達明機器人興櫃！他們做的機器人「看得見」，還在新加坡精華地段泡咖啡！

達明機器人（4585）9月26日以每股120元登陸興櫃，掛牌首日表現亮眼，股價甚至超過廣明（6188）。

達明機器人進入市場4年間就有亮眼的成績，除了背後有母公司廣明光電強大的研發團隊，更有廣達集團強而有力的全球集團資源。

廣達是全球最大筆記型電腦代工廠，近年更成為蘋果供應鏈的一環，在全球最大筆電代工廠及指定蘋果供應鏈的廣達電腦旗下，達明機器人擁有穩健的財務、深厚的研發陣容，以及來自全球的強大集團資源。

究竟達明機器人有何特色？

正如每個繁忙的上班日一樣，渴望被咖啡因救贖的人們，拐進了街角的咖啡店，有些焦急地等待著自己的咖啡。迎面而來的咖啡香不變，但站在玻璃櫥窗後方端出一杯杯咖啡的，卻不是圍著圍裙的專業咖啡師，而是全自動機器人咖啡師 「Ella」。

光是看著 Ella 在餐檯上有條不紊地滑動：拿起杯子、放到咖啡機，沖調咖啡、再拿到取餐窗口讓客人享用，完美的節奏感，也是咖啡之外的另一種享受。

這並不是遠在未來的科幻場景，這是發生在新加坡精華地段的每日日常。機器咖啡師只需要在不到兩坪的環境中就能運作，更緊湊的空間意味著較低廉的租金支出；機器手臂也適合處理人類容易覺得無聊、重複性高的工作，穩定地輸出高品質的工作成果。而實現這項技術的，正是來自台灣的達明機器人。

探索廣明轉型之路，意外踏進陌生的協作機器人市場

「最早成立達明機器人的目的是求轉型，網路時代來臨，可以預見光碟機的市場會越來越小，公司裡有非常多機械和控制專長的人才，因此要想辦法如何運用專長，發展更有前景的產品。」在2013年加入達明機器人，目前擔任視覺應用事業部門副處長的黃鐘賢，描述當初達明選擇踏入機器人領域的起點。

「我們一開始也嘗試了各種轉型的選項，剛好發現臺灣當時並沒有自己的機器人產業，多半都是從其他國家進口非常大型的工業用機器人。」黃鐘賢說，這些大型的工業用機器人一般都需要有圍籠保護，才能確保產線上的作業人員不會誤入工業機器人懸臂的迴轉範圍。

「我們當時跟工研院合作，借了一台四軸的機器手臂，甚至也做了小規模的測試。但發現這條路走下去，生產的量需要一定的規模才有價值，最終很有可能變成跟大廠的削價競爭，但這並不是長久的路。」後來他們選擇了另外一個方向—— 高度整合、具有視覺功能，可以辨識物件、理解環境並做出回應的機器人產品 。

讓協作機器人「擁有視覺」，不是直接加上鏡頭就好

相較於傳統大型的工業機器人，協作機器人體型較接近人類尺寸，表面設計圓滑，裝置了許多感測器，防止與環境物體或工作人員碰撞，因此相當安全。協作機器人原本的設計就希望跟人類在相同的環境中一同工作，專門處理重複性高或非常精細的動作。但要讓機器人能夠「看見」這個世界，並不容易。經過三年多的整合與研發，直到 2015 年，達明機器人才終於成功將視覺與機器手臂整合起來，發表了全球第一款內建視覺辨識的協作機器人 TM5。

黃鐘賢進一步解釋，類似的解決方案有三種：

當時最常見的情形是，客戶自行採購機器手臂、相機，然後靠自己的工程團隊開發軟體，把所有硬體設施整合起來。但這其實難度非常高，首先不同硬體訊號間的交握就是一大工程，如何整合硬體設計也會非常複雜(例如自行外接鏡頭的訊號線可能會在運動中纏繞、拉扯)，不是每個公司都有這樣的能力。

另外一種則是購買已經有整合攝影機的手臂產品，但這樣的產品通常還是需要仰賴客戶的工程團隊，依照產線需求，自己整合軟硬體，門檻還是很高。

而達明最終選擇了更完整的解決方案：除了整合協作機器手臂與鏡頭，讓操作人員能夠拉著手臂「教導」機器人要執行的動作外，也有非常簡單的 No-Code 控制軟體介面，讓不是技術背景的人，也能夠很快上手。

另外也為攝影機導入 AI 物件識別的功能，使機器人能夠自行執行料件分類、計數、刮傷偵測等智慧功能。「我們的系統高度整合，很快就能進到環境裡使用，不需要找工程師多次調整，大幅降低使用門檻。」黃鐘賢說。「訓練AI的樣本資料，也能跟著安裝到企業或工廠內部的伺服器，因此能夠確保隱私，管理上也比較容易。」

