首頁Top區塊
- Advertisement -
人機介面技術大突破 蘋果申請AR觸控專利
近日蘋果(Apple)為搭配擴增實境(AR)使用的觸控技術申請專利,未來蘋果的AR眼鏡可望減少使用者原先對觸控面板的依賴。根據專利申請文件,蘋果已發展出透過機器學習(ML)與深度地圖鏡頭(Depth-mapping Camera),測量物體觸碰虛擬螢幕的距離,並進一步辨識輸入內容的特殊觸控技術。
蘋果擴增實境APP─ARKit 2。
針對AR的觸控輸入,蘋果透過三個鏡頭初步確認手指輸入的位置變化,建構出三維深度空間,同步搭配機器學習的模型訓練與深度地圖鏡頭,辨別手指的輸入位置、時間和輸入意圖,並能將觸控螢幕固定投影到牆壁或其他平面上。AR觸控技術除了未來AR眼鏡的應用,即將發售的新iPad Pro也將搭載類似的多鏡頭配置。
蘋果在2017年首度提出該專利的申請文件,並附上圖片與實際測試結果,顯見此一專門搭配AR使用的觸控技術並非只是理論,而會應用在未來的產品之中。蘋果執行長Tim Cook曾表示,AR技術是公司的重要業務,並已規劃好接下來發布AR眼鏡的時間表。
穩定產能/降低風險 5G巧扮工業4.0關鍵推手
智慧製造的核心主要在於連結與優化,前者連接生產過程感知層的人、事、物等資料,後者則是藉採集的所有資料,透過分析轉為資訊,提供相關單位進行不同決策,包含:製造現場的作業管理、業務規畫與運籌以及整體企業日常應用之管理等。
在5G助力之下,近程而言,可提供單一應用服務更高的規格表現,如即時監控的毫秒級反應;遠程而言,在5G的架構下,則更容易將過去分散的資料整合為單一整體系統。整體來看,預估2023年全球5G智慧製造的應用服務市場僅有2.52億美元;而隨著5G通訊技術成熟,帶動需求與供給上升,預期2026年全球5G智慧製造下的應用服務市場可達約420億美元。
根據5G特性及相關智慧製造應用需求觀察,結合智慧製造應用產值與成長率,資策會MIC認為設備監測、AR/VR、無人搬運車(AGV)/自主移動機器人(AMR)、數位分身、人工智慧、網路安全,將會在未來六年內的智慧製造場景中優先被實現。
5G進入工業製造場域
2019德國漢諾威自動化工業展、2019上海工業博覽會,相繼展出5G於數位分身的應用。中國移動電信與上海菸草機械公司合作,在2019工博會現場展示5G+數位分身,兩個螢幕中右側顯示一個工廠產線的監控畫面,左側則是3D建模後生成的虛擬模型,為透過技術「1:1」還原的產線模型。
動畫中所有內容,如設備艙門的開關和真實世界中都是同步的,任何工件發生故障,模擬的視角也都能看到細節。其中使用許多不同種類的感測器,能把設備的運作狀態等數據傳到數位平台上,進而監控生產過程。
德國工業巨頭博世(Bosch)提出建立5G工廠的願景,該工廠的生產環境(地板、牆壁和天花板除外)都是移動的。機台、設備和AGV將就生產需求藉5G傳輸移動,並透過基於邊緣和雲端的分析實現智慧化,進而使工廠能根據需求更改生產線。博世認為AGV移動採用無線是必然的,而5G通訊技術才是最佳選擇。
傳統以工業無線網路(工業Wi-Fi)控制AGV訊號,然而,AGV驅動控制訊號需要穩定傳輸,整個網路的傳輸延遲不得超過50毫秒;否則系統將判定AGV數據不健康,導致車輛運作效率低。但工業級Wi-Fi在覆蓋率、移動性、抗干擾、換手以及眾多AGV同時接入的表現並不理想,致整套AGV自動駕駛方案效能不如預期。
而5G可連接上萬至上億台設備,除了博世外,高通(Qualcomm)也表示AGV若結合機器人以每1m/s的速度移動1mm,則系統需每1毫秒計算一次。尤其當廠區內AGV/AMR數量龐大時,由於各自都相當接近,更需要精準移動。
此外,協作型機器人重複精準度多為0.1mm,AGV必須要有精準移動能力,才能搭配機器人進行生產活動,否則AMR僅能從事低階搬運動作(如半導體廠內AGV及協作型機器人僅能提供搬運工作),無法協助有效帶動整體產線升級。
為了解台灣產業對5G智慧製造需求的想法,本文針對台灣製造業者進行深度訪談,包含石化業、鋼鐵業、機械業、光學業、半導體業、汽車製造業、機車製造業、電子製造業、智慧製造系統整合商等(圖1)。
圖1 臺灣5G×智慧製造三大潛力應用
無人巡檢降低人為疏失
近幾年,無人機作為新興的巡檢工具,憑藉其機動靈活性、成本逐漸降低、不受地形限制等諸多優勢,已逐漸成為產業界日常巡檢。
在無人巡檢部分,特別是石化業者由於園區廣大,管線必須例行性巡檢,並且頻率通常為一天一次,面對數公里的管線,目前多以人力方式每日重複檢查,未來若結合5G與無人車技術,將可透過相機、紅外線、微波等感測方式,進行無人化巡檢,例如管線巡檢、電力巡檢等,除了減少人力負擔外,也可降低人為疏忽造成的意外。
尤其是石化產業特別重視安全,一旦意外發生,不只波及生命、財物損失,甚至是企業形象及衍生成本影響(股票下跌、徵才不易、社會觀感不佳、其他廠房停機受檢等)。
惟石化產業所採用之設備,須符合防爆規格要求,因此在設備本身的強化上都須更勝於其他產業設備。
AR/VR協助工業維修/教育訓練
普遍而言業者認同在製造場景中,為符合移動力與頻寬需求,AR/VR確實需要5G搭配,然而業者同時亦考量即便有需求,內容部分仍待開發,如教育訓練內容、維修操作程序等。
