機械工業雜誌

※請確定您所選購之期刊正確無誤，本期為2024年8月號　No.497 ※
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主編前言｜智慧機器人技術專輯主編前言

人工智慧（AI）與機器人科技的光速發展，正在轉化全球的工業和經濟，更沁入了你我的日常生活。猶記得去年此時，許多人仍在爭先恐後的搶鮮體驗與ChatGPT的互動，僅是一年光陰，實際應用AI的方法如雨後春筍般陸續冒出頭來。其中，以GPT-4o為例，兼具結合圖文與連續對話等功能，能與在螢幕前求解的人們侃侃對談，以致於人們甚至會忘記在螢幕背後應答的並非客服人員，而是層層語言模型堆疊而起的AI智慧。
今年6月，輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳在國內帶起的AI旋風，將機器人技術颳出其無可限量的展望高度。您是否有注意過，中文「機器人」一詞中結合的是「機器」和「人」兩個要素？然而，英文robot，卻未必以人形出現，廣義來說，各種自動化設備（如販賣機）、機器動物、甚至洗衣機皆可稱為robot。尤其，根據國際機器人聯盟(IFR)的定義，只要包含感測(input)、處理決策(process)和輸出動作(action)的「系統」，都可以歸類在robot範疇裡。正因如此，ChatGPT也可以被視為「虛擬機器人」。
除了在網頁或APP上使用GPT相關服務，要讓機器人為人類服務，無縫接軌的走入日常生活發揮最大應用的願景，則是需要藉助生成式AI(Generative AI)結合機器人技術的一臂之力，其中尤以「具身智慧(embodied AI)」的最新發展最令人引頸期待。該技術係指首先讓機器人認知環境，了解所在位置及周邊事物，並進一步理解其背後的意義，機器人再經由對話向使用者確認所需提供的服務或任務，最後，由機器人自主生成動作（包括移動和操作環境物品）完成預期的任務。若想真正形塑出外觀人模人樣的機器人，就須將生成式AI技術與機器人的感測器及手腳完整結合，使之形成一閉環系統，稱之為「具身智慧機器人」。
本期《機械工業雜誌》將以淺顯易懂的方式解說AI機器人最新的新興科技進展，讓您輕鬆了解它們在各個領域中的應用與前景。
首篇文章係介紹NVIDIA最新推出的AI晶片Blackwell，該晶片在大型語言模型運算和即時生成式AI方面展現了強大的能力。文內探討了黃仁勳提出「高算力平台和從雲端到地端智慧平台」的概念，這些理念在今年的台北國際電腦展（COMPUTEX 2024）上首次亮相，展示了GPU在運算革命中的關鍵地位，以及未來人形機器人在人類環境中靈活應用的前景。這些發展不僅引起全球科技界的廣泛關注，也凸顯了臺灣在AI機器人領域擁有的重大機遇。臺灣在AI機器人產業鏈上憑藉堅實的晶片供應鏈和在工業機器人製造應用方面的領先地位，以及全球領先的機器人密度，已經成為人形機器人和具身智慧技術整合的重要基地，在此AI機器人的願景中具有巨大的發展潛力。
首先，我們將探討工業機器人導航系統的社交意識需求。在新冠肺炎全球大規模疫情期間，使我們意識到，機器人的廣泛應用不應受限於於工廠執行任務；取而代之的是，機器人需要具備社交能力的觀點，以用來減少人類的心理壓力。這篇文章說明了機器人如何在日常環境中運作，與人類和諧共存，特別是以在超商補貨任務中的應用例子，來引導出「在公共場所中如何設計工業機器人的導航系統，以保證高效率同時不干擾人類活動」的探討議題。
