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2021年機器人市場需求強勁，但主要國家投入研發的重點不盡相同。美國主要的應用領域為軍事國防和航太；歐盟則較為側重製造業；中國大陸和韓國主要強化關鍵零組件自主；日本則挾過往在工業機器人和關鍵零組件的卓越表現，將研發動能從工業機器人轉移至服務型機器人。隨著技術不斷發展，能讓人類與機器人共享工作空間的「協作機器人」需求，因具備空間運用與彈性部署效益、也可望在2021年起以雙位數的年成長率持續增長。另一方面，「服務型機器人」也處於成長期，但市面上產品良莠不齊，使得各國開始擬定新的標準，目前制定方向以安全訴求為主，亦包含與場域端結合，以及制度面建立完善風險評估、降低風險的防護措施。然而，各國標準是否具備強制性? 產品銷售至該地市場或特定場域應該符合何種規範？這些都是廠商關注的重點議題。國際標準原由ISO/TC 184/SC 2小組制定，但隨著服務型機器人應用漸廣，該單位隨之擴編為ISO/TC 299，未來ISO標準可為供應商、系統整合商做為產品設計指引，值得密切注意。 中國的海康機器人以後發先至之姿，機器人累計銷售量已超越產業前輩，背後發展策略有何可以借鏡之處？日本工業資材網購企業MonotaRO，如何打造800台AGV的物流倉庫，開始數位轉型？美國Tesla奠基於自駕車技術發展機器人，雄心訂定生產百萬台人形機器人之目標，有哪些困難與挑戰？發展已久的外骨骼機器人，最新的應用領域為何？日本Sony的新世代娛樂，機器人將佔有一席之地？本書蒐集的大廠動態觀測，將為您一一解答。

2021年機器人市場需求強勁，但主要國家投入研發的重點不盡相同。美國主要的應用領域為軍事國防和航太；歐盟則較為側重製造業；中國大陸和韓國主要強化關鍵零組件自主；日本則挾過往在工業機器人和關鍵零組件的卓越表現，將研發動能從工業機器人轉移至服務型機器人。隨著技術不斷發展，能讓人類與機器人共享工作空間的「協作機器人」需求，因具備空間運用與彈性部署效益、也可望在2021年起以雙位數的年成長率持續增長。另一方面，「服務型機器人」也處於成長期，但市面上產品良莠不齊，使得各國開始擬定新的標準，目前制定方向以安全訴求為主，亦包含與場域端結合，以及制度面建立完善風險評估、降低風險的防護措施。然而，各國標準是否具備強制性? 產品銷售至該地市場或特定場域應該符合何種規範？這些都是廠商關注的重點議題。國際標準原由ISO/TC 184/SC 2小組制定，但隨著服務型機器人應用漸廣，該單位隨之擴編為ISO/TC 299，未來ISO標準可為供應商、系統整合商做為產品設計指引，值得密切注意。中國的海康機器人以後發先至之姿，機器人累計銷售量已超越產業前輩，背後發展策略有何可以借鏡之處？日本工業資材網購企業MonotaRO，如何打造800台AGV的物流倉庫，開始數位轉型？美國Tesla奠基於自駕車技術發展機器人，雄心訂定生產百萬台人形機器人之目標，有哪些困難與挑戰？發展已久的外骨骼機器人，最新的應用領域為何？日本Sony的新世代娛樂，機器人將佔有一席之地？本書蒐集的大廠動態觀測，將為您一一解答。

面對總體環境變化快速，使工業領域在各環節上面臨變革挑戰加劇。但同時，在新興科技發展逐漸成熟下，許多商機亦應運而生，不論是物聯網、人工智慧、邊緣運算、雲端運算或區塊鏈等，皆為解決方案服務提供與需求者帶來轉型契機。 工業數據方面，對製造業者而言，新科技應用能否創造價值的關鍵，來自不同流程長時間累積之工業數據，且為重要戰略資源。 協作機器人方面，協作機器人係為工業機器人的次類別，具備多種技術特徵，像是輕型材質、襯墊、「皮膚」（裝載嵌入式感測器的襯墊）和機器人基座或關節處的感測器或感測模組，讓人類與機器人得以在共享的工作空間中共同協作。其中，人類彈性高，能輕鬆應對各式突發狀況；而機器人則擅長處理一致性、重複性高的任務，若能有效讓兩者相互協作，將能有效因應少量多樣、具彈性的生產模式。 工業安全方面，以「機器取代人力」在製造業中常被認為是升級轉型之關鍵，但在特定產業，人仍是不可或缺的重要角色，若欲有效降低成本與提高效率，兩者間之互動協作將無可避免且愈趨頻繁。因此，國際安全法規其實也持續對此因應調整，也說明未來製造業者在導入機器人應用時，若無持續關注相關標準與法規，除了可能對人員安全造成威脅外，亦可能導致停工等狀況發生。 3D視覺感測技術方面，在工業4.0浪潮下，帶動許多製造環節中自動化系統與設備的進一步發展，其透過光學科技模擬人類的靈魂之窗，能夠滿足多樣物件與複雜環境上的辨識需求，以因應日趨複雜的人機協作情境。此外，在人工智慧的帶動下，兩者結合之創新應用，更讓機器設備具備了人腦的思考與判斷能力，進而能針對特定情形採取必要的決策行為。

