隨著感測器、演算法的進步，機器人可以走出圍欄的限制，與人共事；機器人可概分為工業用機器人以及服務型機器人二大類。工業機器人著重即時改善生產流程、以提高產品良率為目標； 服務型機器人定義為半自動或全自動，移動型或固定型，可再程式化之機械裝置，內含感測、致動與運算分析元件，並具備自我感知、反應與認知能力，可為人類提供特定服務或與人類共同完成特定活動。
機器人未來將應用於醫療服務，開創人類樂齡新價值。
近年來服務型機器人發展益發多彩，主要是人工智慧技術與電子技術進步，包括感測器技術、語音語意辨識技術、機器視覺技術，以及新一代的通訊協定技術等。日本企業與學研機構已展現大量的機器人研究成果，全球目前超過七成服務型機器人產品來自於日本。美國則急起直追，Google、Microsoft、FaceBook、Apple、IBM等公司積極以人工智慧爭奪主導地位，透過機器人彰顯人工智慧的價值。
展望2019年，服務型機器人的技術圍將繞著人機協同、機器學習、仿人敏捷性操作、智慧化感測而展開。以現在市場上有較多的應用現況來看，一是醫院裡的微創手術機器人；二是應用於居家生活環境的清潔機器人。再來是照護陪伴輔助裝置，例如醫療輔助診斷機器人、基礎建設檢查機器人、語音助理機器人。這些服務型機器人能做到並帶給人類的益處包含：減少職業傷害、精準安全的手術、利用語音辨識進行溝通、讓行動不便人士能活動自如。
而服務型機器人能否照顧、陪伴、服務人類一事，從目前日本發展情況來看，機器人很可能會是因年長使用者需求的帶動，成為主流科技的特例。
工研院歸納，未來服務型機器人產品將以滿足仿人敏捷性、語音辨識、情緒感知等為三大訴求。服務型機器人技術發展趨勢方向將朝：第一、機器人擁有判斷的能力。可透過深度學習技術讓機器人的人工智慧提升；第二、機器人具備可靈活操作物體的肢體。智慧感測技術的發展，透過多重感測技術產生仿人的動作能力；第三、新一代的通訊協定讓機器人有更穩定的溝通能力。
工研院也觀察到一些技術發展的曙光：以數位孿生（Digital Twins）豐富機器人的經歷、機器人作業系統（ROS）提高機器人靈敏度、以人工智慧強化機器人的智能。由於數位孿生應用加上人工智慧自我演化，成為能增長智慧的系統，再以ROS讓感知、即時運動控制、影像處理、定位與導航等技術透過平台整合再應用到機器人上。
當服務型機器人的應用逐步進入商業化階段，具深度學習功能的系統就很重要。此階段技術發展重點包括：晶片架構含有處理深度學習、環境感知、快速即時運算神經網路處理器的設計與製造；半導體晶片走向異質晶片整合的測試。
由於感測、高速運算與人工智慧技術是發展核心，滿足特殊產品機體所需的機電、控制、動力與材料技術，是目前各界研究重點，能實現具獲利能力的商業模式與建構經濟生態體系更是關鍵。未來服務型機器人應用還涉及到多層面的社會影響，因此政府、企業與民眾共同建立適當、可持續性運作環境是很重要的事。
台灣製造業已累積相當的研發能量，也積極發展服務業，加上高齡化社會來臨等因素，都是發展服務型機器人的契機。策略上應借力國際能量，建構示範應用平台，台灣也需爭取與全球大廠、標準實驗室共同研發、介接標準和測試技術。
（本文由工研院產業科技國際策略發展所經理熊治民、分析師黃仲宏授權轉載）
