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作者:邱慶龍雷射產業與技術發展趨勢

因應國際產業需求的發展，雷射產業與技術開始往5G半導體、智慧車輛製程需求發展，國內雷射產業以發展多年，已經深具基礎，但是為持續跟上國際腳步，雷射技術自主化需要加緊進行。本文將分析目前國外雷射產業發展趨勢，並描述未來數年內國際產業發展需要的關鍵技術，並透過雷射高值應用整合技術，分別開發可應用於上述產業製程需要的雷射源、高速掃描、超快雷射加工與雷射積層製造等關鍵技術，及提供國內廠商技術能量，協助國內產業打入國際市場。

作者:熊治民台灣機械設備製造業發展現況與展望

機械設備製造業是台灣製造業與經濟發展的重要支柱。近年來在業界努力下，產業營收持續穩定成長，預估2018年營收值超過新台幣1.1兆元。配合政府部門執行智慧機械產業推動方案，業者在智慧化產品、導入智慧製造應用、激勵新創企業發展上都已出現成效。未來的發展重點則是要思考如何透過新的智慧機械與智慧製造應用方案來滿足國內外市場需求，進而透過新的獲利途徑與模式來加速企業與產業成長。

作者:楊瑞雯台灣模具產業現況與重大議題剖析

台灣模具2017年產值為522億新台幣，出口值194億，無論是產值與出口都為近五年的新低，快接近2008年金融海嘯的水準，令人擔憂；因此提升模具品質，加強出口，拓展新興國家市場則都是模具產業的當務之急，因此應將智慧化模具與智慧化產線拓展至模具廠商，提升整體產業價值鏈，協助國內業者進行轉型升級。預期2018年整年度模具產業仍呈現衰退的態勢，產值預估為520億新台幣，出口值為190億新台幣。

作者:葉立綸智慧機械技術與產業發展趨勢

歐盟將智慧因素投入於整體製造過程，使整個製造體系(包括單一企業與整體供應鏈)能在正確的時間點、選擇更適當與有效率的方法來完成既定工作或是妥善的處理突發狀況。此舉除會改變原先製造業體系與產品製程外，同時對應新的製造業體系(智慧製造)所需的機械設備及相關的軟硬體將因此孕育而生，尤其是對於生產設備(如金屬加工所需的工具機)的智慧化程度，成為全球設備供應商提升其產品競爭力的重要指標。因此全球主要的機械設備商無不以此作為產品技術發展的目標，期能配合終端製造業客戶的製程升級，使其持續保有滿足客戶所需的競爭力。臺灣的機械設備廠商除持續鞏固機台自身的精度與可靠度，再者可搭配發展符合臺灣機械設備客群所需的智慧化功能，方能於全球智慧生產體系中持續保有機械設備提供者的一席之地與競爭力。

作者:黃仲宏2017年智慧型機器人產業前瞻暨趨勢分析

望2017年，民粹主義引發的政治不穩定、中國經濟成長失速的隱憂、全球貿易進入戰國時代…等大趨勢，對於智慧機器人產業的發展均會有一定程度的影響。機器人、關鍵零組件、人工智慧技術、網宇實體系統整合的智慧製造都是工業發展趨勢下的重點。隨著國內產業投資環境改變，製造業回台投資、缺工問題，都和新一代機器人與自動化整合的生產有直接的關連，由於硬體技術及系統整合能力已趨完備，台灣產業應加速佈局機器人3D深度視覺技術和機器學習之產品的自動化系統整合服務。

作者:潘楷明、郭晨輝、林勇志、蓋震宇、廖述鐘、陳羿銘智慧量測趨勢發展與產業應用

為因應智慧機械產業發展及提升工具機附加價值及智慧自動化之發展，線上量測技術的開發是近年來的趨勢，導入線上量測功能不但可以提升生產效率，也能避免因拆裝工件而產生誤差，目前各家廠商所發展之線上量測技術已趨近成熟，若將其導入智慧機械並開發相關應用軟體，能進一步控管加工精度並減少加工錯誤；因此，本文將進行目前線上量測於工具機之量測測頭與相關應用軟體，並介紹工研院智慧機械科技中心於線上量測之應用發展。

作者:楊凱智、徐家瑋、吳鴻材、王俊傑AI音頻非破壞檢測技術

本研究開發了一種適用於金屬零組件的環保且非破壞式檢測方法，目標在改進如X光、超音波、磁粉等檢驗技術。研究的主要目標是建立一個基於智慧製造的人工智能系統，用於檢測金屬零組件的內部與外部損傷。首先使用衝擊錘、力感測器與麥克風感測器進行音頻數據的觸發與蒐集，接著利用自編碼器（Auto Encoder, AE）壓縮特徵，隨後通過群集分析挑選代表性樣本進行破壞性檢測以取得標籤，最後整合音頻特徵提取技術和卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN），辨識出金屬零組件的良/不良品之音頻特徵，在識別特定類型的金屬零組件產品時達到了99.60%的準確率。

