2025 最新｜AI 自動化是什麼？5 分鐘了解人工智慧如何與機械手臂整合及重塑

自動化設備早已應用於工廠生產中也行之有年，但近幾年隨著AI技術的發展及導入，機械手臂的角色也從依賴固定流程，轉變成具備感知與判斷能力的智慧系統。AI 自動化導入能處理更複雜的任務，像人類一樣理解語意、分析資訊，實現更高層次的營運效率與流程智慧化。

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AI 自動化能夠模仿人類操作流程，自動執行如表單填寫、資料查詢、發票歸檔等例行作業，當結合自然語言處理（NLP）、光學字元辨識（OCR）與生成式AI等先進技術後，便能理解語意、處理文件並做出判斷，讓機器人不只會「做」，還會「思考」。傳統自動化主要依賴預設編程與固定任務流程，雖然能有效執行重複性高的工作，但一旦現場出現突發情況或變數，系統便難以靈活應對，常需要人為干預或重新編程才能恢復運作。相對地，AI 自動化結合人工智慧、感測器與機器學習技術，讓自動化設備具備學習、辨識與預測的能力，能根據環境即時優化操作策略。例如可以自動辨識異形物件、即時修正作業路徑、進行自主上下料、處理非結構化任務等。

電腦視覺

AI 自動化人工智慧演算法，電腦視覺數不僅能讓機械手臂機器手臂看見物體，還能理解其位置、形狀與方向，進一步完成精準的物件偵測與路徑修正。舉例來說 Zivid 3D 相機與 Photoneo 3D 掃描器便是常見的AI視覺硬體，透過 3D 感測與即時影像辨識技術，可應用於協作型機器手臂、機械手臂等自動化設備的揀貨與裝配任務中，不論物件角度如何偏移、背景如何複雜，皆能穩定完成操作。

機器強化學習

根據 Universal Robots 於 2024 年針對多國製造決策者進行的調查，已有 50% 的企業正在使用 AI 與機器學習技術，並有超過半數視其為未來十年內的投資重點。透過分析大量歷史資料與模式，AI 自動化系統自主訓練與調整行為策略，無需人工介入，便可持續優化任務流程與反應速度，像堆棧作業，就能搭載機器學習功能的機械手臂能根據不同的堆疊條件，靈活調整搬運路徑與動作參數。

邊緣運算

AI 自動化透過在本地端設備內建人工智能處理能力，能即時分析來自感測器的大量資料，無需回傳雲端，大幅降低延遲，提升作業效率與穩定性。以 MiR1200 無人搬運車為例，便搭載了 NVIDIA Jetson 系列平台，內建的 AI 模組可即時進行環境偵測與動態避障，支援複雜任務如導航、辨識與決策，Jetson 平台整合高效處理器與 NVIDIA JetPack SDK，不僅能支援電腦視覺與機器學習，亦能執行如 Transformer 架構的生成式 AI 模型，讓協作型機械手臂能在邊緣端具備類人智慧，應對動態環境。

AI 機械手臂的應用領域包含高科技製造、金屬加工、電子科技、食品、汽車等多個產業。在智慧製造方面，AI 自動化技術可應用於自動光學檢測（AOI）、精密組裝與自我調校等高精度作業，有效提升產品良率與製程效率；而在物流與倉儲產業中，AI 結合視覺導引與路徑規劃技術，顛覆傳統揀貨與運輸流程，不僅能自主完成分揀、棧板拆卸等任務，還能根據現場環境變化即時調整行進路徑。

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靈活度

在快速變動的市場環境中，企業需具備高度的彈性與即時應變能力，而傳統機械手臂受限於固定程式設計，一旦任務變更，就必須重新編程與調整流程，導致反應速度緩慢、適應性差。相反的，AI 自動化技術讓機器手臂具備即時感知與決策能力，能依據製程變化或突發情況，靈活調整任務流程，提升整體彈性與效率、強化品質控管與產線穩定性。如果當企業規模擴大，AI 自動化系統也擁有高度擴充性與雲端協作能力，支援跨部門任務協調，確保即使流程與使用者數量增加，系統仍能彈性運作。

學習能力

AI 自動化在處理高變化、高混量或需客製化作業的製程中，更具競爭優勢核心。透過深度學習與強化學習技術，AI 自動化設備能從歷史數據中累積經驗，針對反覆出現的場景不斷修正動作策略，進而提升執行效率與作業精度。傳統機械手臂則無法進行動態調整，僅能執行程式中定義的重複指令，缺乏演化與進步的能力。

