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聚焦視覺學習技術 AI機器人走出實驗室
[作者 陳念舜]   2026年05月13日 星期三 瀏覽人次: [2170]

經歷2026年開春的消費電子展CES、央視春晚等場景,我們正目睹 NVIDIA 如何透過物理 AI(Physical AI)和視覺語言/動作VLM/VLA模型等技術,將人形機器人逐步從「科幻符號」轉化為「生產力工具」。


證明了人形機器人如今已具備極高的平衡感與動態響應,且正從實驗室走向「量產元年」。開發者也能先在數位分身環境中進行數百萬次的「強化學習(Simulate-then-Procure)」,讓機器人在踏入工廠前就已「自學」完成複雜任務。


機器人半馬競賽落幕 串起產業鏈起跑

適逢於北京亦莊舉辦的人形機器人半程馬拉松競賽落幕,由智慧手機品牌「榮耀(Honor)」公司研發的機器人「閃電」以50分26秒的驚人成績奪冠,不僅超越人類半馬的世界紀錄,比原紀錄快了7分鐘,也象徵機器人技術與自主導航能力的大幅躍進。


台灣機器人學會理事長林顯易指出,其中更讓人驚豔的是,由於在機器人內部還有許多感測器、微控制器等精密電子元件,必需在21km全程實時接收環境資訊;推論算法模型,以規劃導航路徑,更凸顯的是其液冷散熱系統的能力,已不只侷限於單一產品,而是關乎整條產業鏈的軟硬體成型。


圖一 : 台灣機器人學會理事長林顯易(攝影/陳念舜)
圖一 : 台灣機器人學會理事長林顯易(攝影/陳念舜)

由於具身智能(Embodied AI)具備形體,能在與環境互動過程中學習、訓練,並促進智慧決策。隨著AI與硬體成本收斂,人型機器人正從原型轉向真實場景。


待突破的關鍵技術還包含:VLA模型,係透過視覺、語言指令,控制多軸關節的伺服馬達、機構系統;結合多模態感知與物理AI崛起,賦予機器人類似人類的觸覺與推理能力,最後讓操作更靈活的多指靈巧手,達到精確實體動作的端到端整合。


加上所需晶片、感測器、致動器、決策(Decision Making)模型,以進行運動規劃/控制,此皆構成目前成型中的AI機器人產業鏈,即使仍面臨市場趨勢和法規挑戰,預估2035年市場規模將達到510億美元,主要用於工業、物流、消費、醫療領域。


最後他總結,即使近期因台積電董事長魏哲家宣稱:「中國大陸機器人跳來跳去,「沒用,好看頭而已」的一番言論掀起軒然大波。正反雙方認知的主要差異,在於半導體製程仍是要求嚴苛潔淨無塵的封閉工廠環境,機器人任務則終將面對開放世界。



圖二 : 林顯易認為半導體製程仍是要求嚴苛潔淨無塵的封閉工廠環境,機器人任務則終將面對開放世界。(攝影/陳念舜)
圖二 : 林顯易認為半導體製程仍是要求嚴苛潔淨無塵的封閉工廠環境,機器人任務則終將面對開放世界。(攝影/陳念舜)

人形機器人既是AI與機械系統整合的重要發展方向,同時結合感測、AI、運動規劃與控制技術,實現自主移動與操作能力。通過AI系統,得以理解環境並自主決策;Whole-body control技術與致動器,而能穩定行走與操作物體。未來將隨著VLA模型與模擬訓練技術發展,具備更高自主能力,逐步走進工業與服務領域。



個人簡介

姓名:林顯易


職稱:台灣機器人學會理事長


林顯易博士現任國立陽明交通大學電控工程研究所教授,並擔任台灣機器人學會理事長。長期深耕智慧機器人與人機協同系統研究,技術成果橫跨機器手臂控制、主動感知與無人機應用等領域,並取得多項台灣與美國專利。


除了學術研究外,林顯易亦具豐富產業經驗,曾任經濟部技術處科技專家,參與法人與產業科專計畫之規劃與輔導,並擔任科發基金、技術處 A+ 淬鍊計畫及業界科專等多項計畫審查委員,積極促進學研成果與產業應用之鏈結。


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