其次，我們將聚焦於機器人精度提升的「機器人精度校正技術」，此為工業機器人應用於組裝、搬運、製造和加工中扮演關鍵角色。舉例來說，在精密組裝、自動化加工和醫療機器人等領域，甚至日常生活中的類人型機器人，透過精確的校正流程，機器人即能顯著提升其準確性與效能，有時甚至超越人類的執行能力。無獨有偶，若想在各行各業延伸出不同的創新應用，就得再加上手眼協調和機器人視覺技術。對此，我們進階延伸至「機器人AI視覺動態影像特徵定位技術」，從2D視覺到3D視覺，從靜態辨識到動態追蹤，分析了多種即時性與準確性的特徵，偵測AI模型與機器學習演算法，提升機器人的動態控制能力和自動化系統的效能。
接下來，讓我們將目光聚焦在「力覺感知智慧夾爪」在粉末冶金中的應用。此項技術利用精密的感測器和先進的數據處理算法，實現對力的即時監測和反饋；不僅顯著提升產品的品質一致性，同時減少人力依賴。導入此一技術，粉末冶金產線能夠靈活升級為彈性製造系統，滿足多樣化的工件需求，同時大幅提高提高生產效率和靈活性。臺灣作為全球前三大緊固工具出口國之一，經常面對製造扳手過程中因熱處理導致嚴重變形，連帶影響幾何尺寸難以達到標準的關卡。於此，我們進一步探討了智慧多軸機器人整直技術，透過自動化整直流程和量測方法，為解決此一製造過程中的難題提供提供了高效且可靠的解決方案。
最後，我們探討了臺灣作為自行車王國如何透過「虛實整合機器人系統」來增強自行車車架零件生產製造。臺灣自行車製造產業面臨多重挑戰，如換線困難、生產彈性化、缺工與危險材料等。為應對這些挑戰，我們開發了一個自行車車架製造系統，包括切割、研磨和檢測工藝，相較於傳統手工方法，此系統象徵著一個重大的進步。本文強調了機器人系統在自動化製造中的重要性，並展示先進技術如YOLOv7在缺陷識別中的應用，這些技術的導入顯著提升了生產過程的精確性和效率。
在移動機器人方面，智慧工廠正逐步取代傳統人工分檢與搬運，並引入具有自主感知和智慧路徑規劃能力的自動導引車 (AGV) 和自主移動機器人 (AMR)。本文深入探討AI在AGV/AMR中的應用，並詳細分析AI技術如何優化自動導引車和自主移動機器人的路徑規劃、任務排程等作法。此外，本文還介紹了專業服務型機器人的應用，特別是智慧農業機器人的導航控制方法，成為解決臺灣農業勞動人口不足問題的關鍵，一方面提升臺灣農業生產力，另一方面縮短城鄉差距。文章展示了透過智慧農業技術提升農業生產力，包括智慧農業機器人的運動學模型、導航控制系統的模擬實驗測試。以葡萄園應用為例，利用AI的辨識運算實現初步的葡萄果實辨識，並據此調控移動機器人的運動軌跡與路徑，實現精確高效的農業操作。上述技術應用亦呈現了AI和機器人技術在工業和農業中的廣泛前景。
50年前，人們設計出工業機器人來用於解決勞動力短缺、大量生產，以及3K場域的工作。隨著世代更迭，取代傳統流水線的大量生產模式，則是少量多樣、彈性生產，甚至是高度變動的動態生產模式。直至現在，機器人也走出工廠，不僅結合AI技術，甚至能辨識環境、與人互動。
然而機器人的發展並非一帆風順。莫拉維克悖論(Moravec's paradox)指出：「讓電腦如成人般地下棋相對容易，但讓電腦擁有一歲小孩般的感知和行動能力卻極其困難，甚至不可能。」電腦能解決高等微積分、流體力學及複雜的預測問題，但對於三歲小孩能輕鬆完成的日常動作(如追逐、開瓶蓋、摺衣服等)仍窒礙難行，顯見智慧機器人的發展技術仍面臨巨大挑戰與限制。如何將當前熱門的生成式AI技術有效導入機器人載體，使其具備環境智慧和社交意識，並能自主完成任務，這是共同努力的目標。本期雜誌將深入探討這些前沿技術，帶領讀者理解未來發展的方向，激發更多創新與應用的靈感。

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