一台看似掃地機器人的AI智能割草機器人，在面積達30公頃的高爾夫球場草坪上來回穿梭進行除草工作。這是由國人自主研發與設計的AI智能割草機器人，此種機型搭載全球首創電子圍籬定位技術，可利用高精準定位的GPS功能結合雲端AI計算最割草路徑，已計畫搶攻高爾夫球藍海市場。 這款AI智能割草機器人由成立於2019年的台灣新創公司優式機器人進行研發，優式機器人總經理陳招成曾擔任台灣前5大ODM科技公司的執行副總經理，擅長軟硬整合工作。在他擔任服務型機器人聯盟總召集人時，就深知在少子化、人力漸趨吃緊的情況下，服務型機器人勢必成為高度成長的產業。 新需求》園藝市場規模大 剛性需求殷切 「發展服務型機器人核心技術，一定要找到剛性需求，綜觀歐美國家，人工短缺，然園藝需求增加，園藝工長年短缺7-10」，在此「剛性需求」強烈的情況下，陳招成成立優式機器人公司，第一個產品就是研發AI智能割草機器人。 以國外來說，美國是全球最大的園藝市場，佔全球產值高達30-40，估計約有100萬名園藝工，然近年來皆處於7-10的缺工狀態，遲遲無法改善。主要缺工原因為：人口老化，加上園藝工作靠勞力工作吃重，年輕人不想做。而不像在台灣，歐美國家對於草坪維護十分重視，並明文規定不除草，將觸犯法規予以重罰，因此，AI智能割草機器人的市場發展潛力相當大。 藉由AI多裝置智慧協作割草感測技術的導入，期望減少場務人員整理球場之負擔 優式機器人所開發的AI智能割草機器人已研發至第二代，包括國內大學院校及知名美術館使用最新機型M1，同時也在美國包括一些全球知名的高科技公司，及知名的大學院校等實際場域中運行，正進行後續商務合作的洽談中。 優式機器人表示，目前使用的專業RTK系統，可以將原本GPS定位的誤差從數十公尺縮小到2公分左右，讓機器人在戶外也可以精準的移動。簡單設定邊界後，便能透過APP輕鬆地進行作業。 新應用》導入高爾夫球場 解決人力老化及短缺問題 陳招成進一步說明，國土測繪局是RTK的服務商，RTK將定位點的誤差參考圖提供出來，優式機器人透過4G上網，即可抓取特定位置的定位誤差值。再透過優式機器人的AI演算法，將原本一般GPS 10-20公尺誤差值縮短到2公分。定位好之後，優式機器人再運用六軸加速器定位、陀螺儀、輪子的輪差等感測裝置導入，進行軟硬整合工程，搭配輪子的運動模式和地形的契合，才能達到精準的除草路徑規劃。 這款寬度62公分、長度84公分、高度 46公分，重量只有25公斤的智能割草機器人可以在雲端將割草邊界設定完成，可以透過設定避掉水池與沙坑，用AI演算法自動計算出最佳路徑，一小時可除草面積大約是150坪，電池可以連續使用6小時以上，電池續航力是目前全球最高。 除了一般園藝公司外，在經濟部工業局AI計畫團隊的協助下，將優式機器人的AI智能割草機器人導入高爾夫球場的割草應用。 位於台中市太平區的知名高爾夫球場現有場務人員5人，負責整個球場30公頃的草坪、植栽維護、及其他景觀維護工作。但因場務人員平均年齡高達55歲，且長期無法招募到新的場務人員，針對場務人員的老年化及人力的短缺，希望能尋求AI科技的導入來減緩衝擊，因此藉由AI多裝置智慧協作割草感測技術的導入，期望減少場務人員整理球場之負擔。 新挑戰》因應草種不同 需藉由專家系統克服困難 「這款AI智能割草機器人具備低噪音、低汙染、低人力成本及防水、防盜等配置，在割草的過程中，能透過超音波感測器辨識避開障礙物，並同時保持除草品質，維持美觀一致的割草長度」，陳招成接著表示，高爾夫球最重要的是草紋要漂亮、不能有病蟲害。 根據場勘後發現，高爾夫球場地主要分為果嶺、球道及長草區三大區塊，長草區以現行機器人除草沒有問題，20度以內的斜坡道都能夠克服；球道區的短草只能維持兩公分，草種也不同，需要修改刀盤設計；至於果嶺區的草因為影響到推桿速度，不僅要除草，還要壓草至與地面貼合，草的方向要一致，諸多因素均會影響到果嶺指數，這部分需要更多的研究與測試。 AI智能割草機器人能透過超音波感測器辨識避開障礙物，並同時保持除草品質 AI智慧割草機器人內建攝影鏡頭，可以用來偵測草坪的健康狀態，陳招成表示，未來也將導入專家系統，及早判斷草坪是否有病蟲害或水分足夠與否，將草坪健康數據分析提供給客戶參考，可及早防範與因應，以減少災害損失。 本身也是高爾夫球好手的陳招成表示，台灣高爾夫球發展得很好，然而，受到氣候多雨潮濕、有颱風等天候因素影響，與國外一流球場比較，台灣的高爾夫球場土質偏硬，坑洞較多，若智能割草機器人要普遍導入高爾夫球場仍有許多困難必須克服。但因台灣的困難地形造就很好的試煉場所，一旦台灣能夠克服諸多問題順利導入，就能擴展到海外市場，搶攻新的藍海市場商機。 優式機器人總經理陳招成