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感測與回饋

在傳統自動化體系中，機械手臂多仰賴預設程式與固定座標進行操作，面對環境變動或突發情況時，往往無法即時反應，缺乏靈活應變能力。而隨著 AI 自動化的發展，AI 機器手臂已能整合各式感測技術，如電腦視覺、雷達、3D 掃描、力覺與紅外線感測器等，不僅能感知外部物體的形狀、位置、材質，甚至還能預測其移動趨勢，實現更準確的路徑規劃與自動化操作。以 UR AI 加速器來說 (AI Accelerator)，裡面內建 NVIDIA Jetson Orin 等邊緣運算平台，透過內建 GPU 與 AI 加速器，能即時處理來自多個攝影機與感測器的大量數據，支援即時影像辨識、異常偵測與自主控制，大幅降低延遲與對雲端的依賴。

維運效率

傳統機械手臂多依賴定期維修或等故障發生後才進行處理，容易導致突發停機與產線中斷。相較之下，AI 自動化設備能透過大數據分析進行預測性維護及優化，例如針對馬達溫度上升、軸承磨損、運動異常頻率等進行即時監控，有效降低維修成本。此概念類似 AIOps（人工智慧維運），都是藉由人工智慧快速處理大量數據，自動辨識異常趨勢與潛在風險。

在 AI 自動化迅速發展的浪潮中，越來越多企業積極洽詢與佈局 AI 人工智慧與 AI 自動化技術，相較於傳統需仰賴預設流程的機械設備，在 AI 加持下的機械手臂、機器手臂與協作型機械手臂等自動化設備，已能透過 3D 視覺感測、深度學習模型與即時數據分析，實現在非結構化環境中的自主決策與即時調整。例如，自主辨識堆疊物件、即時修正抓取路徑、預測作業異常等能力，使 AI 系統不再只是單純的執行工具，而是能與人員協同作業的智慧型助手。

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以下為幾個具代表性的AI自動化應用實例：

• **MiR1200自動托盤搬運車：**透過AI驅動的自動化設備不再需要大規模修改場域，而是可適應原本的環境並作業，可以在物流場景中結合邊緣AI技術與、3D 視覺辨識與避障系統，適應動態場域路線調整的AI自動化工具，能夠在不變動原有基礎建設的狀況下，於狹小空間中順暢運作。

查看更多>>MiR1200自動托盤搬運車

• **SIMATIC Robot Pick AI：**由Siemens、Zivid與優傲科技三方共同打造 Pick AI 揀貨系統，是一套整合 AI 深度學習視覺軟體、UR20 協作型機器人與 3D 相機的AI自動化系統設備，能辨識透明與反光物件，並自主完成分揀任務。

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• **InBolt智慧組裝系統：**Inbrain AI系統利用3D感測與即時數據資料分析，自動修正組裝用機械手臂的運動路徑，提高精度與作業效率，適用於組裝、搬運、檢測等高變化的製程情境。

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• **Photoneo Universal Depalletizer：**結合AI自動化與高解析3D視覺技術，可即時辨識多樣貨物並調整作業路徑，適應物流現場的動態變化。搭配協作型機器手臂使用，每小時預估處理效率超過 600 件，準確率高達 99.7%。

查看更多>>Photoneo Universal Depalletizer

面對各產業日益複雜的需求，Universal Robots 推出全新 PolyScope X 平台，為 AI 自動化打造專屬開發與部署環境，協助企業以更安全、靈活的方式整合 AI 人工智慧技術於實際應用中。PolyScope X 與 AI 加速器的整合不僅加速 AI 自動化技術的實踐，也降低機器人應用門檻，能支援電腦視覺、機器學習模型與第三方感測軟體，同時保留底層的安全控制，讓開發者能在不影響協作型機器人本身穩定性的情況下自由擴展功能。

PolyScope X 搭配 AI 加速器，整合嵌入式 NVIDIA Jetson Orin 運算盒，可處理高頻率視覺數據與 AI 推論，進一步強化協作型機械手臂與機器手臂等自動化設備的即時反應與學習能力，無論是路徑優化、異形物辨識還是智慧上下料，皆能透過 AI 模型自主完成。除此之外，它還保有 UR 備受好評的節點編程邏輯與 FreeDrive 示教介面，即使沒有程式背景的操作員，也能輕鬆設定任務流程；內建的 PROFIsafe 安全通訊協定，則可簡化與工廠 PLC 系統整合，實現例如緊急停止、安全歸位等 fail-safe 功能，強化作業安全性。

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AI 不僅讓自動化變得更加智慧化，也大幅降低了導入的技術與成本門檻，AI 自動化也正重新定義傳統自動化的樣貌，引領產業邁向更高效、更靈活的智慧製造新時代。

自 2008 年推出全球首款商用協作型機器人以來，Universal Robots持 續與 AI 技術領導者攜手合作，開發創新應用場景，並打造具高度延展性的協作型機器人生態系統，協助全球企業邁向營運卓越與永續發展，隨著 AI 應用版圖持續拓展，優傲科技將持續扮演智慧自動化轉型的重要推手，進一步拓展自動化的邊界與可能性。

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