工业机器人强大后的挑战有哪些

　　工业机器人，就硬件构造层面而言，主要部件就是机器人的马达驱动机械手臂和关节，然而现在对机器人的要求越来越高（表一），因此不只是拥有手臂，机器人还必须具备头脑、眼睛或双脚，这就牵涉到机器人感知、运作、沟通与行动技术， 甚至是人工智能。

　　谈到机器人的大脑，当然就要谈到人工智能。 整体而言，机器人的与时俱进，不仅是工具机或零组件硬件的更新升级，还包括分析技术的突破，让机器人拥有更高的智能。 由于人工智能的开发门坎极高，因此目前市场上的主要投入者皆是重量级科技大厂，这些业者也已推出相关人工智能平台，例如Google旗下DeepMind所开发的AlphaGo平台、Intel的Nervana平台等。

　　其中，因围棋比赛闻名于世的AlphaGo，是凭借类神经网络的深度学习进行推估、预测、决策。 运用至工业机器人，则机器人可利用机器学习来进行检测工件，按照取拾的难易程度进行自动排序，这是工业机器人具备深度学习能力后的进化，而这只是例子之一。

　　再来看看机器人的感知部分，这主要就是透过传感器赋予机器人「感官」功能。 例如「视觉」就是工业机器人常见的感官，这是由于电子零件愈来愈小，人眼已无法胜任精准组装及检测，因此具有高精度检测特色的机器视觉，就成为许多任务业机器人的标准配备，广泛应用于量测、定位、引导、识别等。 市调机构The Insight Partners研究报告指出，机器视觉系统零组件、系统整合等产值，将由2015年的75亿美元，成长至2025年的144.8亿美元。

　　机器视觉系统主要是透过光学设备，搭配软件算法，仿真人类对三维世界的识别判断。 系统硬件由图像处理器、影像撷取卡、传感器、可编程逻辑控制器、摄影机、照明光源等组成，软件技术则使用图像处理、讯号转换以及3D对象识别算法等技术。 德国波昂大学所研发的雷射除草机器人就具有照相辨识系统，一如农民的眼睛，能够精准辨认田间草相；经过计算机运算后，搭配雷射装置，再以雷射光照射杂草，经照射过的植株，茎杆会变得脆弱导致生长受阻，最后迈向死亡。

　　台湾已有不少厂商涉足机器视觉领域，例如所罗门自行研发的3D视觉模块，能让机器手臂在凌乱的工作环境中辨识工件，并将工件依工件类型、形状、尺寸分类，导引机器人正确取物后放置物品。 研华科技的EagleEye机器视觉解决方案，则是透过搭载嵌入式图像处理软件的智能相机，协助制造业者解决生产在线质量控管、条形码判读等工作，同时可透过机器视觉的定位导引功能，辅助机器手臂进行工件夹取作业。

　　另外，为了避免工业用机器人大范围的损害，现在竟然还出现具有「痛觉」的机器人。 德国科学家Johannes Kuehn与Sami Haddadin是在近日于IEEE国际机器人与自动化大会（ICRA）上发表这项研究成果——具有痛觉的机器手臂，这是基于人类皮肤结构所研发，其具有「神经机器组织（nervous robot-TIssue）」所赋予的痛觉。

　　团队报告指出，机器人感应到轻微疼痛时会自动缓慢退缩，直至与原先造成「 不舒服感」的物品没有接触后才重回原本位置；感到中度疼痛时，机器人则会快速收回，并与物品保持适当的距离，最后再重回原本位置；当它感受到剧烈疼痛时，则会认知这样的接触已可能会造成自身的伤害，并且需要他人的协助，机器手臂会转变成被动模式，将伤害降到最低 。

　　智能制造加持 机器人大跃进　　机器视觉等感测技术的进展，主要推力来自于智能制造，事实上，由点、线再到面，智能制造趋势为机器人产业带来的影响力极为全面，例如，机械手臂将普遍具备机器学习能力；受惠于控制技术，以及防止机器人间互相干扰的电路设计越来越进步， 生产在线的机器人配置密度得以提高；以及透过生产信息数字化，所有机器人在大数据数据的加持下，将能具有更灵活应变的能力。

　　然而，工业机器人的发展也有其挑战。 资安也是产业界必须重视的问题，尤其是基于效率、准确与安全的理由，工业机器人在许多大型生产在线早已取代了人力，若遭受恶意攻击，所损失的可能不仅是财物，甚至是人命，因此， 在我们不断追逐工业机器人的功能及生产效率时，也应对机器人是否能够抵挡网络攻击，付出同样的关心。