台灣系統整合商在全球占有重要地位,客戶遍及全球各地,其中有廠商考量面對客戶的合約中,常有限定時間內(幾小時或幾日)赴現場進行維修與障礙排除,目前對策是將維修廠商派駐於當地服務,或是派遣附近人員飛到當地。因此系統整合業者認為,如果透過AR/VR的應用,能快速協助客戶障礙排除,或是遠端即時了解障礙問題,將有助於維修保養效率,對客戶和業者都是雙贏。
相較於維修保養,教育訓練需求為其次,生產成本高的業者較有需求,原因是生產成本低者,業者傾向讓新進人員實地操練、訓練手感,或直接透過影片方式進行教育訓練。反之,面對生產成本高者,業者面對教育訓練造成的報廢成本承擔壓力較大,因此樂於採用教育訓練的方式代替現場訓練。
5G實時監測促進產能
在設備監測部分,無論是機台維護或是生產優化,由於涉及核心生產,因此一直是企業關注的課題。事實上設備監測應用已行之有年,只是多用於蒐集歷史數據再進行機台或生產情形的推估,進而實施應對措施。然而企業對於高價值的產品,如前述所提BLISKS的航空器零件,由於生產成本極高,所以期望能透過5G以實時監測的能力,倘若涉及大量連結生產設備,則看中5G低延遲、大連結的特性。
以更換刀具為例,產線實際上有現場人員根據經驗判斷,過早更換造成刀具的浪費墊高生產成本,而過晚更換則衍生不良品的機率提升,同樣為墊高生產成本。因此企業仍期待透過科學、數據的方式,提供現場人員機台維護、零件更新的資料作為決策依據,以降低停機風險,達成生產效能最佳化。
智慧製造連結人員、資料和資產間的流暢溝通,透過持續改善生產流程,穩定生產過程、降低生產成本、提高產品品質。製造資訊是以數據分析改善作業基礎,存取諸如溫度、濕度、壓力、轉速、震動等即時參數,有助建立並優化生產模型。對於工業物聯網來說,保持低延遲、同步尤其重要,5G在3GPP R16版本中,已具備TSN標準。隨著R16最終版本底定在即,R17標準逐漸具備制定方向,在乙太網路TSN風潮下,預期5G互通性將有助於其落實到工廠通訊技術中。
3GPP R16規範預計2020年初完成後,該版本支援更多URLLC應用,並增強URLLC對應IIoT的挑戰。供應端將逐步推出5G設備與5G解決方案,在設備與環境逐漸完備下,將有助於5G智慧製造整體發展。現階段主要是周邊環境尚未成熟,企業不易評估所需投入的資源,使其態度相對保守。業者應建構協助企業快速評估ROI的模式,以加速企業導入5G意願。
工廠營運首要是安全、可靠,當前智慧製造尚未有非5G不可的應用服務,因此大幅削弱5G對智慧製造的影響力道,因此未來5G將針對應用服務提供更高規格要求為主,如設備監測、人工智慧、數位分身。此外,對於生產環境具有高風險者,在工安意識抬頭當下,也是5G導入解決方案之機會,如AR/VR、即時安全警示、虛擬圍籬。
WD/Kioxia發表BiCS5 3D NAND全面進入百層世代
自三星電子(Samsung Electronics)在2019年第二季發表其第六代V-NAND,將堆疊層數首度拉高到132層後,SK海力士(SK Hynix)、美光(Micron)與英特爾(Intel),均已陸續發表堆疊層數超過100層的3D NAND Flash。近日威騰(WD)與鎧俠(Kioxia)亦發表其BiCS5 NAND Flash,將堆疊層數提升到112層,正式宣告3D NAND Flash的堆疊競賽進入百層世代。
威騰與鎧俠近日宣布,兩家公司已成功開發出第五代3D NAND技術BiCS5。BiCS5採用三層單元(TLC)與四層單元(QLC)兩種架構,堆疊層數則提高到112層,能以更低成本提供更大儲存容量,效能與穩定性亦比現有的BiCS4更優異,可滿足因連網汽車、行動裝置與人工智慧而急速增長的資料量需求。
威騰與鎧俠目前已開始生產512Gb的BiCS5 TLC,並預計在2020年下半年就能開始商業化量產,供應採用新技術的消費性產品。未來,BiCS5 TLC與BiCS5 QLC將提供包括1.33Tb等多樣的儲存容量選擇。
因應BiCS5 NAND Flash顆粒進入量產,下半年威騰與鎧俠的SSD產品線應會有明顯更新。
威騰記憶體技術與製造部門資深副總裁Steve Paak博士表示,隨著下一個十年的到來,如何增加3D NAND容量以滿足龐大且快速增長的資料量需求是重要關鍵。該公司利用更先進的多層儲存通孔(Multi-tier Memory Hole)技術來增加橫向儲存密度,同時透過增加儲存層讓3D NAND技術的容量與效能顯著提升,以滿足客戶對穩定性與低成本的期望。
採用多種新技術與創新製程的BiCS5,是威騰與鎧俠目前密度最高、最先進的3D NAND技術。第二代多層儲存通孔技術、經過最佳化的工程設計流程,及其他先進的3D NAND儲存單元技術大幅提升了晶圓的橫向儲存單元陣列密度。BiCS5採用112層垂直堆疊,使每片晶圓的儲存容量比96層的BiCS4高出40%。新架構設計也為BiCS5挹注更高效能,使其I/O效能較BiCS4提高50%。
BiCS5是由威騰與鎧俠共同開發,將於日本三重縣四日市及岩手縣北上市的合資晶圓廠製造。
麻省理工發表新款ID晶片 連動加密程式更安全
為了防範供應鏈中出現盜版商品,製造商、百貨公司及海關等單位使用無線驗證方法,如RFID等技術,試圖解決商品盜版等問題。然而傳統的解決方案有其限制,包含因標籤體積大,無法使用在小型商品,抑或標籤本身耗電量太高等問題。對此,MIT日前釋出一款尺寸僅1.6平方毫米大小的ID晶片,除降低成本、還增加了新的應用場景,並提升訊號可傳遞的距離。
