、協作型機器人、自主移動機器人（AMR）與自動引導車（AGV）。從數據看未來，工業自動化龍頭洛克威爾自動化(Rockwell Automation)發布的《智能制造概況》報告指出，全球17個主要制造國家/地區中，有1,500家以上的制造商(包含消費性包裝商品、食品飲料、汽車、半導體、能源、生物科技等產業)已經使用或正在評估智能制造技術，占比從2023年的84%提升至95%；制造商認為，是創造商務成果的首要能力，83%的制造商預期在2024年使用生成式AI(GenAI)技術；42%的制造商認為，提高自動化是降低人才短缺與縮短技術差距的關鍵，因此，未來一年中，制造商的前三大重點投資包含GenAI、協作型機器人、自主移動機器人（AMR）與自動引導車（AGV）。從數據看未來，AI智能生產很快將成為全球制造業日常！今年6月來臺參加COMPUTEX TAIPEI的輝達（NVIDIA）執行長黃仁勛在演講中指出，「未來工廠」是由機器人指揮機器人，由機器人大軍協助制造機器人與設備，也突顯出輝達AI生態系統的高效、自動化，而加速AI生態系統實現的要角之一除了Blackwell，還包含新一代GPU平臺Rubin。Rubin GPU采用8顆高帶寬內存HBM4，Rubin Ultra GPU則采用12顆HBM4。Rubin GPU預計2025年第4季量產，2026年推出。圖一 : NVIDIA Blackwell平臺。(source：NVIDIA)黃仁勛強調，繪圖處理器可以比中央處理器省下更多成本與能源，免于運算通膨，買越多就省越多。舉例來說，如果打算花10億美元打造數據中心，只要投入5億美元采購繪圖處理器（GPU），變身AI工廠，電力只要多花3倍，效能可以增加60倍，而速度則快了100倍之多！他也大秀「數字人類（Digital Humans）」技術NVIDIA ACE，該技術是基于多語言識別與合成，利用可生成對話的大型語言模型（LLM），使數字人類具備幾可亂真的外貌，甚至模擬皮膚上的光影變化，可以在云端及個人計算機中運作，未來，所有的PC都會是AI PC。至于生成式AI模型NVIDIA Earth-2數字孿生模型可以更準確地預測氣候變化，不僅擁有高分辨率，速度還比傳統物理方法快上千倍。未來，所有工廠都是機器人工廠，而機器人制造的產品也是機器人，比方鴻海將使用輝達的Omniverse模擬技術與AI工具，整合西門子（Siemens AG）的數字孿生（Digital Twin）等技術，打造GenAI機器人工廠，并利用NVIDIA Metropolis視覺AI技術、Isaac AI機器人開發與部署等技術掌控AI工廠。臺達電、和碩、緯創等供應鏈的AI自動化工廠也將采用相關技術。至于NVIDIA Jetson Orin可以提供卓越的AI運算能力、大型整合內存和全面軟件堆棧能力，有助加速GenAI、邊緣運算、機器人的端對端開發應用。圖二 : 機器人可以執行復雜而且動態的任務。(source：NVIDIA)圖三 : 鴻海打造的GenAI機器人工廠。(source：NVIDIA)達明機器人則使用NVIDIA Isaac和Omniverse平臺加速開發AI協作機器人。透過NVIDIA Isaac Sim機器人仿真及合成數據生成的應用平臺，使機器人編程時間減少了70%，循環時間減少了20%；數字孿生為協作機器人提供強大支持，以虛擬方式對工作環境進行建模；GenAI有助產出數萬張仿真數據，讓機器人在虛擬工作環境中進行測試及優化，訓練出適合各行業的超級AI模型。圖四 : 達明機器人使用NVIDIA Isaac和Omniverse平臺加速開發AI協作機器人。(source：NVIDIA)GenAI的出現與相關解決方案也成為協助產業轉型的重要推力。Google研究指出，82%的組織正在考慮或已經在使用GenAI，除了OpenAI推出的人工智能聊天機器人程序ChatGPT、能以文字描述生成影片的人工智能模型Sora，Google的多模態大型語言模型系列Gemini、基于大型語言模型和微軟圖形的數據和AI輔助工具Microsoft Copilot都在快速顛覆智能制造/智能工廠的未來應用，意味著機器學習(ML)已經開始創造生成全新的事物，而不僅止于分析既有的舊事物。比方GenAI可以透過解讀設備與機器的遠程測試數據，協助制造業優化營運效能、減少停機發生率并提高設備利用率；擁有特殊機器學習算法的GenAI銷售應用程序可以根據歷史數據、庫存數據提供完善的銷售建議，還能快速篩選整個產品生命周期中的各類相關資料(如維修、庫存與報價資料)。對于制造業供應鏈來說，GenAI有助降低供應鏈管理風險、實時找出問題并提出有效的決策洞察，并能提供客戶更好的實時服務體驗。Deloitte調查指出，GenAI的預測性維護能提高25%的工業生產力、減少70%的故障發生率，還能降低25%的維護成本。AI驅動下，未來的制造產線會出現各種「數字工廠」，可以有效提高生產效率及產品質量，并能有效降低營運成本，甚至實現低碳永續目標。舉例來說，數字工廠可以利用先進的大數據分析等AI技術來提升智能化與效率；機械、電子系統的自動化可以有效整合軟硬件；透過各種設備及傳感器收集數據，有助實時監控與分析生產流程，還可以透過數據分析優化生產/制造效能；MES、HMI和ERP等系統的高效整合有助優化制造流程與執行系統。穿梭于產在線的可能都是機器人或數字人類，而這類智慧工廠所建構的數字供應鏈有助企業快速存取系統信息、組織內外部技術及營運數據，進一步形成完整的智能制造生態系統！半導體大廠臺積電早已整合AI、機器學習、專家系統與先進算法來建構智能制造環境，如整合智能化行動裝置、物聯網（IoT）、擴增實境/混和實境（AR/MR）和移動式機器人，結合智能自動物料搬運系統（AMHS）來整合晶圓生產的數據收集與分析，以有效利用生產資源，發揮最大制造效益。臺達推出的全方位電子組裝智能制造解決方案DIAMOM則整合了產線設備聯網，透過云端監控平臺收集實時數據，以強化可視化戰情中心，讓管理者從遠程即可掌握生產狀況，甚至可以透過AI智造聯網方案實現產線自主預測診斷，快速完成換線、質量檢測與異常排除；智能倉儲及物流搬送解決方案則實現了廠辦高度自主運作，透過軟硬整合平臺串接收料上架、自動搬運、揀貨出貨等流程；數字雙生虛實整合解決方案包含虛擬機臺開發平臺DIATwin與虛實整合設備平臺RTM，可以協助電子組裝設備導入制程與機臺仿真軟件，事先完成參數調適與制程測試。圖五 : 臺達機聯網方案(DIALink)整合多元通訊協議，搭配自動化控制器、機器視覺、傳感器等產品，為客戶量身打造解決方案。(source：Delta)