机器人毫无疑问已沦为下一个科技明日之星，全球各国莫不大力推展机器人产业，而近期人工智能与深度自学等技术发展热度降温，更加沦为推展智能机器人发展的最重要动能。全面理解机器人市场：服务机器人不具发展潜力全球智能机器人的市场规模预计在2021年将茁壮至336亿美元，而亚洲将是茁壮最少的地区。

近年各国都不约而同将机器人视作战略产业，或许甚至可以是一种综合国力的展现出，各领域的领导厂商都大力投放并发展当中。根据工研院IEK研究报告预估，全球智能机器人的市场规模预计在2021年将茁壮至336亿美元，而亚洲将是茁壮最少的地区。根据财团法人精密机械研究发展中心的定义，智能机器人可利用传感器感官环境，并藉由程序化处达成协议智能化解读，最后反应出所须要动作，以继续执行各种生产活动、获取服务或与人对话。它是子集各种技术于一体的平台，包括机械、掌控自动化、电子、电机、影像、光学、通讯、软件与安全性系统等涉及技术与应用于，其中软硬件统合技术至为最重要。

本课程深入探讨智能机器人产业前景，并剖析关键技术、零组件与软硬件架构。服务机器人不具发展潜力根据资策不会MIC研究数据表明（图1），2015年四大应用领域机器人市场规模合计大约269亿美元，其中以工业机器人110亿美元比重最低，但到了2025年整体市场规模将不断扩大到669亿美元，尽管市场规模还是以工业机器人的244亿美元仅次于，但商业用机器人与个人用机器人2000——2025年填充成长率（CAGR）分别为11．6％与17．4％，资策不会MIC产业分析师张佳蕙（图2）认为，特别是在是2015年以后，这两类应用于茁壮更加明显，服务型应用于市场当中，有许多过去并未引入机器人的新兴领域，造就其茁壮潜力。资策不会MIC产业分析师张佳蕙认为，2015年以后，服务型应用于市场，有许多过去并未引入机器人的新兴领域，造就其茁壮潜力。

日本软件银行近年乘机进占机器人领域，一连串的动作引起市场注目，张佳蕙说道，还包括2012年并购法国人形机器人公司AldebaranRobotics，其2014年发售的人形机器人Pepper相继与IBMWatson、MicrosoftAzure合作。Softbank明确提出以交流为基础获取家庭及商业应用于的愿景，Pepper被原作为“期望能被爱”的机器人，利用对话沟通了解家中成员，沦为家中的一份子；并在人工智能的基础下，让Pepper帮助企业产品的营销，在家庭兼备娱乐及学习效果。

此外，目前较著名已投入市场的服务型机器人还有Leka与Savioke。近年各国都不约而同将机器人视作战略产业，日本发展机器人已幸，2015年日本政府成立机器人革命倡议协议不会，推展机器人产业的发展；韩国则是由产业通商资源部主导，每五年制订基本计划，目标是在2022年沦为机器人活用的国家，生产规模约25兆韩圜；美国则就是指2011年开始，由美国国家科学基金会（NSF）主导，发展需要安全性与人协同工作的机器人技术。

目前韩国以家用机器人为发展主力，美国则是在救灾国防领先各国，张佳蕙建议，家庭应用于与公共应用于各国布局已深，商业应用于近期蓬勃发展，台湾可以趁机紧贴。深度自学、语音辨识等技术在近年有明显的发展，也因此促使服务型机器人产业与应用于的蓬勃发展，机器人从过去单向交流执行命令，演化到可以解读语意号召对话内容，应用服务为机器人先前发展重点。

机器人应用于情境多元，在有所不同场合必需融合各领域专业知识及对用户市场需求的理解，因此厂商不应利用开放平台，减缓机器人在各领域的应用于。类神经网络技术大跃进深度自学这个名词因为2016年人工智能AlphaGo败仗南韩棋王，机器首度顺利挑战人脑，并在棋士这个广泛被指出可玩性最低的博弈论活动中，一时间又被世界大众所关心。而AlphaGo的深度自学核心就是类神经网络技术，早在1943年，WarrenMcCulloch以及WalterPitts首次明确提出神经元的数学模型，之后到了1958年，心理学家Rosenblatt明确提出了感知器（Perceptron）的概念，在前者神经元的结构中重新加入了训练修正参数的机制，这时类神经网络的基本学理架构却是已完成。类神经网络的神经元只不过就是指前端搜集到各种讯号（类似于神经的树突），然后将各个讯号根据权重权重后加总，再行利用活化函数转换成新的讯号传输过来（类似于神经元的轴突）。