臺灣面對德日傳統機器人大廠，走出自己的路

傳統世界工業機器人 4 大家族：瑞士 ABB、德國庫卡（KUKA AG）、日本發那科（FANUC）和安川電機（YASKAWA），使用產業幾乎都是大型重工業。

「2015 年 12 月，當團隊帶著原型機去日本國際機器人大展（iREX）展的時候，當時我們對行銷一竅不通，但全球四大工業機器人品牌的人都紛紛跑來我們的攤位上看，甚至連創辦 iRobot 的 MIT 教授 Rodney Brooks 也有到我們的攤位上。」黃鐘賢興奮地表示，「我們在那個時候，突然意識到這幾年走在了正確的方向上。」

因為過去幾乎是從頭開始，所以研發AI協作機器人的過程非常漫長，過程中要感謝很多共同開發的單位，以及集團裡優先在產線上試用的支持，「讓我們在面對全球的客戶前，有一個很好的練兵場。」黃鐘賢說。

也因為有了這樣的支持，可以提前發現很多產品在長期使用下才會發現的問題。例如在過程中，團隊意識到環境光對於視覺辨識會有很大的影響，因為有了在自家產線上的經驗，就能預先思考要如何控制環境跟局部的光源，讓辨識的能力更加穩定，而不會影響產線的運作。

「另外一方面臺灣的硬體製造能力真的是世界級水準，工程師的素質真的很好。目前團隊帶過的研發人員將近百人，有近七成的人專注在編寫程式，兩成左右研究機構和電路。」黃鐘賢說，「加上公司裡有很多前輩也都來自機械系，」

如何和客戶溝通協作機器人與 AI 整合的意義？

「我們會依照不同客戶的需求與規模，提供專屬服務。有的客戶他原本願意單純地使用手臂，當他需要AI的時候，他也願意建置自己的 AI 伺服器，自己訓練模型，我們也能提供工具讓客戶端無須寫複雜的程式就能夠使用。」黃鐘賢強調，「如果客戶的任務比較簡單，資料規模也不大，我們也能提供 AI 伺服器給客戶，讓他們自己上傳圖片檔案，自己訓練模型後，把模型帶回去部屬。這對我們來說是一種服務，能夠創造差異，希望能藉此讓客戶意識到加上AI其實並沒有那麼難。一旦客戶覺得好用，自然會選擇付費。」

常常有人問黃鐘賢，為什麼以前的手臂也沒有加上 AI，現在加上AI的好處是什麼？

他總會舉一個真實的例子。「例如產線上用來鎖螺絲的手臂，以前手臂要先將螺絲吸到手臂上，然後放在目標處鎖緊。吸上來的這個步驟，有可能不夠確實，螺絲甚至會掉到產線上，造成產品短路。但如果有了搭配 AI 的視覺辨識，機器手臂就能夠直接確認螺絲的位置是否正確，從根本上解決這個風險。」搭配了視覺辨識的協作機器人也能減輕視檢員的工作負擔，這是過去沒有搭載AI的時候做不到的。

AI + 協作機器人在現實與虛擬的世界中，還有無限的可能

黃鐘賢也觀察到，AI 協作機器人除了在生產線上工作，在其他領域也開始出現各種應用。在日本和韓國，已經有不少機器人企業，注意到了餐飲業長期以來工作環境艱苦、導致嚴重缺工的痛點，希望能和達明機器人合作，解決這些問題。廚房的工作環境相當狹窄、又有許多危險的明火與水蒸氣，相較於人類，機器人更適合長時間在高溫下工作。現在 AI 協作機器人已經能夠煮麵、洗碗，甚至可以擔任章魚燒主廚，自行倒料、翻轉和起鍋。

除了真實世界的多元應用，黃鐘賢也提及未來希望能夠積極強化數位孿生的佈局。「我們和NVIDIA 已經有很長的合作經驗，對於 Omniverse 中所展現的願景，我們也非常期待。」他說，「希望我們能夠很快地在虛擬世界裡面建置我們的機器手臂，讓客戶能夠在擁有機器手臂前，就能先在極度擬真的環境中，先體驗 AI 協作機器人的能力，嘗試解決真實世界的問題。」

就如黃仁勳多次在演講中提及，機器人和 Omniverse 的整合，將創造新的工業革命。當數位孿生的應用越來越普及，很多自動化的佈局有可能會更加模組化，突破目前自動化沒有統一規格的現況，建置自動化產線的成本花費將有望大幅降低。看來，AI 與協作機器人的結合，在未來還有無限可能。