面對總體環境變化快速，使工業領域在各環節上面臨變革挑戰加劇。但同時，在新興科技發展逐漸成熟下，許多商機亦應運而生，不論是物聯網、人工智慧、邊緣運算、雲端運算或區塊鏈等，皆為解決方案服務提供與需求者帶來轉型契機。工業數據方面，對製造業者而言，新科技應用能否創造價值的關鍵，來自不同流程長時間累積之工業數據，且為重要戰略資源。協作機器人方面，協作機器人係為工業機器人的次類別，具備多種技術特徵，像是輕型材質、襯墊、「皮膚」（裝載嵌入式感測器的襯墊）和機器人基座或關節處的感測器或感測模組，讓人類與機器人得以在共享的工作空間中共同協作。其中，人類彈性高，能輕鬆應對各式突發狀況；而機器人則擅長處理一致性、重複性高的任務，若能有效讓兩者相互協作，將能有效因應少量多樣、具彈性的生產模式。工業安全方面，以「機器取代人力」在製造業中常被認為是升級轉型之關鍵，但在特定產業，人仍是不可或缺的重要角色，若欲有效降低成本與提高效率，兩者間之互動協作將無可避免且愈趨頻繁。因此，國際安全法規其實也持續對此因應調整，也說明未來製造業者在導入機器人應用時，若無持續關注相關標準與法規，除了可能對人員安全造成威脅外，亦可能導致停工等狀況發生。3D視覺感測技術方面，在工業4.0浪潮下，帶動許多製造環節中自動化系統與設備的進一步發展，其透過光學科技模擬人類的靈魂之窗，能夠滿足多樣物件與複雜環境上的辨識需求，以因應日趨複雜的人機協作情境。此外，在人工智慧的帶動下，兩者結合之創新應用，更讓機器設備具備了人腦的思考與判斷能力，進而能針對特定情形採取必要的決策行為。

2011年漢諾威工業博覽會倡議「工業4.0」概念後，世界經濟論壇（WEF）即具體化解釋概念，定義為「智慧與互聯」的生產系統，意指感知及預測物理世界並與之互動，以便能夠即時支持生產決策。而在各主要科技大國重視「工業4.0」的政策驅動下，也各自發展出不同的架構模型，但卻始終未脫離智慧化、互聯及整合等核心範疇。工業4.0概念更重視分析數據結果以作為生產決策，即透過「物聯網、人工智慧、大數據、雲端運算」等關鍵技術為基礎，建構工業4.0的相關應用，將生產流程從自動化邁向智慧化。工業4.0概念倡議至今十餘年，Siemens等自動化大廠已經成為引領產業發展的指標業者，而IBM、AWS等IT業者也積極的投入智慧製造，發展應用平台或數位工具。智慧製造解決方案可區分為機器運作端（機）、廠務管理端（廠）、營運管理端（鏈）三個環節，再依特性區分為不同的階段性新興應用。本書剖析建構智慧製造的關鍵因素，值得產業解決方案商及建置智慧工廠業者參考。由於涉及異質技術整合應用，數位雙生（Digital Twin）成為智慧製造發展的關鍵挑戰，隨著感測、運算、通訊、軟體技術的革新發展，IT與OT業者在產品服務整合趨勢下，也已經逐步實現並落地於智慧製造場域。近年來國際大廠推動發展智慧製造及數位雙生的技術革新、布局動態與技術未來發展焦點，值得台廠關注以掌握未來的挑戰與契機。邊緣運算（Edge Computing）及新興通訊技術的落地結合，是邁向製造場域關鍵智慧應用的「最後一哩路」。唯有在低延遲、高可靠的邊緣運算與新興通訊框架的驅動下，如「預測性維護、異質設備協作、MR/AR巡檢」等智慧製造應用才可望實現。近年來製造業受到新冠疫情、地緣政治動盪衝擊、及淨零碳排時程迫近等因素影響，對於導入遠距生產、自動化管理的智慧化需求日漸增溫，對供應鏈上下游訊息掌握度的要求也在逐漸提升，而工廠智慧化的關鍵「數據」也漸被重視。各類新型態的數據治理（Data Governance）技術，被應用於不同製造環節的情境與案例，以及數據治理技術發展的最新趨勢分析，都是製造業者面對外部環境變動與挑戰的重要參考資訊。臺灣中小型製造業是經濟發展的重要支柱，提升產業韌性實屬刻不容緩。如何檢視現行可用資源、善用數位科技轉型與提升競爭力，當業者必須面臨「公司資源有限、技術負債尚存、既有組織窠臼、缺乏數位人才」的數位轉型四大挑戰之際，如何提早盤點本身能