让机器人学会人类动作 晶翔机电以AgileMaster卡位Physical AI新市场
- 陈俞萍／台北
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生成式AI从云端与软件应用延伸到实体场域，推动机器人产业进入新一轮发展。现阶段市场讨论多集中在本体设计、关节模块、AI模型与算力平台，但机器人若要进入工厂、仓储或服务场域，仍需面对训练数据不足的问题，尤其是真实、多样且可转换为模型训练格式的动作示范数据。
深耕动作捕捉技术逾18年的晶翔机电，近年将技术延伸至机器人训练数据与线上操控应用。晶翔执行副总经理张宗穆指出，透过动作捕捉、动作重定向与线上操控工具，晶翔可协助客户建立Physical AI所需的训练数据流程。
执行副总张宗穆表示，随着生成式AI与大型模型的发展，机器人训练进入视觉语言动作模型（VLA）阶段，机器人不再只是执行固定程序，而是需要看懂环境、理解指令、并做出对应的动作。
晶翔技术长陈奇宏指出，机器人若要像人一样理解任务并执移动作，最直接的训练方式，是学习人类在真实场域完成任务的示范数据。语言与影像数据可大量取自网络，但机器人执行真实任务的动作数据仍相当稀缺，数据多样性不足也导致模型泛化能力受限，难以跨场域部署。
现行常见的收集方式，包括VR头盔与遥控器操作，各有明显限制：VR方案场景缺乏景深、动作精准度不足，工程师长时间配戴也容易头晕不适；遥控器操作则直觉性低，动作不自然，收集速度有限。
更根本的问题在于，人体骨架与机器人骨架的自由度和关节范围不同，若直接把人类动作套用到机器人，容易出现碰撞、奇异点或关节无法到位的情况。Physical AI的瓶颈，不只在模型与硬件，也在动作数据如何有效采集、转换并进入后端训练流程。
要解决这个问题，需要长期深耕人体动作数码化的技术能力。晶翔早期应用场域涵盖复健医疗、运动分析、高尔夫挥杆分析，以及VTuber与虚拟角色的动作捕捉应用，其中高尔夫分析产品已进入美国PGA教练体系与大专院校研究场景。这套长期累积的人体动作数码化能力，成为晶翔切入机器人训练市场的基础。
荣获COMPUTEX 2026 Best Choice Award的AgileMaster，是晶翔机电面向Physical AI的主力解决方案，整合IMU动作捕捉、 动作重定向、线上操控与示教数据收集流程，可接入NVIDIA Omniverse、NVIDIA Isaac、与ROS 2等机器人开发环境。
技术长陈奇宏接着表示，晶翔的解决方案涵盖动作采集（Capture）、动作重定向（Retarget）、线上操控与数据收集（Teleoperate and Collect）三个环节。动作采集方面，操作员穿上IMU动作捕捉设备后，可在工厂、仓储或实验室等场域捕捉全身或上半身动作，相较光学动作捕捉不依赖固定摄影机、不受遮挡限制，也不限于室内环境，部署成本相对可控。
动作重定向方面，技术长陈奇宏指出，传统机器手臂多半只处理末端位置，但套用到人形机器人或双臂应用时，若未考量关节限制与物理条件，极易触发碰撞或奇异点问题。晶翔的动作重定向技术将机器人的自由度、关节限制与物理条件一并纳入计算，让示范数据具备实际可执行性。
线上操控与数据收集方面，客户可透过AgileMaster的导入工具汇入机器人URDF档案，建立数码双生模型，并在NVIDIA Isaac Sim等模拟环境中进行验证 ，操作员完成初始姿势校正后即可示范任务，系统同步记录相关数据，作为后续模仿学习、VLA post-training或机器人控制流程开发的数据基础 。
执行副总张宗穆指出，影像方案的数据有效率约只有10%至20%，线上操控方式的精准度则明显更高，客户也可在购买实体机器人前先行概念验证（POC），降低导入试错成本。
市场策略上，晶翔近期以工业自动化与协作机器人为主要切入点，应用涵盖协作双手臂、灵巧手、末端夹爪与上半身动作训练，这类场景任务定义明确，导入逻辑相对清晰。中长期则随服务型与人形机器人的发展，延伸至跨场域的技能训练需求。
技术长陈奇宏以便利商店备餐为例指出，机器人在这类场景中不能只靠点对点移动，而需要识别环境、理解任务、操作各式物件；从工厂产线到家庭场景，每个应用都需要针对特定技能累积示范数据。
合作生态方面，晶翔已与达明机器人、Universal Robots、Franka等机器人厂商建立合作关系，并与达明机器人在GTC共同展示合作成果，投资方涵盖台湾指标性电子制造集团，可见晶翔在本土产业生态中的定位已获认可。
执行副总张宗穆最后表示，台湾具备发展机器人产业的硬件条件，在马达、螺杆、控制器与电子制造等领域基础成熟，但目前在整机应用、动作数据与任务训练等环节仍有强化空间。
随着Physical AI应用逐步落地，相关需求将快速浮现。晶翔机电累积多年的IMU动作传感、动作捕捉与动作重定向技术，可协助机器人制造商、系统整合商与自动化业者建立训练数据流程，以较低导入门槛完成任务验证与技能训练，加速产品开发与应用落地，掌握市场先机。
