全球新冠肺炎疫情暴露人類在製造、物流和服務活動上的結構脆弱性，工人染疫使工廠停擺，直接導致供應鏈中斷，港口貨物大塞車，需要與人接觸的服務受到很嚴重的影響，全面的供需失衡讓人類在過去兩年及未來付出很大的代價。正因如此，無人化或自動化已是許多企業需要加速導入的方向。
而這些都指向機器人這個產業將必然蓬勃。根據國際研調機構Fortune Business Insights預測，全球機器人市場從2020年的146.1億美元，到2028年將成長到311.3億美元。然而這產生許多新的需求，反過來就對機器人技術的產品化有很嚴格的檢視，為解決實際問題，已不容許如機器人科學家的研究有太多的想像空間。
綜合來說，有幾個面向值得注意，首先是機器人與環境同時設計以達最大效率。最著名的例子就是倉儲物流機器人系統，貨物流動架構與機器人行為的同時考量與設計，打破傳統輸送帶流水線的形式。然而，這也意味著在實務考量上，機器人的自主性必須受到限制。這倒不是如科幻片中機器人因自主決策帶來的威脅，而是目前機器人的自主功能（如人工智慧等）仍然距離人類很遠，在彈性、效率及穩定性上，無法通過工程要求的考驗，因此必須對自主功能，訂出清楚的邊界。
第二個面向是結合網路或是雲端技術，使機器人的運作、部署、遙控、監控甚至商業界面，都可以用最小成本達到最大的規模。具體的例子就是自駕車，實際上自駕車是一個自主移動機器人，但是因為運作範圍大，而且面對各種路況所需的判斷或決策複雜，因此運用雲端技術，把高精地圖、路況處理經驗，甚至障礙物、路況特徵等均用雲端儲存與計算來輔助，這樣子會大量降低車子本身所需的儲存與計算能力，而且在這些資訊更動時，不需要對所有的機器人都更新。
另一個例子是醫療照護機器人，同樣因為與人體醫療及健康的資訊種類多且複雜。要使機器人可以處理不同狀況的需求，必須有龐大的資料庫支持，並且可以透過資訊共享，快速累積經驗。在工廠使用的機器人也會有此趨勢，目前因為資安的疑慮，工廠內的資訊對外連結有很大的障礙，但是在實務上，可能不得不朝開放的角度發展。例如跨國工廠的營運，在各個工廠內同樣工作型態的機器人，如果可以透過雲端去共享資訊，那麼機器人的重規劃或派工，就可以結合其他廠的經驗或方案，進行快速的工作切換，達到「一次編程，部署無弗界（program once, implement everywhere）」。
第三個面向是機器人可以執行多種功能，或是在不同地點與環境下執行同一類型的工作。同一平台的機器人可以執行多種任務，是一個很合理的趨勢，因為成本比使用多個單一功能的機器人低。例如以往的商用掃地清潔機器人，在其本體加裝紫外線殺菌，或是空氣過濾器，成為在空間中行動不只地板清潔，同時對空氣進行消毒。又如同在移動平台上加裝機器手臂，除了可以做搬運外，也可以在服務的站點做其他工作。
最後，也是極為重要，就是如何部署或使用機器人，也就是通稱的人機介面，大家有沒有注意到新的掃地機器人，上面的按鈕極少。因為介面越複雜，使用者的問題就越多。這在工業用或是服務型機器人也是一樣，以工業型為例，除了空間移動點位設定這類簡單的行為，目前仍然使用程式來教導。這大量限制了其使用的友善性，以及需要較高的導入成本。這是未來任何機器人能否擴大規模的關鍵，使用介面愈簡單且自然的機器人，其市場穿透力越大。
以目前的發展來看，機器人產品與技術的導入，仍然是針對各種應用有不同的考量，也就是許多人期待的通用性平台仍然不存在，也造成市場多元化與規模控制，但是一些核心技術仍在持續堆疊與進步，尤其是許多新創公司前仆後繼，大膽的探索技術市場性，以及大量的資金挹注。在少子化以及疫情的驅使下，這個領域的蓬勃發展，是可以期待的。
（本文由工研院副院長胡竹生授權轉載）
