機器人遊樂園來了? 2026自動化展趨勢觀察

機器人樂園看到什麼?

走到2026年的台北國際自動化工業大展，你可能會有一種來到「機器人遊樂園」的感覺。

你可以以排隊讓機器人幫你畫一張肖像，也可以指揮機器人幫你打地鼠；或者，你看到另一個攤位，機器手臂正在幫忙調酒、拿爆米花給你吃，甚至還有機器人直接煮飯、料理食物。

以前自動化展常看到機械手臂不斷地夾東西、搬物品，這次展場的機器人「活潑」許多。

這些看似娛樂性，其實都在展示一件事情：當AI開始進入真實世界，她要如何與人、其他機器與企業系統「一起工作」？

以台達吸引許多人排隊的AI繪圖機器人為例，表面上是在展示機器人會畫畫，但真正展示的是背後的AI感知、運動控制、伺服驅動與雙臂協作能力。

同樣地，機器人調酒、拿爆米花也一樣，真正困難的不是「拿起杯子」，而是辨識物體、理解任務、規劃動作，再根據環境變化完成工作。

圖、台達電機器(資料來源: 台達電)

如果說6月的Computex電腦展強調的是實體AI進入世界的開始，這次自動化展即是展示進入世界後如何一起做、一起營運與愈作愈好的三大能力。以下介紹這三大能力如何讓機器人成為實體世界的一份子。

實體協作：讓AI一起做

過去展覽活動中，機器手臂或機器人的展示主要強調能力，如:高速攝影機瑕疵檢測、柔軟物品的機器手臂抓取等。

在這一次的展覽中，不僅展示機器人的實際能力，更強調機器人跟人類、其他機器人或者與環境的互動能力。

例如和椿科技今年展示多品牌、多型態機器人協作的「無人工廠」展演。

首先，補貨機器人偵測貨架庫存，發現缺貨後啟動補貨需求，再由無人堆高機負責補貨運輸、潛伏式AMR搬運料架，接著由Cruzr輪式機器人從料架上進行上料，最後交棒給人形機器人完成補貨上架。

不同的實體機器各自發揮移動、搬運、操作與環境適應的專長，共同完成一項端到端任務。

圖、合椿科技展示多個實體機器協作(資料來源: 合椿科技)

所羅門公司則展示「主動感知」電腦視覺技術與NVIDIA的開源基礎模型、人工智慧推理能力相結合，讓人形機器人可以透過環境資訊來理解，實現更高層次的視覺智慧，從而具備接近超人類的遠距離感知能力。

例如，人形機器人收到「把紅色箱子拿過來」指令後，不一定一開始就能完整看到目標。

「主動感知」會讓機器人先理解任務，再主動移動身體或攝影機位置，尋找更好的觀察角度，確認物件的位置、方向與周遭障礙，最後再規劃抓取與搬運動作。這套技術並可結合 NVIDIA NemoClaw龍蝦框架，協調推理、感知、感測器融合、移動與操作，使機器人在執行過程中持續依環境變化調整行動。日本機器手臂大廠發那科FANUC的展示CRX協作機器人，可以結合生成式AI，以理解人們的語意、自動產生Python程式，讓機器人可以題目自行拼字、甚至回答簡單的問題。

圖、發那科展示理解語義、自動生成程式的機器手臂(資料來源: 發那科)

