工業(yè)機器人從應用領(lǐng)域分布來(lái)看，汽車(chē)與電子電機制造為目前兩大主要應用領(lǐng)域，市占比例分別約3成，而其主要使用場(chǎng)景則以搬運、焊接與上下料為主。不過(guò)，除了源自于缺工效應下自動(dòng)化需求比例提高，工業(yè)機器人在A(yíng)I、感測技術(shù)的加值下帶來(lái)新的能力延伸其功能性，有別于以往操作規則性的任務(wù)。

        當前具有認知學(xué)習能力與自主調適能力的智能機器人能夠依據行業(yè)需求設計出特用功能以適應復雜的工作場(chǎng)景，也因此使其應用觸角延伸至更多新興行業(yè)應用。

       在量產(chǎn)模式時(shí)代，為發(fā)揮最高生產(chǎn)效率與節省人力成本，諸如上下料此種高度重復性，或是機床上下料繁重且具有危險性的工作，一般都交由工業(yè)機器人操作，主要適應對像為大批量、重復性強或是工件重量較大的情況下使用，此為目前常見(jiàn)的上下料機器人應用。

       不過(guò)，由于此種機器人大多執行重復性作業(yè)，任務(wù)設定單純，其運動(dòng)路徑與取放動(dòng)作相對必須設計在固定模式下進(jìn)行，因此在前置作業(yè)通常仍需要額外透過(guò)人力將來(lái)料排列整齊再等待夾取上料，這也是當前上下料應用靈活度不足，而期待能夠有所改善之處。

      簡(jiǎn)言之，自動(dòng)化上下料只解決了問(wèn)題的一半。相比人類(lèi)，對機器人來(lái)說(shuō)，從容器中取出隨機排放的零件，再將其精確地放入機器中卻是困難重重。為改善此應用缺陷，市場(chǎng)積極發(fā)展機器人隨機取放（ Random Bin Picking）技術(shù)，同時(shí)結合AI、3D視覺(jué)，可借此識別物件包括位置、姿態(tài)與擺放順序等信息，透過(guò)AI自適應夾取路徑與取放動(dòng)作，由于工件不需事先整理及排列即可被識別，因此能有效提升許多工廠(chǎng)的生產(chǎn)效率。

      在金屬加工產(chǎn)業(yè)中，不如焊接機器人的普及，研磨與拋光兩個(gè)制程至今仍大量仰賴(lài)人工作業(yè)，由于像是水五金制品具有如孔洞、多重曲面的復雜外形，因此其較難以導入自動(dòng)化。不過(guò)，目前國內水五金產(chǎn)業(yè)在研磨拋光制程的缺工越來(lái)越嚴重，促使市場(chǎng)對于研磨拋光機器人的需求增強，而在3D視覺(jué)與虛實(shí)整合系統輔助下，對于具有復雜研磨拋光路徑需求的機器人來(lái)說(shuō)，可降低其在路徑生成的難度，并達到加工穩定。

      值得注意的是，除了汽車(chē)、電子電機以及機械金屬加工產(chǎn)業(yè)為主要應用領(lǐng)域，工研院產(chǎn)科國際所分析師黃仲宏觀(guān)察，目前包括紡織、制鞋、食品加工等輕工業(yè)的機器人裝機量也正成長(cháng)中，漸朝自動(dòng)化、智能化發(fā)展。例如制鞋業(yè)在涂膠制程與研磨拋光遭遇相同加工路徑復雜之問(wèn)題，現也透過(guò)3D視覺(jué)引導改善，或有廠(chǎng)商開(kāi)發(fā)協(xié)助成衣業(yè)者改善打樣流程的機器手臂。

       工業(yè)機器人從應用領(lǐng)域分布來(lái)看，汽車(chē)與電子電機制造為目前兩大主要應用領(lǐng)域，市占比例分別約3成，而其主要使用場(chǎng)景則以搬運、焊接與上下料為主。不過(guò)，除了源自于缺工效應下自動(dòng)化需求比例提高，工業(yè)機器人在A(yíng)I、感測技術(shù)的加值下帶來(lái)新的能力延伸其功能性，有別于以往操作規則性的任務(wù)。

      當前具有認知學(xué)習能力與自主調適能力的智能機器人能夠依據行業(yè)需求設計出特用功能以適應復雜的工作場(chǎng)景，也因此使其應用觸角延伸至更多新興行業(yè)應用。

      在量產(chǎn)模式時(shí)代，為發(fā)揮最高生產(chǎn)效率與節省人力成本，諸如上下料此種高度重復性，或是機床上下料繁重且具有危險性的工作，一般都交由工業(yè)機器人操作，主要適應對像為大批量、重復性強或是工件重量較大的情況下使用，此為目前常見(jiàn)的上下料機器人應用。

      不過(guò)，由于此種機器人大多執行重復性作業(yè)，任務(wù)設定單純，其運動(dòng)路徑與取放動(dòng)作相對必須設計在固定模式下進(jìn)行，因此在前置作業(yè)通常仍需要額外透過(guò)人力將來(lái)料排列整齊再等待夾取上料，這也是當前上下料應用靈活度不足，而期待能夠有所改善之處。

      簡(jiǎn)言之，自動(dòng)化上下料只解決了問(wèn)題的一半。相比人類(lèi)，對機器人來(lái)說(shuō)，從容器中取出隨機排放的零件，再將其精確地放入機器中卻是困難重重。為改善此應用缺陷，市場(chǎng)積極發(fā)展機器人隨機取放（ Random Bin Picking）技術(shù)，同時(shí)結合AI、3D視覺(jué)，可借此識別物件包括位置、姿態(tài)與擺放順序等信息，透過(guò)AI自適應夾取路徑與取放動(dòng)作，由于工件不需事先整理及排列即可被識別，因此能有效提升許多工廠(chǎng)的生產(chǎn)效率。

      在金屬加工產(chǎn)業(yè)中，不如焊接機器人的普及，研磨與拋光兩個(gè)制程至今仍大量仰賴(lài)人工作業(yè)，由于像是水五金制品具有如孔洞、多重曲面的復雜外形，因此其較難以導入自動(dòng)化。不過(guò)，目前國內水五金產(chǎn)業(yè)在研磨拋光制程的缺工越來(lái)越嚴重，促使市場(chǎng)對于研磨拋光機器人的需求增強，而在3D視覺(jué)與虛實(shí)整合系統輔助下，對于具有復雜研磨拋光路徑需求的機器人來(lái)說(shuō)，可降低其在路徑生成的難度，并達到加工穩定。

      值得注意的是，除了汽車(chē)、電子電機以及機械金屬加工產(chǎn)業(yè)為主要應用領(lǐng)域，工研院產(chǎn)科國際所分析師黃仲宏觀(guān)察，目前包括紡織、制鞋、食品加工等輕工業(yè)的機器人裝機量也正成長(cháng)中，漸朝自動(dòng)化、智能化發(fā)展。例如制鞋業(yè)在涂膠制程與研磨拋光遭遇相同加工路徑復雜之問(wèn)題，現也透過(guò)3D視覺(jué)引導改善，或有廠(chǎng)商開(kāi)發(fā)協(xié)助成衣業(yè)者改善打樣流程的機器手臂。