MIT開發新型ID晶片。(圖片來源:MIT News)
根據經濟合作暨發展組織(OECD)2018年的評估,他們預測2020年的仿冒品價值將達到2兆美元,但是現在普遍採用的RFID驗證受限於大小,無法應用在汽車零件、矽晶片等產品上,同時RFID耗電量大、 也沒有加密程式可保障資料安全。
針對ID晶片的優化,MIT的研究團隊起先捨棄RFID的外包裝以降低成本,為產品的小尺寸設計定調。接著團隊將通訊頻率設定在100 GHz到10 THz之間,透過建立天線陣列來增長可傳訊的距離。而MIT的晶片針對傳輸過程也進行一連串優化。該晶片上與RFID一樣有天線陣列,透過背向散射(backscatter)的過程,接收讀取器並傳輸資訊給標籤,並將標籤處理過的資料回傳到接收器。傳輸之外,MIT的晶片會將訊號分拆(split)、混合(mix),最後送出加密後的資料。
新研發的ID晶片在天線下方有讓光線通過的洞,當光照到下方的光電二極體後,光電二極體會產生1V左右的電壓,驅動晶片的處理器來運作加密程式ECC(elliptic-curve-cryptography)。ECC整合私鑰與公鑰,私鑰只有使用者知道、公鑰則有多人持有。在研究人員的系統中,ID標籤須要公私鑰皆有的狀況下才能被讀取,確保沒有私鑰的駭客無法讀取資訊,藉由雙重的識別加強資安保障。
排除邊緣案例缺陷 影像辨識精準度再上層樓
感知系統工程師以人工方式標示影片中的物件,再為自駕感知系統編程,做出正確回應的過程耗時又昂貴,因此以人工方式辨識和標示每個邊緣案例,並非合理做法。此時ANSYS SCADE Vision便能派上用場(圖1),其為一種以全像(HologrSam)為基礎的軟體工具,能迅速且有經濟效益辨別數百種潛在邊緣案例,以解決AI支援感知系統中既有的弱點,感知工程團隊可進而取得時間、成本及安全優勢。根據最早採用此創新科技的業者表示,該軟體工具偵測邊緣案例速度可達人工的30倍。
圖1 感知工程師透過SCADE Vision偵測案例,進行安全分析
感知系統扮演AI核心
以近期科技發展而言,很少有比自動駕駛車、飛機、無人機和機器人更能激發媒體與大眾想像的事物,因為這些自駕系統運用極端複雜又涉及高度工程專業的AI和機器學習,為生活帶來革命性的變化。
雖然自動駕駛車或機器人的每個零件都有重要功能,但其中感知系統最關鍵,系統必須正確看到、辨識及回應周遭環境的數百種元素,藉此複製人類視覺和認知。
當感知系統出錯時,便可能威脅生命,因此工程師在設計系統時,會將其編列成車道標示、紅綠燈和行人等常見物件,工程團隊再針對如何回應這些物件進行定義和編程,像是啟動剎車系統或將車輛轉向至道路中間。不過無論工程師再如何細心徹底研究真實世界路況,並定義常見物件,但必定會出現失誤,導致產生感知系統潛在弱點,例如乘坐嬰兒車的小嬰兒或使用輪椅的成人,感知系統可能難以辨識不尋常的大小及生理輪廓,霧氣或眩光等天氣和照明效應也可能混淆感知系統,將其詮釋為實體物件而非光學現象。此類事件因難以分類及解決,因此被稱為「邊緣案例」。
此類問題需增強以AI為基礎的感知系統能力,以便在遭遇邊緣案例時正確辨認和回應物件,對自動駕駛車和機器人的安全可靠作業而言至關重要。在人們未能成功解決邊緣案例前,皆無法確保自駕系統在關鍵狀況下的效能(圖2)。
圖2 SCADE Vision透過記錄駕駛經驗關鍵區域及確認邊緣案例,以便替AI感知系統編程,以辨識這些非典型物件和形狀
人工篩選成本所費不貲
以往感知系統開發者的作法是,讓軟體工程師觀看數百小時實際駕駛拍攝的影片,辨別及處理邊緣案例。
這些開發者會標示每個不尋常物件或邊緣案例,再替AI感知系統編程,確認實體物件並做出適當回應。人工除錯流程需大量投資,實際上要徹底觀看560小時的影片,可能需2,100小時,非常昂貴且耗時;不僅拉長自動駕駛車開發時間以致競爭劣勢,亦會大幅增加高額的自動駕駛車認證作業成本而侵蝕利潤,如有家大型車廠曾公開表示聘用1,500人觀看和標示實際駕駛影片,每月人工標示影片超過百萬個畫面。
考量自動駕駛車有如此龐大商機,如此時間和人工成本不符合商業效益,但只有當感知系統能通過大範圍操作設計領域(Operating Design Domains, ODDs)的測試和驗證,例如在多元化用路人、各種天候和照明狀況,及多種路況情境下,才可能推出全方位自駕產品。基於此因,可以印證自駕車市場的未來與成本效益及感知問題息息相關。
感知系統分析使效率最大化
為考量感知系統開發者實際需求,ANSYS回應上述挑戰並設計SCADE Vision解決方案。此方案能自動偵測系統弱點,將邊緣案例和認證感知系統成本最小化;透過檢視感測器影片資料,同時執行AI感測系統演算法,進一步擴大關鍵區域分析,其目的為複製部署系統時將碰到的多種狀況,在不需人工的情況下自動辨別及標示任何異常。
該方案引擎一旦分析視聽(Audio-visual, AV)資料庫,使用介面便會協助分析師,建議將感知軟體的可能缺失部分分類為觸發事件或根本原因,以此辨別系統弱點。