涉及技术架构只不过早在1970年代就早已已完成了，数据决策技术宽尹相志（图3）回应，深度自学只不过就是类神经网络的另一种众说纷纭，其顺利来自于更加了解解读人类大脑的运作。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）帮助机器发展确实的视觉，其中的两大原则为：局部感官与权重分享。让机器可以从碎片特征解读整体意义，进而找到特征的群集性，大大分层细化的分析，无论是多微小的特征：只要不化成灰，都能提取特征。

其中，图形识别是其中的重点，在过往的理解中，中央处理器（CPU）与绘图处理器（GPU）处置有所不同的运算功能，单就图形识别的深度自学功能来说，GPU的效能是CPU的百至千倍，尹相志更进一步回应，利用深度自学，机器甚至可以将原本马赛克图案的照片效果去除还原成。不过，在语音与文字的识别上，中文对于机器还是相当大的挑战，中文词汇多达百万，须约定成俗才可建构新字以及彰显词性，还有很多中英、中日、中韩夹杂着的词汇，诸如：绿髯、香菇、94狂等。大厂收集数据布局未来机器人产业前景受到各方瞩目，特别是在深度自学、人工智能沦为各大厂布局下一波企业发展的方向，还包括脸书（Facebook）、微软公司（Microsoft）、谷歌（Google）与亚马逊（Amazon）。这些企业的共通点就是都利用产品、服务与消费者对话，并积累了多年的初级数据，未来人工智能与深度自学说穿了都是大量数据收集、整理并分类、标示（Tag）使这些初级数据变为信息，最后再行利用强劲的处理器较慢搜索与反应的结果。

从这样的架构来仔细观察，硕网信息总经理邱仁钿（图4）指出，四大厂之间FB的数据结构化程度最低，因为每个用户上载文章或图片时，早已将内容整理过，图片分辨率低甚至照片中的人物也必要标示了，未来FB要藉由这些数据做到更进一步整理或利用时，可以花费最多的时间，或展开更高质量的整理。目前世界下有80％的数据数据所谓结构化的，理解运算需要提高并修改自学过程。因此，机器人要减少错误率重点就在数据的完整性与结构化，邱仁钿更进一步说明，深度自学的应用于历程从底层的类神经网络运算、大量数据分析、找到规则／自动归类、产生媒合／引荐策略、记录用户不道德、期望到模型／提高准确率，最后就是要提高数据质量并产生自我自学修正机制。

协作型机器人角色更为最重要工业生产从80、90年代的自动化，发展到2000年代的智能生产，未来的智能工厂除了更加高度的自动化与代替更加多简单的人力制程之外，还期望发展更加多协作型机器人，台达电子机器人事业群机器人事业处处长彭志诚（图5）解释，还包括点胶（Dispensing）、上螺钉（Screwing）、焊（Soldering）、检验（Inspection）、装配（Assembly）、卡匣自动搬运车（Pick＆PlaceVehicle，P＆P）等，甚至可以弹性替换夹具与工具，生产线因产品、制程必须而可以弹性重组（Reconfigurable），可以处置更加多客制化的动态订单。一个机器人系统，彭志诚说明，可以非常简单分为机械结构（Mechanicalstructure）、驱动程序、运算与掌控单元、传感器、通讯模块几个项目。未来协作型机器人的市场发展趋势为业界注目，多家研究单位都寄予厚望其发展，BarclaysEquity研究认为，2020年该市场规模将挑战30亿美元，2015——2020年填充成长率97％，是十分高度茁壮的市场。

