機協作要求機器人與人類共享工作空間,對於感知、反應速度和決策能力提出極高要求。如何在保證生產效率的同時確保操作安全,是未來面臨的重大挑戰。

未來機器人設計將變得更加柔性和仿生,能夠模仿生物體運動方式和結構,並在狹窄或不規則環境中運動。柔性能夠承受更高壓力和變形,適應更廣泛應用場景。

羣體技術發展使大量小型機器人協同工作,共同完成複雜任務。技術借鑑自然界中蜂羣或魚羣集體行爲,能夠在探測、搜救、環境監測等應用中發揮作用。

目前機器人技術百家爭鳴,缺乏統一技術與使用介面標準或協議,導致不同廠商間系統難以相互操作。未來需要標準組織或行業聯盟等建立標準化,推動技術和系統之互爲操作性。

經過40年辛苦耕耘,臺灣已在世界半導體及電子代工高居龍頭地位。面對美中韓日歐等競爭,臺灣需要開創新的產業領域。電動車輛與機器人應用,可望站在這個基礎之上,成爲臺灣未來全球佈局的下一個希望。冀望政府與企業,牢牢保握此二機會,步步爲營,依據長期發展戰略佈局,促成產學研高度分工與合作,切忌殺雞取卵,爲臺灣再造兩座護國大山。