在 5G、AIOT、汽車電子等下游發展迅速，全產業鏈有望受益於此消費市場。在產品需求動能逐漸增加的情況之下，提高生產效率與降低作業成本成為最重要的課題。為符合客戶各封裝產品類型的需求，穎崴科技一直致力於研發高度客製化測試座，但衍伸的作業痛點則是無法大批量與機台全自動化的作業，部分作業仍需依賴人工執行。 在本案 2021 年時測試座探針部分是委外製造，對現行與未來的大量需求下工時、成本、供給、品質是穎崴需面臨的課題。nbsp因探針的體積較小且材質屬於金屬類型，在現行人力目檢下需花上較多的時間調整焦距、亮度等以確保能看得清晰並判斷，而判斷標準會因人而異，容易因主觀意識或人員目檢疲勞產生誤判、作業疏失，導致不良品未檢出、流入客戶端手中，使客戶使用本公司的測試座產生誤判結果，導致客戶產品功能失效等問題，進而影響本公司的商譽。 本公司在接觸元件檢測良率為 9995，看似高良率，但以一個品檢人員平均一天能檢測 1 萬根針，不良品就有 5 根針，在僅 3 公分長寬的測試座上約有 1 千根針，只要有一根不良針可能導致客戶端測試不良。因現有作業模式為人力目檢，當外在因子若為人員疲勞，人員作業疏失，人員非量化判定即有可能造成不良品流出，因此接觸元件的品質必須嚴格把關。 nbsp曾尋求以光學檢測Rule-based進行外觀品質控管，但接觸元件材質為金屬製，對光線會產生射散、背景雜訊干涉、背景刮痕、材質等因素可能造成誤判，因而找到在 AI 技術方面的資服業者來解決我們的檢測難處。 開發 AOI 專用線掃設備 nbsp為了達成本公司 IC 測試座內動輒數千上萬支探針檢測需求，若以傳統面型取像與逐針取像，勢必因取像速度慢無法達到快速檢測以及節約人力的目標。針對此點，資服業者提出可試用 AOI 專用線掃模組方案，以 X 軸 63mm 為面寬，往復掃描測試座上的所有探針，經測試可一次掃描 89 支探針如下圖，大幅提升未來 AOI 機台的檢測效率。nbsp本案將進行上述創新的概念驗證POC，重點於線掃描設備的開發，針對本公司所提供的正常與異常探針進行取像、學習、訓練，先以逐針取像，訓練初步 AI 模型為驗證目標，以達初步認可。 本案客製化開發的線掃描取像模組 未來理想取像結果示意圖 以單一 AI 技術方案解決量檢測需求 nbsp統一以 AI DL CNN 學習方式，取代現行 Rule based 需逐一定義瑕疵，為滿足磨耗的量測需求與缺損異物的外觀瑕疵檢測需求，如機台同時採用採量測檢測兩套技術，除了成本增加外，亦影響檢測速度，則資服業者建議以線掃描設備取像，其解析度足以由 AI 同時判定外觀瑕疵及以大小圓點判斷針頂磨耗狀況，詳如下圖。 以線掃描像素方式，呈現針頂磨耗情形 nbsp依此 AI 檢測技術能符合穎崴的量測與檢測兩項需求，不僅在未來探針檢測上帶來更多的效益，也在 AI 技術方面帶來創新主軸。 改變人檢方式，提升工作效率與產品品質 經以上述硬軟雙劍合璧後線掃描硬體AI 軟體模式訓練，成功挑戰了 AOI 新興檢測應用，經本案 AI 落地 POC 驗證後，包含客製化線掃描模組及初步 AI 模型開發、驗證，計畫明年正式開發 AOI 機台，並導入 IC 測試座生產線。 未來展望 IC 測試座上游探針業者及下游 IC 廠使用者對 AOI 檢測機台均有需求，上游可確保探針出廠品質，下游使用者則可利用本機台定期檢測手中諸多 IC 測試座使用狀況，對未來需求勢必殷切，故本計畫 AOI 機台對 IC 測試產業於可見的未來必將造成極為正面的影響。