該解決方案會自動針對感知演算法開發和安全團隊生成報告,內容包括處理主要觸發事件的修正行動建議,以及缺失範例及相關影像,有助於組織分析結果,有利於與AV感知軟體開發團隊和虛擬回饋循環(Virtual Feedback Loop)內的其他相關人士溝通。至於使用該解決方案的效率,若以10輛車的車隊一天收集資料八小時、一周七天為例,合計560小時的影片,開發團隊利用自動化分析將人工分析所需的2100小時縮減至60小時,不僅將篩選時間加快30倍,也將人工成本減少約24.5萬美元。長久下來,這些優勢對開發和確認自駕汽車或飛機的速度可能產生關鍵性影響。
SCADE Vision會區隔駕駛數百小時捕捉到數百張畫面中的邊緣案例,再將影像編程納入以AI感知軟體,過程快速,緊接著自駕系統開始學習在遭遇邊緣案例時的回應方式(圖3)。
圖3 ANSYS SCADE Vision可以自動偵測和標示數百小時影片中值得關注的地方,不需人工介入
多效益克服辨識難題
現今軟體任務很少針對AI支援感知系統而開發,如自動駕駛車、飛機和機器人等複雜或具關鍵重要性的問題。
此外,過程消耗許多時間和資源,諸多企業皆在爭取率先推出前瞻性自駕產品上市。
此方案可提供以下附加效益,力助開發團隊克服重大障礙:
.更安全/更精確感知:
軟體工具針對感知系統固有問題設計,使效能更一致可靠,若配合傳統影片捕捉和道路測試,可最大化系統安全信心。
.更快實現產品價值:
軟體工具除了改善感知系統效能品質,還能加速開發週期,相較於人工分析需數千小時,自動辨認邊緣案例的相關影片畫面只需數十小時。
.放大工程資源:
對稀有的工程資源而言,以人工檢視數十小時影片為低價值的操作方式。軟體工程師可將該程序自動化,將時間和注意力放在更有策略性的加值任務上。
.提升產品開發流程:
自駕載具系統認證是自動駕駛車、飛機商業化及上市主要挑戰之一。該軟體工具可排除多個小時的單調人工作業,替認證程序再充能,創造有意義的競爭優勢。
.大幅節省成本/改善利潤:
媒體多聚焦於自動駕駛車、飛機和機器人開發、測試和辨識的高額成本上。市場領導業者在爭取率先推出產品上市之際,已成為承擔高風險的賭徒。該方案可加速並自動化解決真實邊緣案例問題,排除數千小時的人工作業時間並大幅降低成本。
現今全球的注意力都聚焦於自駕產品的挑戰。全世界每家汽車、飛機和機器人產業的企業莫不急切盼望率先推出經過認證、失效安全(Fail-safe)的自駕產品系統上市。若要保障自動駕駛車、飛機和機器人在各種潛在運作環境下皆能提供安全可靠的效能,必須克服許多工程挑戰。
好消息是,眼下此解決方案能助企業減輕AI感知系統的基本工程問題。SCADE Vision可將辨別邊緣案例過程自動化並大幅加速,排除整體開發週期重大時間和金錢成本。
最早採用此類創新科技的業者指出,偵測邊緣案例的速度可達人工方式的30倍,帶給其先馳得點的重大優勢。
(本文由ANSYS提供)
柔性自動化大勢所趨 手臂/外骨骼裝相輔相成
也因為機器手臂的泛用性遠高於大多數自動化設備,因此在自動化產業朝「柔性化」目標發展的過程中,機器手臂的進展至為關鍵。「柔性自動化」跟傳統自動化的差異在於,柔性自動化的機電整合程度比傳統自動化高,具有更大的可編程特性,故能靈活應對少量多樣的生產需求。這點對於中小型製造業導入自動化十分關鍵,因為大多數中小型製造業都屬於少量多樣生產,傳統自動化技術不見得能解決中小型製造業者所面臨的問題。
另一方面,自動化技術終究有其極限,因此許多日本機械業者跟學術研究單位都開始將研發方向放在「人機結合」上,亦即用穿戴式的機械設備來輔助人類作業員執行任務。在五花八門的穿戴式設備中,可以幫助人類節省力氣的外骨骼裝,可說是商品化進度最快的產品。
提高手臂應用彈性 前端工具設計更見巧思
機器手臂是一個相對封閉的產業,不僅每家手臂品牌業者都有自己偏好的通訊協定,甚至連手臂前端與夾爪等工具配件銜接的法蘭(Flange),都採用不同的設計規格,這使得系統整合商(SI)或使用者在導入機器手臂時,均面臨許多問題。手臂前端工具的規格若能統一,將有助於加快機器手臂應用的導入速度,並降低成本。這也是OnRobot正在努力的方向。
OnRobot執行長Enrico Krog Iversen(圖1)表示,由於每家機器手臂業者都有自己專屬的軟硬體介面,因此目前絕大多數的機器手臂前端工具,例如夾爪、吸盤等,常常得採用高度客製化的設計。
圖1 OnRobot執行長Enrico Krog Iversen認為,通用的前端工具平台,將是加快機器手臂應用導入的關鍵。
但高度客製化也使得這類前端工具的一次性工程(NRE)成本增加,並使其不容易因應產線需求改變而調度。這些問題的存在,使得機器手臂的應用受到極大限制,也讓OnRobot看到機會。
為打破各家機器手臂品牌無法互通的限制,OnRobot提出手臂前端工具統一平台的概念,要讓所有機器手臂的前端工具都能跨廠牌通用,進而使SI跟使用者能更快實現應用導入。在硬體層面,針對不同手臂品牌,OnRobot推出對應的快拆式法蘭轉接器,並內建通訊協定轉換晶片,以便讓前端工具跟手臂之間得以建立通訊連線;在軟體層面,OnRobot則提供專門用來控制夾爪、吸盤等前端工具的應用軟體或軟體開發環境,讓自動化工程師得以快速完成程式編寫作業。
