一、台灣工業機器人能量盤點
台灣在工業用機器人的關鍵零組件，例如減速機、高解析度的伺服馬達，或是機器人本體都有業者及學研單位投入開發，也仍有亟待突破的技術缺口，例如更精密的重現精度、絕對迴授訊號的伺服馬達、具備動態控制補償功能的控制器、減速機及花鍵滾珠螺桿的成本；從單機智慧化，到生產線的智慧化，台灣應持續強化並提升自動化生產技術的能量。
表一是台灣工業機器人產業構成的主要的四大族群和其發展趨勢，廠商的性質可區分為系統整合商、零組件廠商、IPC(Industrial PC，工業電腦)、整機廠商。
系統整合商為提供異業跨領域整合的自動化knowhow，此族群主要廠商像是盟立、易控、佳世達、羅昇、友士、碁電、東捷、士耀、鴻績、萬潤、均豪、致茂、陽程..等。
零組件廠商的數量最多，產品主要有1、工業機器人控制系統產品，例如研華寶元、台達電、新代、凌華、新漢、洋威、樺漢、工研院等。2、伺服馬達，例如台達電、創盟、士電、大同、合豐、大銀微系統、哈伯、東元..等。3、諧波式減速機，例如鼎縊、利茗、晶傑、陸聯、德大、兆逸、村田..等；產品多已完成開發但穩定性仍在驗證中。
IPC(Industrial PC, 工業電腦)，主要投入廠商有研華、廣積、新漢、研碩、樺漢、凌華、研揚..等，亦在此領域爭相競逐工業機器人商機。
再來是工業機器人整機產品；1、直角座標機器人具有全球競爭力，亦在中國市場有高度市佔，例如上銀、銀泰、東佑達、亞德客..等。2、SCARA（Selective Compliance Assembly Robot Arm，選擇順應性裝配機械手臂）機器人，投入的廠商有台達電、新普；3、平行結構機器人與多關節機器人具有製造能力(上銀、廣達、鴻海、台達電、立達興、工研院)，但是國際競爭力仍逐漸在提昇中。
表一、台灣工業機器人產業構成之四大族群
資料來源：工研院IEK(2017/6)
台灣工業機器人產業的構成廣義來說含括範圍很大。台灣製造業中應用工業機器人主要為物件上下料、拋光、研磨、切削加工、組裝配件、搬運等等，以機械金屬、電子資訊、汽機車零組件為主要需求來源；日本Fanuc、瑞士ABB、日本EPSON、日本YASKAWA已占據大半市場。從專門化程度、品牌認同度、通路選擇、產品品質、技術地位、垂直整合、成本、服務、財務槓桿..等分析發展差異，可以發現台灣本土品牌的機器人在現階段仍不具備太多的絕對優勢。
幾個主要的瓶頸就是1、垂直多關節機器人控制器對動態運動精度的穩定性不足；能將控制器與伺服馬達、驅動器整體開發的廠商相對少數。2、關鍵零組件(伺服馬達、減速機、絕對式的編碼器)已能自主開發，但穩定性仍在驗證中，且高階零組件產品的來源被箝制。3、工業機器人廠軟體開發能力不足，無法透過軟體創造與國外競爭者的差異化；這需建構製造系統之數位設計及虛實整合製造平台。4、直角座標機器人雖然是目前台灣最有競爭力的產品項目，但是中國大陸近年產品品質逐漸提升，漸對國內業者漸產生威脅。5、台灣多關節機器人的產品投入的廠商愈來愈多，但是同時歐日業者的多關節機器人產品性能愈來愈高，而售價卻逐年降低。
二、突破發展的關鍵瓶頸
突破台灣機器人產業發展的瓶頸關鍵之一就是在於伺服馬達和驅動器，台灣有伺服馬達的製造商，但是可供機器人使用者少，核心的功率IC技術又多掌握在日本人手上，所以應針對伺服馬達的驅動與減速機研發做一整體研製的考量，政府應協助業者加速驗證此關鍵模組的整體開發性能穩定。
再來就是本文所要提出的深度學習技術：結合AI的發展，研製高度彈性製造與客製化需求之工業機器人AI控制器。深度增強式學習(Deep Reinforcement Learning) 是機器學習中的分支，強調如何基於環境而行動，以取得最大化的預期利益。
這是筆者認為台灣工業機器人迎頭趕上歐日的契機，也就是整合型的控制器搭配馬達與驅動器系統是台灣工業機器人產業競爭力未來領先全球的關鍵。整合型的控制器是以DL(Deep Learning，深度學習)為核心技術，去整合視覺、觸覺、力量感知與精密運動控制之All-in-one機器人控制器。再運用雲端運算與物聯網擴張機器人的性能和應用面向，以智慧機械的工具機與機器人整合為此項技術的落實應用領域。
論點就是將機器人控制器與驅動系統提升至具深度增強式學習技術等級，在現有的機械金屬加工領域，以深度增強式學習為基礎之機器人技術壯大現有機械金屬業的研磨拋光know-how。新技術的高效能有很高的機會可以創造台灣智慧機械發展的新價值與開拓全球的新市場。
資料來源：工研院IEK(2017/9)
圖一、開發以深度學習為核心的機器人系統進程
投入技術的關鍵發展在於提升機器人的頭腦（AI）、眼睛（感測器）、手指（控制），亦即「AI、感測器及辨識的系統、構造、驅動（致動器），及其控制系統的核心技術」。發展目的是強化智慧機械的競爭力並使台灣的勞動生產力提升。
圖一是IEK提出以深度增強式學習為基礎之機器人發展布局進程規劃，1、首先仍是要強化關鍵零組件的自主(高級合金鋼材的供給、功率IC、驅動器、伺服馬達、控制器、多軸伺服機電驅動系統)；以及促進研發與好的投資環境，也就是協助業者解決土地及用電等相關問題，促成國內與國外深度學習技術的研發、合作投資。2、再來是政府要大力協助建構台灣的AI生態系；將AI技術之推動與ICT產業能量相結合，導引ICT業進入精密機械製造業與許多應用，創造ICT產業新市場與商機。3、不斷持續壯大供應鏈，產官研公協會推動AI機器人發展計畫及企業投入，壯大多角化、多元、綿密的供應鏈體系。
三、IEK View
台灣從早期的勞力密集輕工業時期到策略性工業期，金屬製品工業可說都扮演了關鍵的角色，使得我們有「手工具王國」、「水五金製品王國」、「自行車王國」等響亮稱號。強化國際競爭力與展開全球化布局已是機械金屬加工業的趨勢，若現再不加速提升技術層次及自動化程度，未來龍頭的地位將不保。
契機就是藉由人工智慧發展金屬工件加工系統；利用深度增強式學習技術整合多重感測與驅控技術建立智慧型驅動整合模組，讓機器人運動與應用控制器整合，拓展至工業手臂、無人搬運車、小型伺服平台等等…。或是結合工具機動力規格, 建立標準規格之機器人驅控模組，為目前台灣所擁有的控制器發展經驗與自動化系統加值，進而將這個價值轉化發展成為全球最獨特最強的應用領域know-how。
簡言之亦即以1、精密伺服機電驅動系統的關鍵零組件、模組自主化。2、結合智慧製造及服務化元素，產生新興獨立的生產價值鏈系統。3、以AI科技為核心的智慧機械，成為製造業整體水準飛躍的引領者。
期望台灣工業機器人產業在2025年能擁有具備系統整合加值的AI機器人技術，支援製造業提高製造彈性，滿足大量客製化需求而成為高生產力的領導者。