讓機器人一次進場，就學會複雜任務

把訓練、驗證與部署串成一套流程讓第一次成功成為下一次擴展的基礎

議題焦點

Chapter 1. 算力中心是什麼？為什麼需要它？

Chapter 2. 你需要的，是選擇飆機器人

Chapter 3. 評估引入適配度

Chapter 1. 算力中心是什麼？為什麼需要它？

算力中心是什麼？

算力中心就像是 「AI 時代的發電廠」。

過去的資料中心主要負責「儲存資料」（放網頁、檔案、資料庫），而現代的算力中心則是專門為 「大規模平行運算」 而生的超級工廠。它集成了大量的高效能 GPU、NPU、高速網路與大容量儲存設備，專門用來解決兩大核心任務：

• AI 模型訓練（Training）： 像是訓練像 ChatGPT 這樣的大型語言模型，或是訓練機器人所需的複雜「具身智能（Embodied AI）」強化學習模型。
• 大規模即時推論（Inference）： 讓成千上萬台機器人、車隊或邊緣設備，能夠同時將收集到的多模態資料（影像、光達點雲等）即時送回中心進行複雜的決策與狀態解析。

買到機器人，不等於它可以聰明的工作

大部分的AI需要龐大的運算支援，而現在主流的多關節機器人複雜動作訓練更是把需求的算力推得更高。

機器人雖然還是可以以現有架構進行一些程序性的規則行為，但如果需要靈活對應環境變化穩定作業，沒有算力中心就難以擁有聰明的大腦。

另一個問題是機器人的實體資料收集相對麻煩，需要算力讓機器人可以在虛擬世界（如數位雙生模擬環境）中進行高效的平行訓練。

飆機器人長期深耕機器人領域，當然也看到了這些點。

Chapter 2. 你需要的，是選擇飆機器人

飆機器人與全球大公司緊密結合 AI 機器人生態系

為什麼需要選擇飆機器人

企業在引入機器人項目時，最大的痛點不是沒有機器人，而是缺少一套把資料、訓練、驗證，以及關鍵的落地部署及維護串接起來的整套體系。

企業常見問題

1. 實機測試成本高：每次調整都會占用設備、場地以及工程時間。
2. 訓練耗時：重複收集資料和訓練時長拖累落地速度。
3. 換設備就需要重新整合：雖然是相同機器人，但每當設備或者周遭環境變更就需要重新調整，上面的痛點再來一次。
4. 維護和多機部署的困難：維繫工廠的運作需要的機器人數量龐大，調整後更新會產生巨大的工作量。

飆機器人怎麼解決

1. 實機測試成本高：透過工作站算力，僅需一次真實環境收集，就可以建立出虛擬環境，將大量的訓練資料收集工作轉移，不再占用硬體和廠區。
2. 訓練耗時：足夠的算力讓機器人在模擬環境「分身」，一口氣平行進行數十至數百組（視算力中心規格）的數據收集和訓練。
3. 換設備就需要重新整合：可以在虛擬環境中先行變更，再進行少量的資料收集使環境對齊，後續可以在虛擬中解決整合問題。
4. 維護和多機部署的困難：結合研華WEDA技術將機器人的環境容器化，一鍵完成多機更新部署。

不僅是機房，而是讓機器人學會工作的系統

把企業任務轉成可訓練、可驗證、可部署，也能持續複製的流程

虛擬與真實資料交互循環
每一次執行結果，都能成為下一輪強化與部署的起點

資料回傳，讓下一次的訓練結果更加完美

省下的，是重複開發與反覆試錯的成本
讓第一次導入，成為下一次擴展的基礎

飆機器人豐富的整合和硬體經驗，幫您挑選最適合的組合

從真實任務需求衍伸不同場景應用

將高價值任務做成可驗收成果，在逐步延伸到更多設備與應用場合

Chapter 3. 評估引入適配度

實機運作紀錄

Chapter Ex. 你可能也想了解......

別再猶豫了，贏向未來「AI 機器人發展與營運」找飆機器人就對了！