Iversen表示,由於OnRobot還是一家很年輕的公司,因此在軟體層面的整合,還需要一些時間來推動。OnRobot的目標是要與目前市場上絕大多數的手臂品牌實現深度整合,也就是讓前端工具的控制設定,就像使用手機App一樣直覺、方便。目前OnRobot的前端工具已經跟Universal Robot(UR)的協作手臂實現深度整合,在UR的軟體環境裡,可以直接呼叫OnRobot的前端工具App,以非常直覺的方式來設定前端工具的控制參數。預計到2020年5月,OnRobot將會與大多數手臂品牌業者實現類似的深度整合。
除了打破手臂品牌之間的藩籬外,OnRobot目前還有另外兩項重要工作正在推動中,其一是擴大通路合作夥伴的數量,另一個則是增加前端工具的品項,以滿足更多樣化的手臂應用需求。目前OnRobot的產品只透過通路合作夥伴銷售,全球約有400家合作夥伴。預計到2020年底前,全球合作夥伴的家數將達到800家。
另一方面,OnRobot也計畫在2020年結束前,再推出30種不同的新產品,以滿足使用者的需求。這些新產品不一定是前端工具,也包含各種感測技術。Iversen認為,感測技術將是機器手臂與其前端工具未來發展的重點。唯有讓手臂或前端工具具備類似人類的感知能力,才能讓機器手臂得以靈活運用在更多應用場景中。
此外,前端工具本身也應該提升整合度,讓使用者更容易導入。舉例來說,目前很多吸盤類的夾爪都還需要搭配外接空壓機才能使用,但這不僅會占用更多空間,也會增加走線的複雜度。有鑑於此,OnRobot在iREX展期間發表了一款輕巧型電動真空夾爪VGC10(圖2)。該夾爪是一款可模組化彈性配置,適用於絕大多數應用的小型夾爪。
圖2 OnRobot在iREX展期間推出的新型真空夾爪VGC10。
VGC10是以VG10真空夾爪為設計基礎,但VGC10的外型更加輕巧,能應用於狹窄的環境和更小型的機械手臂,且負重高達15公斤。VGC10不僅能實現開箱快速部署,更透過方便調整的吸盤、可自由增添或更換的吸盤臂等,提供多樣的客製化可能。具模組化的特色讓此一新型夾爪即便裝配在負重量較小的機械手臂上,也能順利完成大批量地抓取及移動小巧、多面和重型物件的任務。
VGC10包含兩個可獨立控制的真空通道,使其具備雙重抓取功能,可在單一動作中同時執行物件的撿取和置放,進而提升效率並縮短週期時間;若僅使用單一真空通道,則能使夾爪的所有部件一致行動以提高抓取效能。此外,VGC10不需安裝空壓機或外部氣源,可省去製造壓縮空氣所產生的成本、噪音、額外裝設空間及維修需求,也讓此款夾爪更容易裝配和移動。
外骨骼裝搶進iREX展商品化進展快速
這次iREX展上除了各種機器手臂之外,展出外骨骼裝的新創業者也不少,且值得注意的是,許多開發外骨骼裝的業者都跟大專院校有一定程度的關聯性,顯示生醫與機械、電子產業結合,將是一大趨勢。另一方面,由於外骨骼裝並非醫療器材,而是產業用設備,因此這些產品開發完成後,很快就能量產上市,不像醫療輔具需要通過嚴格的醫材審核規範。
在本次iREX展中,由東京理科大學教授小林宏創立的INNOPHYS,就展出了由壓縮空氣驅動的Muscle Suit外骨骼裝(圖3)。目前這類可以讓穿戴者在搬運重物時節省力氣的外骨骼裝,多半是以McKibben氣動人工肌肉作為核心技術。這種人造肌肉在放鬆時是長條狀的管狀橡膠,但只要對其充氣,人造肌肉就會收縮並產生力量。若將這類人造肌肉搭配適當的人體工學設計,配置在正確的位置上,就能幫助穿戴者節省搬運重物時需要出的力氣。
圖3 由壓縮空氣驅動的Muscle Suit外骨骼裝,目前已進入量產階段。
氣動人工肌肉並非近年才出現的發明,早在1950年代就已經被發明出來,並運用在義肢上,1980年代時,輪胎大廠普利司通(Bridgestone)將其改良並商品化,而成為目前許多軟性機械跟外骨骼裝所使用的致動單元。但也因為這種人造肌肉是以壓縮空氣作為動力源,因此大多數採用這類人造肌肉的設備,都必須搭配空壓機使用。
INNOPHYS的設計之所以特別,在於其壓縮空氣並非由空壓機產生,而是靠內建的手動唧筒來壓縮空氣。使用者穿上Muscle Suit之後,需要按壓唧筒約40次,Muscle Suit才會產生效果。雖然不像內建空壓機的外骨骼裝那麼方便,但相對的重量也輕了許多,整套外骨骼裝的重量僅3.8公斤,且據業者宣稱,按壓唧筒40多次所產生的壓縮空氣量,在一般狀態下就足以使用一整天,而且使用者隨時都可以幫外骨骼裝打氣,延長設備的使用時間。此外,因為整套設備完全都是機械結構組成,因此防水防塵等級可達IP56,遇到下雨、下雪或有水花噴濺的作業場所也沒有問題。
沒有電池跟空壓機的設計,也讓Muscle Suit的價格得以壓低到14萬日圓(接近新台幣4萬元)以下,讓外骨骼裝變成一般家庭也能負擔得起的設備。INNOPHYS認為這點非常關鍵,因為在日本成為超高齡化社會之後,有許多行動不便的老人需要長期照護,但視每個老人家的狀況不同,有時看護是非常需要體力的工作。此外,在很多情況下,不是年輕力壯的人來照顧長者,而是也已經有點年紀的中壯年者在擔任看護工作。因此,產品價格必須要壓低到一般消費者也能負擔得起的水準。
不過,除了基於人工肌肉之外,也有基於馬達驅動的外骨骼裝。例如豐田集團旗下的JTEKT,就在iREX展上展示了內建電池的電動外骨骼套裝J-PAS Lumbus(圖4),不含電池的本體重量約4公斤,電池續航力則為4小時以上。
圖4 JTEKT推出的J-PAS Lumbus外骨骼裝。
