2024 年初，特斯拉（Tesla）人形機器人 Optimus 跳舞的影片在網路瘋傳，短短幾天就突破千萬觀看次數，激發群眾對於未來的想像，但人形機器人面臨的挑戰，遠比外界想像的複雜。

達明營運長黃識忠解釋，要讓機器人執行任務，得先做到 3 件事：認知環境、理解任務、產生策略。「就像你要機器人『幫我拿飲料』，它得先知道冰箱在哪、飲料長什麼樣子，理解『拿』是什麼意思，然後決定怎麼走過去、怎麼開冰箱門。」他搖搖頭，「現在的技術，每一步都還在摸索。」

更現實的是成本問題，一具人形機器人的成本可能要 50 到 100 萬元，大約一台車子的價格。但人們需要車子來移動，而家用機器人卻未必是剛需。

然而，當多數機器人新創還在燒錢追夢時，達明早在 2019 年就實現獲利，並默默成為全球第二大協作型機器人廠商。 在一年一度全球矚目的輝達 GTC（開發者大會）上，輝達執行長黃仁勳邀請多家合作夥伴分享技術看法，2025 年的看板之一就是達明機器人。

在 AI 浪潮來襲的今日，什麼樣的機器人才能真正解決使用者的痛點？達明的選擇，或許能為相關業者提供另一種思考角度。

不為了人形而人形，達明機器人在產線上看見機會

「人形機器人確實是未來，但現在我們選擇先解決眼前的問題，」黃識忠表示，達明不會「為了人形而人形」，相較之下，達明的協作型機器人專注於「手眼協調」，透過整合在手臂上的視覺系統，讓機器人能「看見」並精準操作。

這個選擇已經獲得市場驗證：從筆電產線到汽車品檢，從晶圓搬運到日本的章魚燒製作，甚至在法國果園裡，達明的機械手臂正輕柔地摘下一顆顆成熟的蘋果。

「製造業要的不是機器人長得像人，他們要的是能解決問題。」

黃識忠語氣堅定地指出，如果把人形機器人的 AI 技術用在成本更低的單臂上，對工廠來說反而更有價值。

讓機器人「平民化」：以 No Code 解方增加附加價值

達明真正的革命，不只是把眼睛裝在手臂上，更在於讓「教機器人做事」變容易。

過去要讓機器手臂畫一條線有多難？你得告訴它從哪裡開始、到哪裡結束、用什麼角度、多少力道、什麼速度……等數個參數，「就像你要請人幫你倒水，卻得精確說明『右手抬起 32.5 度、前伸 47 公分、手指張開 3.2 公分』一樣荒謬。」

但在達明獨創的 TM Flow 系統上，只要拖拉軟體中的圖示，就能像玩拼圖一樣，讓機器人知道該做什麼，例如拍照、辨識、抓取、放置。整個過程就像人們使用手機拍照、傳訊息一樣簡單。

黃識忠回憶，以前工廠要導入機器人，得請系統整合商派工程師駐廠，花 3、4 個月調適是常態。而用達明的系統，一個禮拜就能完成同樣的任務。

這項革新更深層的意義，在於技術的「民主化」。過去，操作機器人需要同時懂機器人學、視覺演算法和程式設計的專家，這種人才鳳毛麟角。現在，一般非理工背景的產線作業員經過半天培訓就能上手。

這正呼應了當前軟體產業的 No Code 趨勢，當 AI 讓機器變得更聰明時，人類能藉此輕鬆指揮這些聰明的機器。就像 Salesforce 讓業務人員能自己設計流程、Canva 讓每個人都能做設計，達明整合軟體，讓工廠作業員也能「教」機器人工作。

機器人不一定要最聰明，但要最好用

達明也選擇適合工業應用的路徑，來發揮 AI 的潛力。達明透過與輝達的合作，探索數位孿生（Omniverse）的「示範教學」模式，未來，工人只需在機器人面前示範幾次動作，機器人就能學會。

只是真實世界的複雜性，提高了機器人的學習門檻，例如光線會變、物品擺放角度不同、桌面可能有其他雜物，因此必須在虛擬環境中生成數百萬種情況，讓機器人學會應對。

除了讓機器人更容易學習，還有另一個挑戰：反應速度。「想像你要抓一個移動中的物體，相機拍照、辨識位置、計算路徑、執行動作，這一切必須在毫秒內完成。如果把資料傳到雲端處理再傳回來，就趕不上工廠需求。」這就是為什麼達明堅持邊緣運算，把關鍵運算都放在機器人本地進行。

黃識忠認為，機器人如果要像手機一樣普及，必須達到 2 個關鍵條件： 技術門檻要低到一般人能用、成本要降到大眾能接受。 「就像掃地機器人，買回家、插上電就能用。如果每個機器人都要配一個工程師，永遠不可能普及。」

真正的創新，未必要創造最複雜的系統，而是讓複雜技術變得人人可用。當競爭對手忙著讓機器人更像人類時，達明要做到的是：如何讓人類更容易使用機器人。

核稿編輯：王宥筑