多一點準備 少一點損失 社團法人台灣食物銀行聯合會，每日收集來自全台各地量販店、中盤商、零售商、製造商、甚至善心人士捐贈的愛心物資，也會搶救即將被丟棄的可食用物資，進行妥善調配並配送至需求的愛心戶手上，幫助在地弱勢邊緣戶。 當台灣發生天然災害時，如地震、山崩、土石流、颱風、水災、旱災等，食物銀行的各項物資，也可即刻投入救災。本次場域驗證單位社團法人南投縣紅十字會食物銀行據點之一，以下簡稱南投紅十字會承擔「備災」物資預前準備、「救災」物資分配等工作，協助政府擔負起災變的救助與賑濟的責任。 在臺灣各項天災均具有發生時間長短和空間覆蓋廣闊或狹隘的特性，加上極端氣候常態化，災害規模與數量逐漸增加，也更難預測。而不同災情所需的物資數量和種類皆有不同，且須應對不同災區人民生活、救援需要、交通狀況、地形限制等各項因素，進行多樣化的物資調配，亦面臨諸多挑戰。 卡努颱風重創南投山區交通 法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" src"httpsaihuborgtwimages35f4ec12f8201e1d7cb12e2f22a64c89jpeg" alt"南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" aria-label"南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" data-image-id"748" 南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送 災難不斷反覆發生，我們需要時刻做好準備，有效「備災」可減緩災害所造成的衝擊，除了快速應對災區物資需求、賑濟物資，甚至可起到心理支持作用，使災區人民多一層生命財產的保障。 救災資訊缺乏即時性 社團法人台灣食物銀行聯合會為改善偏鄉生活及物資缺乏問題，除了與南投紅十字會合作，並陸續於南投市、埔里、仁愛力行、瑞岩、信義望美、同富、水里、鹿谷及草屯等共9站設立食物銀行據點，每月載運每戶等值新台幣6001000元之物資供應。但在天然災害發生時，仍有許多問題需要克服。 例如當颱風、地震、山崩等天災發生時，救災調度系統的資訊來源依賴於災害發生後的回報，從回報到應變再到執行過程中的時間差，無法及時以災區需求進行「救災」物資調整和分配，資訊缺乏即時性時，就會影響救援效率。 南投紅十字會的「備災」物資如乾糧、水、泡麵等存量、有效期限、發給都是以人力來紀錄，當災害發生時，可能面臨「備災」物資已過期，無法成為「救災」物資。 也有可能前述兩種狀況同時發生 造成花費更多時間把「備災」物資重新調配成可用「救災」物資。另一方面，民眾接到災區缺乏物資的訊息後，熱心捐贈的物資，時常與災區實際需求的物資品項差異甚大，容易造成物資過剩問題。 天災發生前後之物資作業流程 AI預判天災 補強備災物資調度正確性 應用 API 技術介接運算氣候狀態、災況搶救強度，並將南投紅十字會主要工作與搜救之需求地區為優先導入，並搭配南投紅十字會既有豪雨、颱風等模擬救災訓練，建立「天然災害緊急救備物資調度及補充決策系統」以下稱急救備物資系統。 在物資管理上，將物資庫存資料與即時供給的資料輸入急救備物資系統，進行比對分析後，協助南投紅十字會快速辨認物資，如餅乾乾糧、飲品、冷凍食品、衛生紙等，並判斷物資應成為「備災」物資或定期發放的物資。再加上資訊預判，了解偏鄉地區後續可能的災情狀況，進行食物遞送，同時解決前端食物浪費並解決後端實務需求。當天災發生時，可更快速進行應變與決策，完成物資部屬，使物資作業轉換速度增加20。 AI急救備物資系統 幫助物資調配快速應變 透過南投紅十字會的場域驗證將AI系統、物資管理、相關應用推廣至更多不同地區的急救難團體，同時持續改進急救備物資系統中的預警功能，加強預警技術基礎、提高預測精度系統即時性、優化數據收集和分析過程。 同時可與政府機構、氣象部門或其他救援團隊合作，研討整合更多數據源後，建立共享資源和數據的機制，及時共享信息，幫助更多急救難團體提高災難應變的能力，掌握黃金救援時間。