產業脈動｜服務型自主移動機器人發展現況與產業應用分析

前言

在Covid-19疫情的影響下，為了避免人與人的接觸與群聚，進而發展出非接觸式的物流服務技術，讓無人載具與遠距服務產業有不一樣的改變。透過無人化技術或是遠距服務發展，結合人工智慧物聯網(AIoT，Artificial Intelligence of Things)新科技技術應用，讓自主式移動機器人AMR(Autonomous mobile robot)加速落地[1]。全球許多國家開始以5G AIoT 為主軸，進行智慧化、無人化與自主式的遠距服務與服務型自主機器人產品開發。也帶動了全球技術迭代創新，推動產業加速發展5G＋IoT＋AI的相關應用。

隨著疫情趨緩，在後疫情時代裡，臺灣人口邁入超高齡化社會，同時在少子化的趨勢影響之下，缺工成為一個嚴重的產業問題。伴隨著薪資逐年調漲的情況下，人力成本也逐漸增高，讓產業結構有所改變。使得過去仰賴人力為主的製造或服務業，思考導入自主式移動機器人AMR，也可稱作Self-Driving Robot來取代流失的勞動力。

近幾年來，自主式機器人陸續開始大量導入在物流、配送、大樓、醫院、商店等各式各樣的場所。以日本高齡化為例，已經規劃用AMR的「機械力」來協助「勞力」不足的情況[2]。日本運用AMR機器人進行製造生產自動化應用與發展。配合著資通訊科技進步與發展，以及人工智慧(AI)衍生的相關工具逐漸成熟，未來透過機械力的自動化與人類的智能化，讓AMR與AI有效的結合成Double A(AMR& AI)，將推動下一波智慧化服務式自主機器人的發展，以驅動數位經濟，引領產業的數位轉型。以下會針對AMR的發展驅動因素、產業應用、應用技術、產業鏈發展與未來趨勢進行探討與分析。

AMR發展驅動因素分析

AMR具有可自主導航與移動的能力，將過去倚賴人力或人工操作機具搬運方式改以可自動化進行，有效的降低對於基礎勞力的依賴，進而減少人力成本與人為失誤，同時能提高生產效率。AMR服務型機器人發展驅動因素可分三項來論述：

1.AI 的發展趨勢

人工智慧(AI)技術發展加速帶動全球自動機器人發展熱潮[3]，有更多功能型的協作機器人量產上市。雖然無人搬運車(AGV，Automated Guided Vehicle)已經成熟應用於許多大型物流業者的倉儲管理中。但AGV在路徑上需要進行軌道佈置，沒有自主避開障礙的功能，同時缺乏可彈性進行地圖路徑更新問題，讓AGV實用性有所限制[4]。相較AMR可以有效克服上述問題。透過感知技術、定位與導航技術成熟發展，能充份利用雷達進行距離與障礙物的感知。AMR上的雷達可以感應偵測周圍環境中的物體，包括人員、障礙物和其他機器人等。透過雷達傳回的信號分析，機器人可以識別物體的位置、形狀和距離，進而避開障礙物。有了這些數據，機器人可以建立一個即時的環境地圖，這對於定位和導航是重要的數據。AMR發展關鍵之一就是自主導航能力提高，從磁條導航、QR-code 導航、雷射導航，逐漸進展至人工智慧視覺導航。除了運用SLAM(Simultaneous localization and mapping)不斷更新AMR的精確位置，光學雷達建構AMR周圍的三維環境，並結合AI 影像辨識的技術，完成AMR之定位、導航功能與物件確定之能力。

2. 人力缺口影響

根據勞動部在2024 年統計，國內15 至29 歲青年 勞動力人口近10 年減少16萬人[5]。這將會造成就業 人口短缺的隱憂，更衝擊臺灣整體經濟表現。在未來9年將有高達378萬人陸續退休，這會是史上最大退休潮來襲。同時少子化海嘯無止息跡象，在製造業、交通業、營建業、服務業及重要的醫療業，幾乎將會全面臨缺工問題，尤其是危險（危險，Kiken）、辛苦（きつい，Kitsui）、骯髒（污い，Kitanai）的3K產業，將會有著「有錢請無工」的情況。

因此，少子化與高齡化雙重衝擊的現代社會，許多靠著充沛人力進行作業的產業漸漸無法承受人力缺口與人事成本帶來的壓力，因而陸續導入機器人來取代其工作。透過自動化提升生產效率成為解方，也帶動協作型機器人需求看佳。

3. 導入成本降低

關於AMR研發、購置和部署都需要一定的資金支出，尤其對中小企業而言，會是一個較大的負擔。價格成本因素隨著感測器等關鍵技術的進步與價格的降低，已逐漸在各個領域看到自主式機器人的導入[6]。業者會去評估缺工的問題或是節省人力等投資合理報酬率，提高業者資金導入的意願。根據Interact Analysis 全球倉儲需求激增，如今仍有七成的倉庫管理依然高度依賴人力勞動，未來的市場中AMR倉儲自動化服務是有巨大發展的潛力。