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歷史雜誌

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產業脈動|應用於人型機器人加工的工具機技術

作者 陳佳盟

任職單位: 工研院產科國際所機械與系統研究組 機械與製造系統研究部研究員

刊登日期:2025/03/04

摘要

傳統工業機器人/ 機械手臂以汽車製造和電子產業的重複性工作為起點,推動了工業自動化;隨著感測器和機器視覺的結合,機械手臂在隨機環境中更加靈活,也為人型機器人奠定了基礎。近年來,隨著通用人工智慧(Artificial General Intelligence, AGI)研究的推展與機器學習技術的進步,人型機器人逐漸具備動態學習和即時適應複雜環境的能力,開啟了在服務、醫療和家庭助理等領域的應用前景。本文首先探討人型機器人的核心構造與關鍵零組件,接著解析其所需的工具機加工方式與製造挑戰,最後提出對於臺灣工具機產業跨入人型機器人領域的布局策略建議。傳統工業機器人/ 機械手臂以汽車製造和電子產業的重複性工作為起點,推動了工業自動化;隨著感測器和機器視覺的結合,機械手臂在隨機環境中更加靈活,也為人型機器人奠定了基礎。近年來,隨著通用人工智慧(Artificial General Intelligence, AGI)研究的推展與機器學習技術的進步,人型機器人逐漸具備動態學習和即時適應複雜環境的能力,開啟了在服務、醫療和家庭助理等領域的應用前景。本文首先探討人型機器人的核心構造與關鍵零組件,接著解析其所需的工具機加工方式與製造挑戰,最後提出對於臺灣工具機產業跨入人型機器人領域的布局策略建議。

Abstract

Traditional industrial robots/robotic arms promoted industrial automation starting from repetitive tasks in automobile manufacturing and electronics industries. With the combination of sensors and machine vision, robotic arms are more flexible in random environments, laying the foundation for humanoid robots as well. In recent years, with the advancement of Artificial General Intelligence (AGI) research and machine learning, humanoid robots gradually acquired the ability to dynamically learn and instantly adapt to complex environments, opening up new applications in services, medical care, and home assistants. This article discusses the core structure and key components of humanoid robots, then analyzes the machining methods and manufacturing challenges required, and finally proposes strategies for Taiwan's machine tools industry to enter the field of humanoid robots.

前言

人型機器人市場規模與發展現況

根據研究報告指出,預計2027 年全球人型機器人市場產值將超過20 億美元,2024 年至2027 年間的年複合成長率(CAGR)達到154%。此外相關報告更預測,未來5 至10 年人型機器人將迎來爆發性成長,至2035 年產值可達260 億美元[1][2]。目前人型機器人的發展狀況顯示,全球主要廠商正積極投入並擴大測試,產品完成度日益提高。例如,Agility Robotics 的Digit、Apptronik 的Apollo 等皆有上市規劃,Tesla的Optimus亦計畫在2025 至2027 年間量產上市[3]。

人型機器人產業鏈可以粗分為上中下游三個層次:上游主要是零部件和軟體系統供應商,包括電機、關節、感測器、控制器、操作系統等;中游是人型機器人本體的製造商,負責將各個零部件組裝成完整的機器人產品;下游則是人型機器人的終端應用市場,包括醫療、教育、救災救援、公共安全、生產製造、家庭陪護等多個領域[4]。技術層面上,生成式AI 技術的進步顯著提升了人型機器人的認知和對話能力,使其能夠更有效地感知環境並與人類互動。然而,運動執行能力仍取決於關鍵零組件技術,如行星滾柱螺桿、複合材料件、6D力矩感測器和空心杯馬達等,而這些領域仍存在一定的技術壁壘。在應用場域方面,工業型機器人主要用於手臂撿貨等任務;服務型機器人則受益於生成式AI 技術的加持,能夠支援多模態交流互動。隨著全球勞動人口短缺和高齡化程度加深,陪伴與照護需求日益增加,預 計此類服務型機器人將在未來1 至2 年內嶄露頭角。此外,機器人即服務(Robot-as-a-Service,RaaS)的商業模式正在興起,允許廠商和用戶以租賃取代購買,降低前期成本與風險,這將有助於加速機器人在各領域的滲透率。

