機器人技術

自主移動機器人（AMR）是電腦視覺帶來的最激動人心的技術發展之一。這些智慧機器利用感應器與 AI 獨立運作並即時決策，協助企業緩解人力短缺的問題、提高效率並促進永續發展。

然而，部署 AMR 解決方案不見得總是那麼簡單。「在農業和採礦業等領域，AMR可能難以實施，」全球 AIoT 解決方案供應商 ASUS IoT 產品總監 Bob Dang 表示。「在這種情況下，由於網路限制，必須在邊緣進行 AI 推斷，但大多數的硬體平台缺乏這方面的運算能力，或缺乏在惡劣的户外環境中運作所需的加固功能。」

好消息是，現在有專為遠端邊緣效能而打造的強大通用工業電腦（IPC）。這些解決方案可協助農業和採礦業等產業的企業加速數位轉型，並趕上已在利用 AMR 技術的製造業與物流業同行。

利用自主移動機器人翻轉農業

ASUS 與一家法國大型水果生產商合作的物聯網體驗就是最佳案例。該公司正面臨幾個農業領域的常見問題。由於仰賴人工勞動，只能在白天和有利的天氣條件下進行收割，因此公司容易受到人員配置問題的影響。企業也面臨壓力，必須更高效地利用土地，以提高作物產量，支援永續農業實踐。

這家生產商正在尋找自動採摘水果的解決方案。然而，由於作業區域的性質，任何此類解決方案都必須在沒有網路連線的情況下運作，並且要能經受惡劣的環境條件。

ASUS 物聯網與種植者合作，開發一套 AMR 解決方案滿足他們的需求。他們配備附有機械收割手臂和感應器的自動駕駛車輛。感應器則包括一個雷射雷達裝置（與自駕車使用的光線遙測技術相同）以及多部外接攝影機。

AMR 的「大腦」是 ASUS IoT 強固型 IPC PE3000G，執行專為農業使用案例設計的電腦視覺人工智慧演算法。由英特爾® Arc™ MXM GPU 模組提供支持，它可讓機器人根據感應器資料即時決策，在稠密、非結構化的果園導航，並識別哪些水果已足夠成熟可供摘採。

結果產生了一個自動摘採水果的解決方案，能夠 24 小時全年無休運作，讓農業業務的收獲更穩定且可預測。此外，外型規格小巧的 AMR 裝置帶來了巨大的營運效益。「透過我們的 AMR 解決方案，成排的植物或樹木之間不必留有如此寬敞的空間來容納員工及其工具，」ASUS IoT 邊緣運算部門產品經理 Sophia Lee 表示。「這表示土地使用效率更高，作物產量更高，因為種植者可以種植更多樹木和植物，而不必增加果園和田地的面積。」

ASUS 物聯網與 Intel 的合作關係有助於將這項創新解決方案推向市場。「Intel CPU 與 GPU 是邊緣 AI 的理想硬體平台，」Dang 表示。「我們也看到客戶對採用 Intel^® OpenVINO^™ 等軟體工具組的電腦視覺解決方案有莫大的需求，因此我們與 Intel 的技術合作夥伴關係更顯價值。」

工業環境的 AMR

工業電腦平台可以適應多種使用案例，因此它的一大優勢在於靈活變通。例如，ASUS 物聯網基於自主水果摘採機器人所使用的相同工業電腦，為採礦業開發一套單獨的 AMR 解決方案。

然而，採礦業的邊緣作業可能比農業更加困難。「你會面臨與農業環境相同的環境挑戰：酷暑和嚴寒、惡劣氣候等，」Lee 說明。「但地點極其偏遠且未開發。道路崎嶇不平，而且由於採礦的性質，到處都是大量殘礫和塵埃。」

在這種情境下，堅固耐用的工業電腦平台對穩定且高效能的邊緣運算至關重要。其採礦 AMR 使用的 ASUS 物聯網工業電腦提供基本的物理特性：

• 散熱設計可確保在廣泛的溫度範圍（-20°C 至 60°C）內持續運作
• 防震與抗震能力可抵禦崎嶇地形的嚴酷考驗
• 無風扇設計可保護內部元件免受周圍塵埃和微粒物質的影響

這些功能結合即時運算功能，表示現代工業電腦可以將 AMR 技術帶到環境最惡劣的地點。對於這些產業的公司而言，好處是提高效率並節省成本。特別在採礦業等產業，對員工來說也有好處，因為 AMR 可以執行高風險的任務並進入危險區域，進而降低人身傷害的可能性。

AMR 在工業使用案例中的未來

IPC 平台的適應性可能會吸引解決方案整合商的注意力，他們正在想方設法為農業和採礦業以外的重型產業提供 AMR 解決方案。隨著 AMR 在這些產業採用率的成長，將有機會在整個價值鏈中擴大它的應用。

「智慧農業的未來將以仍然普遍存在手動流程的所有領域中提高效率與智慧為特點，」Lee 表示。「AMR 會迅速找到收割以外的農業使用案例，例如分類水果或運送新鮮農產品。」

從大局來看，邊緣工作電腦的真正承諾在於協助更多企業參與 IT 與 OT 的持續融合。「ASUS IoT 已經從純粹的 IT 公司轉變為 OT 公司，因為這就是市場的走向，」Dang 表示。「IT/OT 融合以及堅固耐用的邊緣運算，無論是在何處營運，都能使各行各業享受到數位轉型帶來的好處。」

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本文編輯 insight.tech 編輯總監 Georganne Benesch。