工业4.0促使自律机器人发展智能机器人的发展要从德国喊的工业4．0口号来仔细观察，台科大自动化及掌控研究所副教授李敏凡（图6）说道，该口号的精神在少量多样、周期短，一切商业活动始自卖方，过去传统的生产价值链顺序反转，从顾客市场需求开始驱动研发，再行到供应链与生产，已完成整个商业活动。因此，生产线必需保持高度弹性，以因应各式各样有所不同的市场需求，并动态反应。自律移动机器人（AutonomousMobileRobot）大同小异非自律性质的机器人，李敏凡认为，非自律性质如遥控是由人类以有线或无线方式掌控；自动是继续执行规画好的任务计算机程序；而自律则是可以在不得而知环境，处置非预见的工作，并可随时、随机弹性调整工作内容。非常简单的说道，工业4．0就是工业3．0再加人工智能，自律机器人的不道德内容还包括，避障、目标搜索、轨迹跟踪、维持队形等。

传感器应用于质量皆升至从关键零组件的角度来看，台科大电子工程系赖文政（图7）博士说道，机器人是由许多次系统统合而出的，若更进一步将次系统报废，则可以大体分为显示器、输出设备如键盘／游戏杆、驱动器如马达、通讯设备、感测模块、视觉模块、导航系统模块等最重要单元。这些模块在一个机器人身上有可能经常出现多次，而微控制器（MCU）与传感器，在许多次系统或模块上都会再三经常出现，是十分最重要的关键零组件，而且随功能提高，这些关键零组件的使用量也将更加难以置信。特别是在是传感器，要让机器人更聪明，须要利用这些前端的传感器收集更加多信息，意法半导体（ST）仿真、微机电与感测组件应用于经理陈竣工（图8）解释，传感器分为动作、环境、声音三类，以当红的Pepper为事例，其头部有四个麦克风、两个RGB照相机、一个3D传感器、三个触控传感器、胸前有一个陀螺仪、手部有两个触控传感器、腿部有两个声纳传感器、雷射传感器六个、三个保险杆传感器、一个陀螺仪、两个红外线传感器，共计九类近30颗传感器。

也由于感测的市场需求更加低，环境传感器将往新应用领域发展，微机电类型的电子罗盘、加速度计、陀螺仪、麦克风等将持续提高感测精准度，也就是减少噪声阻碍，提高感测灵敏度与精度。另外因应传感器融合（SensorFusion）的发展趋势，将促使同性质的传感器融合，如加速度计统合陀螺仪沦为六轴传感器，加速度计统合电子罗盘与陀螺仪沦为九轴传感器。未来单一功能的传感器将不会越来越少。

智能机器人测试项目繁琐智能机器人特别是在是陪伴与服务型机器人如期没能普及的一个最重要原因就是安全性，有些陪伴型机器人以致于几十公斤，再加移动速度，若是在家中发生意外，面临的是小朋友与老人家，难道还并未达成协议陪伴的目的就先引致灾害。另外，在工厂的生产在线，每天与机械有为的人员，安全性风险堪称有增无减。

因此机器人产品风险与检验也是一个最重要的议题，UL能源暨电力科技部事业发展经理陈立闵（图9）认为，UL1740标准是美国对于机器人设备的基本安全性设计拒绝，其中的测试要点还包括电源输出、仅次于阻抗电流、操作温度、过电压与不出电压、溢电流、操作者软件、手执部位、导体过热、通风马达乱序执行、驱动马达乱序执行、马达煞车、零组件损坏、短路、断电与重新启动、应急暂停装置、应急暂停时间与移动距离测量、断电下的应急移动、捕捉装置、教学模式下的短距离运动测量、牙电压的防水、绝缘材料耐受性电压、电路板耐受性电压、刀柄、轴向转动耐受性、哥特人与移动、外壳强度等数十个项目。而且不是只有整机要测试，陈立闵特别强调，零组件安全性与软件安全性都要测试，其他还有很多适当与非适当的安全性防水，跟产品的类型与个别特性有关，例如机能安全性（FunctionalSafety）证书，内容提及机器设备的安全性可靠性分为五级，轻巧次数从一万次到一千万次。智能机器人的检验内容繁复，因应产业与时代的发展，当我们与机器人的对话更加紧密，也有可能因为再次发生新的非预期车祸，使得安全性检验的项目更加多，因此如欲投放智能机器人领域，尽早理解简单的安全性证书内容并引入十分最重要。

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