工業機器人從應用領域分布來看，汽車與電子電機製造為目前兩大主要應用領域，市佔比例分別約3成，而其主要使用場景則以搬運、焊接與上下料為主。不過，除了源自於缺工效應下自動化需求比例提高，工業機器人在AI、感測技術的加值下帶來新的能力延伸其功能性，有別於以往操作規則性的任務，當前具有認知學習能力與自主調適能力的智慧型機器人能夠依據行業需求設計出特用功能以適應複雜的工作場景，也因此使其應用觸角延伸至更多新

被視為自動化要角的機器人，向來是工業展會上不可或缺的一部分，在2019年台北國際自動化展上除了四大家族外，也集結30間國內外知名品牌亮相。而智慧工廠談了多年，實際應用仍得結合行業需求才能化想像為現實，因此相較過去多強調對於規格與性能的展現，今年很顯然眾多廠商有志一同透過行業應用的結合，向外實地演示智慧工廠的應用情境。 根據產業調查，以台灣協作型機器人市場來說，未來產業應用最為

當前生產模式訴求彈性、客製化，相對使得製造商需要比過往頻繁更換產線內容，對於業者來說，時間就是金錢，而這個需求也成為2019年台北國際自動化工業展上各家工業機器人所關注的焦點，不僅機器人製造商，包含許多軟硬體解決方案廠商也不約而同正朝同一個目標前進，也就是設法如何讓機器人更快速編程，以提高產線的彈性部署。 當前導入視覺感測已成為機器手臂廠商的標準配備，3D感測受惠智慧型手機風

醫療產業智慧化過程中，除了提升病人安全性與降低醫護人員工作負擔以外，在導入新式軟硬體的過程中，產品尺寸、價格、耐用性、低功耗、資料安全性等面向都是醫療院所管理者相當注重的面向，對此，賽靈思工業、視覺、醫療及科學市場經理翁羽翔說，由於工業及醫療物聯網產業蓬勃發展，使得各單位收集到的資料量暴增，也因此在各產業升級的同時，都必須考量資訊安全、隱私、資料管理、運算效率。 在醫療物聯網

因應當前客製化的新生產模式，現今製造業者都在尋思如何更快提高生產效率，工研院在2019台灣機器人與智慧自動化展中便首度展示1款透過智慧機器人完成研磨、拋光與品檢合一的智慧工作站，除了先前應用於水五金產業外，現在更協助全球水上摩托車螺旋槳製造商般若科技提升生產良率。 被視為自動化要角的工業機器人是製造業發展的重要環節，而因應彈性生產趨勢，機器手臂的發展未來勢必將朝向多功能整合前

機器手臂整合感測器已不是新應用，但在各家廠商爭相布局機器視覺的市場競爭下，從工研院催生的MIT新創公司原見精機則是將核心技術鎖定在觸覺感測，自去年發表透過外掛式的觸覺皮膚提高機器人的安全可靠性後，原見精機最新則是將其觸覺感測技術與夾爪整合，讓智慧夾爪本身即可透過觸覺辨識工件類型，並且達到保護工件的特性，可望改善過去機器手臂難以針對多種不同規格產品進行高精度組裝。 觸覺感測的原

隨著ICT技術的不斷進步，機器人的應用範圍也隨之擴大，雖然工業用機器人至今仍是機器人產業的駐留，但服務型機器人市場也開始有明顯進展，舉凡智能住宅、智慧家電、無人車，照護、導覽、掃地、教育等應用，都有服務型機器人表現的機會。 日本將照護機器人列入國家計畫 尤其是照護機器人，未來需求將會愈來愈多。工研院預期，2020年照護機

隨著各種感測技術的發展成熟，智慧監控產品及應用的成長也相當快速。如在工業感測器方面，根據工研院估計，在「工業4.0」趨勢帶動下，將使工業感測器全球產值由2016年的25.4億美元，成長至2025年的64.3億美元，CAGR可望達到11%的高成長水準。 製造業對智慧監控需求高 智慧監控產品的市場與技術領域相當廣，舉凡家用、

5G時代來臨將創造更多垂直應用發展，未來10年相關的數位產值將達上兆美元，中華電信研究所與PIDA舉辦的5G行動計畫研討會，提出5G未來重要趨勢之一為與邊緣運算共同部署運作。 邊緣運算將與5G密切結合，原因是兩者共同強調低遲延特性，同時可處理及傳輸大量資料，因此過去在雲端所運行的服務及工作，將改變位置至邊緣端，其優勢包括可減少90%傳輸時間、專網建置、資料得到保密等；換句話說

當前工廠內物料搬運在尚未導入自動化以前，需要透過人力往來搬運，但該看似重複性且簡單的動作，卻因其沒有生產效益卻又必須配置一定人力，而被視為整個生產流程中最沒有價值的部分。工研院機械與機電系統研究所研究員孫彥碩因此指出，未來當自駕車技術規模化後，在應用領域中便將以貨櫃與運輸產業為優先導入對象，而在工廠內則透過如無人搬運車(AGV)取代傳統人為操作的叉車，一方面降低對人力的依賴，另一方面則是提升產能和