至於臺灣的人型機器人市場,雖然目前缺乏具體的市場規模數據,但臺灣在科技領域擁有豐富的經驗和競爭力,特別是在半導體、電子製造和資訊技術等方面。這些優勢使臺灣有潛力在全球人型機器人供應鏈中扮演重要角色。然而,臺灣廠商需要克服技術壁壘,特別是在關鍵零組件的研發和製造上,以提升在全球市場的競爭力。

全球人型機器人市場正處於快速成長階段,技術進步和市場需求共同推動其發展。臺灣若能充分利用自身的科技優勢,積極投入相關技術的研發與應用,未來在全球人型機器人市場中將有機會取得重要地位。

人型機器人核心構造與關鍵零組件

人型機器人的設計模仿人類的形態與功能,旨在執行各種複雜任務,其核心構造主要分為感測模組、控制模組、執行模組和能源模組等四大部分[5],如圖1。關鍵零組件則包含行星滾柱螺桿、諧波減速器、複合材料件、6D 力矩感測器以及空心杯馬達等[6];這些技術的發展直接影響人型機器人的性能與應用潛力。

核心構造方面,主要分為:

  • 感測模組:感測模組是人型機器人的「感官系統」,用以捕捉外部環境及內部狀態。此模組包括攝影機、雷射雷達、超音波感測器、紅外線感測器,以及力矩與壓力感測器等。其中,視覺感測器負責提供影像資料,用於物體辨識與導航;力矩與壓力感測器則能協助機器人感知接觸力的大小與方向,實現精細操作。
  • 控制模組:控制模組被譽為人型機器人的「大腦」,負責運行各類演算法來分析感測資料並生成控制指令。其核心是高效的運算硬體(如工業級處理器或邊緣運算模組)和精密的軟體演算法,如運動規劃、平衡控制及機器學習等。控制模組需要具備高速度、高穩定性的運算能力,特別是在多自由度的動作協調與人機互動上。
  • 執行模組:執行模組是人型機器人完成動作的「肢體系統」或被稱為人型機器人的「小腦」,包含多自由度的關節與驅動裝置。每個關節通常由伺服電機驅動,並搭配減速器以實現精確的運動控制。執行模組的設計需考量靈活性、穩定性與負載能力,以應對各種操作場景,如行走、攀爬與抓取物體。
  • 能源模組:能源模組是人型機器人的「心臟」,提供穩定的動力來源。常見的能源形式為鋰電池,因其高能量密度與長循環壽命。此外,能源管理系統(BMS)在該模組中扮演重要角色,負責監控電池狀態並優化能量分配,以延長續航時間。

關鍵零組件方面,主要包括:

人型機器人的核心構造與關鍵零組件是實現智慧與多功能性的基礎。隨著技術的不斷進步,這些構造與零組件的性能持續提升,將進一步推動人型機器人向更高效、更可靠、更人性化的方向發展。

  • 行星滾柱螺桿:行星滾柱螺桿主要應用於人型機器人的執行模組中,能將旋轉運動轉換為直線運動,具備高精度、高效率及承受高負載的特性。其低摩擦設計能顯著降低能耗,並提高機器人的運動穩定性與壽命。
  • 諧波減速器:諧波減速器是驅動系統的核心零組件,用於實現高精度的速度與扭矩控制。由於其結構緊湊、傳動比大以及無背隙特性,被廣泛應用於機器人的關節驅動中,確保動作的靈活性與穩定性。
  • 複合材料件:人型機器人的結構件通常採用輕量化與高強度的複合材料,如碳纖維增強塑料(CFRP)。這些材料不僅能降低機器人的自重,還能提高其耐久性,從而提升運動性能與能源效率。
  • 6D 力矩感測器:6D 力矩感測器能同時測量三軸的力與扭矩,是實現精確操作與人機交互的關鍵。該技術廣泛應用於手部操作和步態控制,能幫助機器人應對複雜的環境與任務。
  • 空心杯馬達:空心杯馬達是一種具有高效率、低慣量和快速響應特性的特殊電機,適用於人型機器人高精度、快速動作的需求。其結構設計使得馬達的體積小、重量輕,有助於提升執行模組的性能。

 

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