机器手臂的创新应用
回顾疫情垄罩的三年，制造业积极导入自动化生产或努力转型走向智能制造，生产线或工作场域中出现愈来愈多机器人、机器手臂应用场景，取代人类操作仪器设备或其他人力作业。随着AI快速导入机器手臂，传统机器手臂开始拥有自主学习能力，生产效率大为提升。
AI机器人不仅可以控制机器手臂的速度、力道，还能透过感测、数字孪生等高阶技术与各种数据链接，降低错误率。机器手臂不仅能运用于制造业生产线及仓储物流，智慧医疗、智慧生活等场域中也能看到各种机器手臂协作案例。
如Skyline Robotics开发Ozmo系统执行自动化清洗外墙任务。Ozmo集结AI、机器学习、kuka的KR AGILUS小型机器人、计算机辅助图像处理系统等优势，只需1名工作人员控制作业平台、电源、水源供给与起重机，由机器手臂负责清洗玻璃外墙即可。过去需要花3-4个月时间，动用3-4名工作人员执行的清洁工作不到50%的时间内就可以完成，省时，而且安全。
智慧医疗方面，台大癌医中心及新竹台大分院设有「机器手臂微创手术」系统，迄今已完成超过5,000例机器手臂辅助手术。相较于传统手术，外科医师可以透过3D立体高分辨率视觉影像、仿人类手腕关节的手术器械搭配操作系统，大幅提高手术质量。机器手臂协助下，可以减少手术失血量、降低术后并发症，大幅缩短患者住院时间，而且预后效果更好。
AI让机器手臂朝智慧化、轻量化、小型化方向发展，协作型机器手臂甚至可以包揽日常庶务，如采摘水果、泡茶、逗弄宠物，还有协助折迭衣物的机器人，如伯克利人工智能（BAIR）实验室调教原型机器人BRETT，利用两只机器手臂与红外线扫瞄技术折迭毛巾，几经修正后，现在只要90秒就能完成折迭T恤的工作，折衣机器人被命名为SpeedFolding。研究员Yahav Avigal指出，SpeedFolding系统采用神经网络BiManual Manipulation Network学习4,300次抚平和折迭动作，每小时可抚平、折迭30-40件衣物，成功率达93%，小缺点是速度仍不够快、衣物表面仍有小皱褶，还有进步空间。
SpeedFolding折衣机器人利用两只机器手臂与红外线扫瞄技术，90秒就能折迭T恤。(source：Griffig)
协作型机器人及机器手臂需要仰赖感知、视觉感知及计算能力，才能确认是否需要因应外在环境变化而减缓或停止运动，视觉雷达可以协助判断距离是否安全、机械手臂是否需要减速，而计算能力则是藉由软件演算前述感知数据，进一步下达正确指令或反馈。由于3D视觉、自主路径规划、AI识别等技术日益精进，加速协作型机器人及机器手臂的智慧化进程。鉴于协作型机器人与机器手臂具有极高的成本效益，灵活、安全、易于使用，传统的工业机器人四大巨头瑞士abb、日本发那科（fanuc）、德国库卡（KUKA）及日本安川电机（YASKAWA）也开始布局相关业务。