作者:楊凱智、徐家瑋、吳鴻材、王俊傑AI音頻非破壞檢測技術

本研究開發了一種適用於金屬零組件的環保且非破壞式檢測方法，目標在改進如X光、超音波、磁粉等檢驗技術。研究的主要目標是建立一個基於智慧製造的人工智能系統，用於檢測金屬零組件的內部與外部損傷。首先使用衝擊錘、力感測器與麥克風感測器進行音頻數據的觸發與蒐集，接著利用自編碼器(Auto Encoder, AE)壓縮特徵，隨後通過群集分析挑選代表性樣本進行破壞性檢測以取得標籤，最後整合音頻特徵提取技術和卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)，辨識出金屬零組件的良/不良品之音頻特徵，在識別特定類型的金屬零組件產品時達到了99.60%的準確率。

作者:陳柏宇、徐榮弘智慧車輛感測資料監控與分析

本文以「智慧車輛感測資料監控與分析」為核心，整合車輛感測器數據、AI演算法與視覺化介面，全面提升車隊營運效率與安全性。透過即時監控機制，可快速獲取並分析車輛動態資訊，包括車輛耗能與動力狀況、行駛數據與異常情況。同時，本系統導入預測性維護觀念，以深度學習技術辨別潛在故障風險，協助車隊管理者在故障出現前即時採取措施，減少維修成本與停機時間，並大幅提升行車安全。整合性的平台設計亦便於後續功能擴充，為智慧交通管理奠定堅實基礎。

作者:陳佳盟探索- 臺灣工具機應用領域與AI致能之現況與趨勢

近年我國工具機產業面臨著嚴峻的挑戰，包括地緣政治、出口禁令、市場競爭等，因此國內工具機廠商必須積極開拓新的應用領域，才有機會突破重圍。臺灣擁有完整的半導體供應鏈，若能打破目前在設備上依賴國外業者的局面，國內工具機業者有機會利用這一契機，與發展成熟的半導體產業共同創造最大綜合效益與市場價值；同時，AI(Artificial Intelligence)技術的迅速崛起，正對各行各業帶來深遠影響，而作為工業之母的工具機，能否在這股技術浪潮中借力使力，使產業實現加乘效益，也成為關注的焦點。本文將針對以上的新應用領域與新技術趨勢，進行探討與分析。

作者:江雅綺、王政凱、黃雅琪、黃乃芙智慧載具與氫能發展

本文主要探討歐盟、日本、韓國和美國等氫能科技領先國家，在智慧載具及氫能之法制與政策發展。歐盟透過政策鼓勵增加加氫站的數量，旨在促進零排放運輸並支持氫能產業鏈。日本於 2023 年修正《氫能基本戰略》，具體提出公、私部門共同合作實現目標之願景，以實現 2050 年碳中和目標。韓國於 2021年生效的《氫經濟促進及氫安全管理法》，擴大對氫能源汽車等領域的支持。美國《2021 年清潔氫能生產及投資租稅抵免法案》與加州《潔淨氫能法案》等，以經濟誘因推動綠色氫能供應鏈之建立。本文建議我國可參考氫能科技領先國家法制與政策，透過立法和政策誘因，鼓勵技術創新並投資於氫能基礎設施，如在試點城市中推動氫能公共運輸系統，以促進氫能運輸生態系統的發展。此外，對於加氫站的安全標準和管理，亦宜制定明確規範，以推動氫能載具的應用。

作者:黃成凱、柯博修、魏士傑、羅世杰、林思嘉、李坤穎創新智慧節能系統與應用

淨零碳排來勢洶洶，工具機廠已深刻感受來自客戶的壓力，現階段客戶不僅考量產品價格和效率，亦考慮能耗表現，因此工具機節能模組，將成為下一個十年的競爭利器。據工具機廠統計，工具機液壓系統占整機能耗50%以上，一般而言工具機啟動後，液壓系統即開始運作，而無論工具機是否作動，皆持續的運轉，即使透過變頻系統改善，頻繁的加減速仍導致馬達電力負載瞬間變動，能耗仍舊是居高不下，因此本文將開發創新智慧節能液壓系統，透過機台加工程式智慧學習並自動判斷、控制液壓系統馬達轉速，並智慧排程馬達休眠最低轉時序，以達到節能目的。

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