這表示機器人從過去單獨完成工作的獨行俠，轉變為與人、環境、其他機器人共同協作的一環。

共同營運：讓AI一起營運

當不同機器已經可以一起工作，下一個問題就是「誰來決定誰先做、誰後做以及產線發生變化時如何重新安排的決策問題」。

過去智慧製造強調機械手臂、AI視覺或AMR的效率提升，這次則展現人工站、機器人、設備與生產資訊串聯，

讓整條產線共同朝生產目標運作。

例如達明機器人展示AI智動物流、半導體製造與電子組裝等應用，讓不同型態的機器人成為產線中可以分工的角色。

例如雙臂機器人負責AI伺服器等大型工件搬運與組裝，移動型機器人則負責倉儲取料、運送與工作站交接。

這代表機器人開始從固定在單一工作站的「專用設備」，轉變成可以依照產線需求重新配置生產資源。

FANUC展示的機器人不只是單獨執行搬運或組裝，而可以與工具機、加工設備、視覺與生產系統串聯。

例如加工完成後，由機器人自動取件、移轉到下一道製程，再進行檢測與後續處理，形成連續的自動化生產流程。

圖、達明機器人展示半導體產線自動化(資料來源: 達明機器人)

這些展示背後反映的是同一個轉變：智慧製造的管理單位正在從機器變成生產線。實體協作關注的是「機器如何一起把事情做好」，然而共同營運進一步關注「整條產線現在應該做什麼，以及不同資源如何協調」。

當這些設備再與MES、WMS甚至ERP連結，AI就可能根據訂單、交期、設備狀態與物料情況，動態安排Robot、AMR與工作站的任務。

鼎新數智與系統整合商歐迪爾(O-DEAR)，即運用Agent Space平台串接企業營運系統、邊緣控制與現場設備，讓生成式AI與自主代理人(AI Agent)介入產線運行，實現主動異常監測、自動化營運的智慧產線。

持續學習：讓AI愈作愈好

今年展場另一個值得關注的資訊，就是強調機器人開始結合AI、模擬與數位孿生，從過去「按照程式重複工作」，逐漸走向「根據環境調整、透過模擬學習」。

例如達明機器人展示Real–Sim–Real概念，先利用視覺掃描真實工件與環境，將場景帶進虛擬世界進行路徑、碰撞與工作流程模擬，確認後再部署回實體機器人。以焊接為例，可以先掃描工件、自動產生軌跡，在虛擬環境驗證後才真正執行，減少產線反覆測試與停機時間。

台達則讓機器人的學習更貼近現場操作。人員可以直接拖曳協作機器人示範移動路徑，由系統記錄與建立工作軌跡；再結合3D環境感知與路徑規劃，讓機器人在實際工作時能依環境進行避障與調整。過去是「工程師寫程式告訴機器怎麼走」，現在漸變成「人示範、AI理解、機器調整」。

KUKA則展示另一種即時適應能力。在塗料等應用情境中，機器人結合環境感知與路徑規劃，不只是按照固定軌跡運動，而能在工作過程中偵測環境變化與障礙物，重新調整路徑。這代表自動化開始從「固定路徑」走向「設定目標、動態調整路徑」。

圖、台達電展示拖曳路徑學習的機器手臂(資料來源: 台達電)

KUKA展示的AI自動化噴塗，則進一步呈現機器如何「邊做、邊適應」。系統結合KUKA工業機器人、NVIDIA Isaac ROS cuMotion與ROS2控制架構，透過深度相機建立即時3D環境模型；當作業環境出現障礙物時，可以即時計算機械手臂運動軌跡、動態避障，並依現場環境產生適合的噴塗路徑。也就是從過去「固定路徑、重複執行」，走向「感知環境、即時規劃、自主調整」。

以此，傳統工業自動化運作模式是：「設定 → 執行 → 重複」，現在變為「感知 → 模擬 → 學習 → 執行 → 回饋 → 再學習」。

機器人不斷地從與環境、人員、其他機器協作中優化學習。

小結

從今年自動化展觀察，不只是機器人變得更聰明，而是AI開始融入實體世界，從單機智動化邁向整體智慧化。從一起做、一起營運，到愈做愈好，機器人開始與人員、設備、產線及企業系統形成新的協作關係。

未來智慧製造競爭的關鍵，不再只是擁有多少機器人、自動化率有多高，而是能否讓不同智慧資源彼此協作、協同並持續學習。