據筆者實際穿戴後搬運重物的感受,穿上J-PAS之後,要搬起20公斤的物體幾乎是不費吹灰之力,因為在舉起重物的瞬間,外骨骼裝會產生一股向上的拉力,幫助使用者從蹲姿轉為站姿。但也因為J-PAS Lumbus是由電池跟馬達驅動,因此其輸出力量會比採用人工肌肉的外骨骼裝來得小,約為30牛頓,防水防塵等級也僅達到IP55,略遜於採用人工肌肉的類似產品。
除了已經商品化的外骨骼裝之外,在本次iREX展中,由日本中央大學理工學部教授中村太郎等人所創立的新創公司Solaris,亦展示了改良型的氣動人工肌肉裝置,為各種工程應用及高強度外骨骼裝的發展打下基礎。
相較於現有的McKibben型人工肌肉,該公司的人工肌肉外加了與軸方向水平的纖維來進行結構強化,使其人工肌肉能夠承受更大的力量,並且變得更耐用。據Solaris提出的測試數據,其軸方向纖維強化型人工肌肉(圖5)能承受的力量可達2,100牛頓(N),且使用壽命可達80萬次循環。這使得這類人工肌肉不僅可以用在外骨骼裝,還可以應用在管道檢查或地底探測用的蚯蚓型機器人、固體或高黏性流體的運輸,例如工程現場的砂石運輸管等場景。
圖5 Solaris發展出新一代人工肌肉,可讓外骨骼裝輸出更大的力量。
Solaris也已經利用這款改良型的人工肌肉開發出可以提供更大輔助力量的外骨骼裝原型,主要是針對下肢運動提供輔助,不過,因為其輸出力量更大,因此不像INNOPHYS的外骨骼裝可以手動充氣,必須要用外接空壓機來提供壓縮空氣,預定的使用場景也將以工業或工程作業現場為主。至於在毋須外部動力源的外骨骼裝方面,Solaris目前已開發的產品是針對上肢運動所設計,主要鎖定的是農業應用。
雖然外骨骼裝有許多跟殘障輔具類似的地方,也跟人體有非常緊密的接觸,但因為其主要功能是幫使用者節省力氣,因此不被認定為醫療器材。這讓外骨骼裝製造商可以免去冗長的醫材認證程序,依據使用者的回饋,不斷推出更切合實際應用需求,且價格更低廉的新產品。另一方面,隨著日本社會高齡化程度越來越嚴重,日本政府正有計畫地推動老人回歸職場,未來日本中高齡勞動人口勢必只增不減。這類能幫助使用者省力的產品,未來將有相當可觀的市場需求。
資本支出回溫 北美半導體設備出貨金額強勁成長
國際半導體產業協會(SEMI)公布最新半導體設備出貨報告(Billing Report),2020年1月北美半導體設備製造商出貨金額為23.4億美元,較2019年12月最終數據的24.9億美元相比下降5.9%,但相較於2019年同期19.0億美元上升了22.9%。
SEMI全球行銷長暨台灣區總裁曹世綸表示,一月份的數據顯示2020年整體市場呈現一個穩健的開始,北美設備製造商銷售額與去年同期相比成長強勁。我們預估設備市場將從2019年的疲軟態勢中恢復,儘管增長幅度仍需考慮新型冠狀病毒疫情對產業的影響程度而定。
看好功率應用需求 台積電/意法合推氮化鎵製程
日前台積電宣布與意法半導體(ST)合作,共同推動氮化鎵(Gallium Nitride, GaN)製程技術發展。氮化鎵在汽車、工業、電信以及特定消費性電子產品的應用上,具有比傳統矽基半導體更優異的節能效益,同時元件切換速度比矽基元件快10倍,也能讓系統使用的元件更精簡,進而縮小終端產品的外觀尺寸。透過此合作,意法半導體將採用台積電領先的氮化鎵製程技術,來生產其創新與策略性的氮化鎵產品。
台積電宣布與意法半導體合作。
氮化鎵是一種寬能隙半導體材料,相較於傳統的矽基半導體,氮化鎵擁有高度效能優勢,包括在高功率的同時達到更大的節能效益,大幅降低寄生功耗。除了功耗方面的提升,相較矽基元件,氮化鎵元件的切換速度加快10倍,並且能在更高溫的環境下運作,具備更廣泛的應用場景,主要使用在100伏與650伏特電壓之間的產品,包含工業、汽車、電信及部分消費性電子產品。
為了加速氮化鎵技術的落地應用,台積電借助意法半導體的產品設計與汽車產業經驗,並貢獻氮化鎵的製造技術,協助意法半導體提供中功率與高功率應用所需的解決方案,包括油電混合車的轉換器與充電器的產品設計。若氮化鎵功率電子成功進入工業即汽車供率轉換使用,是必成為汽車電氣化發展的一大進程。
晶片商新品/布局策略再現 CES 2020自駕風潮持續延燒
日前CES 2020落幕,本次展覽亮點仍聚焦於自駕技術發展,晶片大廠趁勢展示最新技術及合作策略,如高通(Qualcomm)發布汽車運算晶片以開拓自駕市場,以及英特爾子公司Mobileye宣布與兩大國際城市達成協定,拓展其ADAS市場藍圖。
資策會MIC副所長洪春暉表示,汽車產業仍為本次展會最受矚目的焦點,汽車產業演進趨勢之一即為自駕化。而晶片大廠高通為火力集中於自駕化的例子,在本次展會針對自駕車市場推出運算晶片,為一大亮點。
高通推首款汽車運算平台 降低自駕系統功耗
高通於展期間首度推出汽車運算晶片—Snapdragon Ride平台,進一步開拓自駕車市場。
平台內包括Snapdragon Ride Safety系統單晶片(SoC)、安全加速器(Snapdragon Ride Safety Accelerator)及自動疊層(Snapdragon Ride Autonomous Stack)(圖1)。
圖1 高通推新汽車平台整合自動駕駛疊層及安全加速器
高通技術公司產品管理高級副總裁Nakul Duggal表示,這些解決方案可在功率受限的環境於各類型的汽車上運作。
