AI機械手臂推動企業邁向智慧製造　隨演算技術提升及硬體成本下滑可望加速普及

導入具人工智慧的機械手臂有利企業發展智慧製造，過去受限光學感測元件價格過高與辨識準確率偏低等因素，機械手臂智慧化發展未如預期，DIGITIMES Research觀察，近年受惠晶片運算效能提高、單位運算成本降低及演算法更趨成熟，加上疫情帶來缺工等外部因素，使人工智慧機械手臂市場增長可期。 因2020年初新冠肺炎迅速擴散全球，各國實行隔離及管制防疫措施，造成企業人力資源分配與產能受限困境，使得導入符合生產需求的人工智慧機械手臂成為企業當務之急。 然人工智慧機械手臂升級緩慢，主要因素包含光學感測元件價格過高、辨識演算法準確率不足及在生產上未能有明顯成本差異等，使台灣廠商現階段選擇人工智慧機械手臂時，仍偏好智慧化程度較低的簡易型產品。 然DIGITIMES Research觀察，機械手臂智慧化發展前景仍可期，主要驅動因素來自辨識演算技術能力提升與硬體成本下降。 從辨識技術面而論，人工智慧機械手臂搭配電腦視覺辨識，在物件建模當下就能同時進行人工智慧演算模型訓練，相較傳統視覺辨識必需先透過人工建模，再藉由軟體模擬建立資料庫，顯然電腦視覺辨識效率更高，且可克服傳統模擬建立資料庫遺漏的問題。 就硬體成本面而言，由於近年GPU平行運算效能大幅提升，且相關硬體售價調降，使其單位運算成本降低，早期高複雜度演算法、高運算成本及低準確率等障礙已逐漸突破，終端使用者逐漸提高對人工智慧機械手臂的信賴，再加上近年光學感測器售價調降，有利推動人工智慧機械手臂進入市場規模增長周期。 展望後續人工智慧機械手臂產業發展，內部因素如GPU運算能力提升與相關硬體價格調降，外部因素如人力成本提高與疫情期間人力資源調配不易等原因下，人工智慧機械手臂市場前景可期。惟客戶端需求百百種，業者該如何提出解決方案因應，可能成為新的挑戰。

AI機械手臂推動企業邁向智慧製造 隨演算技術提升及硬體成本下滑可望加速普及

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