一種新產品日後是否「大有可為」？模組化是指標跡象之一，意味著業界期藉此降低成本、激發創意以全力衝刺市場。如今，機器人亦透露這樣的訊息；新漢 100% 投資的子公司——創博 (NexCOBOT)，已著手整軍經武。總經理沈倩怡細數新漢集團歷史：最初 1992 年之後的十年，專職從事工業電腦和嵌入式運算的研發和製造；第二個十年，開始以一系列無風扇式工業電腦深入垂直應用，觸及網路安全、車載電腦和數位監控 (AVR)；2012 年，正式轉型解決方案供應商，涉足工業 4.0、智慧機械與機器人控制範疇。
照片人物：創博總經理沈倩怡
EtherCAT 工業標準＋開放架構＝模組化＋客製化
2018 年，新漢將旗下新漢智能和創博分拆出來，專注於行業領域的銷售開發及市場推廣，以及整體解決方案和服務，焦點市場放在：1.工業等級的教育機器人套件 (MiniBOT)；2.將機器人與自動化導入零售和服務業；3. 可與不同構件、品牌相容的工業機器人控制器；4.貼標機或工具機等智能產線。沈倩怡認為，電腦、手機等之所以能快速蓬勃發展，是因為有共同的開放標準；反觀工業應用最大挑戰是廠內有不同協定和堆疊，且工業語言都不同。只要有能力讓現有設備互通、從老舊設備撈取資料，就能做數位轉型。
沈倩怡觀察，工業應用要實現模組化、客製化，「EtherCAT 工業標準＋開放架構」是人工智慧 (AI) 與機器視覺 (Machine Vision) 的最佳助力。例如，在無人搬運車 (AGV) 上面架設機器手臂，成為自主移動式機器人 (AMR)；或是將原有機器人升級、賦予機器視覺做外觀瑕疵檢測——創博與四大機器人家族都有合作，已順利完成個別串接，內部正規劃用於新漢生產線。令人眼睛一亮的是，服務型機器人的後來居上；粗估非工業機器人成長是工業用的 10～15 倍，2025 年將擁有 2,500 億美元的市場規模。
創博總監陳維庭敘述，機器人的需求正在變化、且越見增長。商場 Pepper 互動、餐館送菜、超商泡咖啡等服務型機器人後市看俏；而模組化、開放架構有助於加速開發，且具備靈活性。為此，創博結盟亞馬遜 AWS「RoboMaker」，即使是不熟悉機器人設計的工程師，也能「按需客製化」、隨心所欲建置多元機器人系統，包括建構專屬的機器人構形，創造無限可能。陳維庭指出，整合人臉／語音辨識、數據分析功能，還要能運作，需有很多知識支撐，對於新手並非易事，進入門檻高。上述合作能為開發者帶來的最大好處是：初始成本幾乎為零。
照片人物：創博總監陳維庭
AWS 雲端開發優勢：共同遠端創作、分工編輯文件並同步部署
「既不需買硬體、且能省下時間成本，雲端開發還能不受時空限制」，陳維庭說。利用 ROS (Robot Operating System，機器人操作系統) 社群的機器人應用程式範例快速開發，且可透過 Gazebo、Rviz 等工具進行視覺化模擬。工廠中若機器人過於密集，容易發生碰撞；而一個手臂就是一個座標，自行逐一嘗試、建置非常辛苦，模組化分組模擬將省事得多，就算同時指揮操縱「百人大軍」也沒問題！打造服務型機器人團隊亦是如此。其次，AWS 本身就有許多 AI 功能，方便集成且運算力夠，已打下良好基礎，而創博的職責就是協助邊緣應用落地。
圖1：利用 RoboMaker 建置新機器人 vs. 整合現有機器人
資料來源：創博提供
推廣教育市場是第一步。很多機械本科的畢業生並不熟悉機器人操作，但偏偏這又是他們一進入職場就會遇到的東西；將原有教室與 RoboMaker 做結合，只要在雲端操作、不一定要有實體裝置，就能逼真地「實地演練」。初學者可在 ROS 抓取現成的空間／機械／馬達等模擬模組和程式碼範例，縮短學習曲線、迅速主導機器人產線，讓開發者可聚焦於應用整合，不必在前段基礎耗費太多時間。之後，模擬完成的東西可利用 AWS IoT Core 經由 AWS Greengrass (建置於 Robot Gateway) 即時部署到實機做虛實整合，並透過雲端做裝置管理及韌體更新。
要讓地端與雲端對接，光是協定整合就是一門學問。陳維庭表示，OPCUA 是屬於較上層的部分，底層 I/O 介面傳輸亦須打通才不會枉費力氣，例如，電腦對馬達。創博預言，未來應用轉趨多元，機構設計的份量將隨之加重；沈倩怡更樂觀看待「人手一個機器人」的 DIY 時代終將到來，故積極推動產學交流。首先，是在美國技職體系 (Community Colleges) 的培訓室建置 AI 機器人、將 Robot Box 裝到機器人教室，接著部署機聯網並建置 AWS Dashboard。由於全是線上作業，可讓教室多位學生共同遠端創作、分工編輯雲端文件，並同步做週邊部署。
圖2：Robot Gateway 之系統架構
資料來源：創博提供
Robot Gateway：中樞總管兼司令官
最後是做產線建置，例如，輸送帶流程控制；通常是機器手臂前端已全部就緒、完成自動化，才會考慮到這部分。同時與先進製造協會合作，為學校附近的公司做在職訓練 (Workforce Training)。陳維庭補充，多個手臂通常需要多個控制器，若是集中運算耗時過久，需要讓多台電腦分工處理。在資安防護上，已兼顧 Cyber-IT 與 Embedded-OT 層面 (屬於新漢旗下另一公司 TMR 業務)——AWS 原有機制加上 PC-based 應用程式集認證及底層控制器的軟體模組管理監控 (工業通訊端)，形成金三角防線。
沈倩怡強調，不同裝置會有個別硬體控制，但不是所有機器人都允許外接 I/O，此時就更需要集中至機器人閘道器 (Robot Gateway)，這個盒子儼然就是中樞總管兼司令官 (commander)，特別適合非單站的統整作業；複雜系統待規劃完成，會發包給系統整合商 (SI) 做產線配置，也可由產品商自行籌組。台灣以製造業為主，前端第一線服務業多停留在概念驗證 (POC) 階段——因為台灣消費者偏好有溫度的服務；但美國和東南亞市場潛力十足，尤其新加坡和馬來西亞政府對於自製機器人給予大力補助，此類模組化的快速開發別具意義。
圖3：AWS 功能模組齊全
資料來源：創博提供
有別於樂高的玩具式學習，創博＋AWS 的模組化組合可直接移植、套用在真實運作環境。類似概念還能用於智慧建築，流程如下：結合建築通訊協定，由 Amazon QuickSight 將邊緣採集到的數據做可視化處理，再由 AWS IoT Analytics 建立 Data Pipeline 進行大數據分析、由 Amazon SageMaker 做預測維護分析，並透過機器學習 (ML) 訓練後產生新模型。最後，由 AWS IoT 透過 MQTT 管理並雙向與物件溝通並提供空中更新 (OTA)，另 Kinesis Video Streaming 可即時分析影像、辨別異常狀況。