該平台具有高度可擴展性、開放性、可訂製且具高度功耗優化的自動駕駛解決方案,滿足從新車評價計畫(NCAP)至L2+高速公路自動駕駛到自駕計程車的系列需求。
此平台結合Snapdragon Ride自動疊層、汽車製造商或一級供應商的運算法,加速於大眾汽車市場部署高性能自動駕駛。
新平台旨在透過高效能硬體及人工智慧技術,以及開創性的自動駕駛疊層,解決自動駕駛和先進駕駛輔助系統(ADAS)的複雜性,提供全面、高成本效益和高能源效率的系統解決方案;其系統單晶片、加速器和自動駕駛疊層組合支援自動駕駛系統的三個產業領域—用於車輛的L1/L2主動安全先進駕駛輔助系統、L2+便利型先進駕駛輔助系統,以及L4/L5全自動駕駛。
據悉,Snapdragon Ride平台搭載可擴展和模組化的異構高性能多核CPU、高能效人工智慧和電腦視覺引擎與GPU,可根據各市場區隔需要使用,提供良好的熱效率,從用於L1/L2應用的每秒30兆次(TOPS)運算表現,至L4/L5駕駛所需的130W以上700兆次(TOPS)運算表現。
此外,新自動駕駛軟體疊層已整合至新平台,加速汽車OEM和一級供應商開發和創新,且該軟體疊層可為複雜使用案例提供優化的軟體和應用程式,協助提升日常駕駛安全性與舒適度。
高通整合式車用平台提升該公司在車聯網、車載資訊娛樂系統及車內互聯領域的地位,訂單總值超過70億美元;新晶片預計於2020年上半年可提供汽車製造商和一級供應商預開發,同時搭載該晶片的車輛將於2023年量產。
Mobileye放眼自駕前景首攻中國市場
至於英特爾子公司Mobileye則進一步擴大先進駕駛輔助系統(Advanced Driver-Assistance System, ADAS)及自動駕駛移動即服務(Mobility-as-a-Service, MaaS)的全球版圖,於CES 2020期間宣布分別與上海汽車集團(上汽集團)及韓國大邱廣域市合作。
Mobileye首度攻入中國市場,偕上海上汽於中國布建L2+系統,使用Mobileye道路體驗管理(Road Experience Management, REM)技術及全球雲端地圖資料庫RoadBook,匯集中國道路資訊,製作高清晰度地圖以供L2+和更高自動駕駛層級車輛使用,推動中國L2+級ADAS系統布建,並提供其他OEM合作車廠進入中國地圖測繪市場的機會。
另一方面,該公司則聯手韓國大邱廣域市推動自駕MaaS布建,結合自動駕駛計程車(Robotaxis)移動服務協定,預計連同大邱廣域市(直轄市)測試、部署自動駕駛計程車移動解決方案,將自駕系統整合至車輛中,實現無人駕駛MaaS操作。
該公司於全球亦有多方合作案例,如與巴黎大眾運輸公司(RATP)聯合巴黎市政府將自動駕駛計程車(Robotaxis)導入法國市場;與中國蔚來汽車(NIO)合作生產該公司自駕系統,並銷售搭載該系統的消費者層級自駕車;聯手福斯汽車(Volkswagen)及Champion Motors的合資事業在以色列經營自動駕駛計程車隊等。
本次的兩項合作反映Mobileye針對車用市場的投入策略,包括地圖道路體驗管理、先進駕駛輔助系統、自動駕駛移動即服務和消費者自動駕駛車輛(Autonomous Vehicle,...
結合正確計畫/人員/技術 導入IP/PoE照明事半功倍
在物聯網(IoT)創新推動下,各種顛覆性的技術不斷出現,使商業地產的業主和物業管理公司擁有更多機會使自己的樓宇、綜合辦公樓、園區以及技術中心實現差異化。業主和管理人員可創造靈活又可擴展的環境,提高工作人員生產力。同時這些改進措施還會降低成本、增強安全性,並加快出售或出租速度。
實現以上目標的關鍵在於懂得放棄適合用來選購鋼材、混凝土、玻璃、木材以及線材裝配等產品的方法,因為使用這方法來選擇技術會變得極為困難、效率不高,而且成本高昂。無論是要新建項目、進行深度改造,還是從現有的設施遷移到物聯網架構,第一步都是要摒棄掉當前那些在新的建設中阻礙技術採用的有機過程,或者是「用合適的同類產品替代」這種更新方式。
IP/PoE照明有效減少成本
促成這種向更低成本、更多功能的物聯網架構的遷移的主要催化劑(顛覆性技術)就是互聯網協定/乙太網供電(IP/PoE)照明。當今有多家供應商的開放式架構解決方案可以允許安裝數百家製造商生產的各種不同形式設備。大多數的IP/PoE照明供應商都允許使用可在當前60瓦PoE標準下良好運行的任何一種LED燈具。也就是說,在市面上所有的LED燈具當中,大約有95%可以使用,包括更大功率的新型LED燈具以及更大尺寸的室內外LED燈具。
隨著產業邁向IP/PoE的方向發展,人們開始懂得安裝IP/PoE設備的成本可以減少10、20、30美元,或者甚至更多,而且,與不受控的高功率(HV)LED系統相比,每台燈具都可控制;換言之,隨著配電效率和LED燈具不斷改進,這種節省方案只會有增無減(圖1)。
圖1 只在當前施工流程的範圍內操作,是一種久經考驗的方式,但是會對專案在總體上的顛覆性構成限制。
最初的成本節省產生的影響是兩方面的。首先,無論是有線還是無線,所有的獨立控制系統都已經過時,因為這類系統無法產生細微的資料或者提供所需的性能,並且總是意味著成本加成。其次,在降低了項目總成本的同時,核心元件(核心交換機、企業安全、結構化布線、功率支援)可以收到回報。
這樣產生的直接影響就是,照明物聯網基礎建築網路上設置的基礎建築系統越多,就可以節省更多的成本。與構建起一系列互不相干的基礎建築系統相比,這種方式的成本效益要高得多,而這種情況正在發展中。
落實技術採用計畫實現智慧照明
經驗證明,在總體上的顛覆性構成限制的一種方式就是只在當前施工流程的範圍內操作。建築師、工程師及物業管理團隊嚴重依賴於外部的顧問和供應商,而在商業目的驅使下,這些顧問和供應商會傾向於保持現狀。結果則是,他們繼續意外的「投標然後建設」,或者通過一系列互不相干的智慧系統來「用合適的同類產品替代」,儘管這類系統易於獲得,但是建設和運營的成本非常高昂。
事實上,業主不應該為傳統團隊帶來任何額外的負擔;反而應該是創造一種方法來幫助團隊以始終一致的相同途徑展開工作,同時獲得合併的物聯網架構。為了做到這一點,應當挑選出所有以技術為導向的領域,修改其中的內容,然後使其各歸原位。這樣一來,就可以通過正常的投標過程採購到所需的一切,然後通過正常的建設過程完成施工,同時盡可能的使用傳統的人工。重點在於識別出各種機會,並且修改具體的規格和圖紙。通過適應當前的建設/遷移過程,可以排除掉設計人員帶來的任何不確定性。
所以,業主需要的是各種關鍵性的內容,比如說最優的建築圖解、技術系列圖紙與圖紙的整合、建築和安全方針。不要去嘗試新建可投標文檔,而是試著去創建可以吸收到現有文檔中的內容,進而強化各種規範與圖紙。在充分理解了設計、投標和建設過程後,就可以在適當的時機來發力,使建築師、機械、電氣和給排水(MEP)工程師以及照明和專業顧問繼續做好他們的本職工作。
如果共事的是照明顧問,那麼向他們說明,業主只不過是在改動燈具的供電方式和控制方式,將對燈具的建議局限在效率和性能方面。照明顧問應當繼續履行本職工作,確定燈具類型、美觀效果以及亮度級等事項。他們應當開發出天花反向圖,但是,業主不再需要將這類圖紙交給電氣工程師以在天花板內部布置高壓電,而是應該與電氣工程師合作,建立起一個提供支援的物聯網平台。
採用並不針對特定燈具的解決方案,可以使照明顧問照常從事設計,但是轉而使用IP/PoE燈具,不要困擾在燈具的選擇上。如此一來,就可以解決技術採用上的主要障礙,不再會從設計中排除掉更好一些的解決方案。這種機會在任何基礎建築系統中都存在。
產業專家們已經瞭解到,與當前並不高效的技術採納方法相比,花些時間投入到設計上進而實現合併的物聯網平台,可以獲得3倍、4倍、5倍、甚至是10倍於最初投資的收益。
正確人員/技能/動機至關重要
以正確的方式來採納更好的技術,這種能力要求具備正確的技能組合與動機,進而探索出其中的可行性。關鍵在於日常工作過程中,技能組合需要融入到設計、投標、建設、除錯與規畫之中。
在這過程中,最大的瓶頸可能是物色具備正確技能與正確動機的正確的人員。這些人員其實就在那裡,每天都在不斷豐富著自身的經驗,而挖掘出他們是非常值得的。
業主需要排除掉流程、內容和文化上的各種障礙,這樣才能走向成功,也必須明白在當前的流程中哪裡的內容不當或者存在結構欠缺,進而獲得所需的內容;同時需要制定計畫,以便應對這些障礙(圖2)。
通常,如果堅持這個設計,業主就可以在投標/建設過程中減輕這些來自電氣承包商和工會的、大部分的主動和被動的阻力。比如說,在設計過程中與電氣工程師合作,從高壓部署中排除掉輕負載,便可以降低能量密度。如果以傳統的方式進行,那麼全部的電力開支可能會達到1千萬美元,其中有50萬美元要花費在企業通訊的低壓費用上。相反,可以將全部電費降低到9百萬美元,並將低壓費用提高至1百萬美元,這樣總共可以節省50萬美元。
有個時常發生的情況,就是用於投標的傳統規範和圖紙會把IP/PoE照明列為「備選項」,也就是說,設計中不一定要堅持具備這些設備。這樣會造成電氣承包商只參與傳統方案的投標,將這一備選項排除在外,或者繞過。發生這一情況的原因在於,傳統上的參與者並不願意或者並不能夠轉變。
最成功的案例都會承諾使用一種合併的架構,並且採用明確定義了材料、角色與責任的規範和圖紙;且還會充分利用綜合的專案管理與行政管理方法,進而提高專案的利潤。為了達到成功需要渴望更好的結果、投入到正確的人員和方法當中、充分瞭解投入的內容以及可以取得的成果、開發出特定於項目的計畫,並且在從設計到運營的過程中嚴格遵守這一計畫。
如此一來,怎麼會失敗呢?只有一個原因,那就是袖手旁觀,以至於持續建設一系列各不相關的智慧系統,之後再將這些系統整合起來,而這樣做往往極其複雜,帶來成本加成。
打破智慧建築成本高昂迷思
不要相信智慧樓宇成本過於高昂、互聯樓宇並不安全以及物聯網技術過於新穎之類的迷思。現實情況是,合併的物聯網平台其實更加簡單,其架構需要的材料和人工也更少。
一個單獨的整合架構具有極高的成本效益,為企業提供安全性,而一系列各不相關的智慧系統則會留下漏洞,這是因為沒有任何一方會為全部系統的企業安全性來投資。對於全部樓宇系統來說,比如說照明、自動化遮光簾、溫度、安全、音視訊設備以及洗手間等,從IP/PoE中都可以實現真正的投資回報。
物業管理團隊及其相應的業主需要擁有一定的願景,並在內心充滿激情,這樣才能使他們的商業地產實現未來的狀態,透過擁抱各種顛覆性的技術,最終將引領下一代建築物的發展。
(本文由Molex提供)












