RoboBallet：AI為製造業機器人打造協作「舞步」的新時代
科技產業資訊室(iKnow) - 黃松勳 發表於 2025年9月26日
圖、RoboBallet：AI為製造業機器人打造協作「舞步」的新時代
在現今自動化製造流程中，機器手臂已成為不可或缺的生產利器。然而，如何讓多台機器人在同一個工作區協調運作，仍是一項龐大挑戰。傳統上，這些複雜的動作規劃、任務分配與排程都仰賴工程師手動編程，往往需耗費數百小時，既低效率又容易出錯。Google DeepMind近期推出的RoboBallet系統，正是為了破解這一難題，讓機器人能如同舞者般自動協調，展現出優雅且高效的工業「舞步」。
RoboBallet的核心創新在於同時解決三大計算難題：任務分配、排程規劃與動作路徑。這些問題的複雜度堪比「旅行推銷員問題」的進階版，當多達八台機械臂同時進行操作時，可能產生數以萬計的組合情境。過往的演算法大多僅能處理其中一部分，導致整體協作仍需人工調整。而 RoboBallet 藉由圖神經網路（Graph Neural Network, GNN）與強化學習（Reinforcement Learning）的結合，得以讓系統在秒級內自動規劃並生成高品質的協作路徑。
在實驗設計上，研究團隊建構了模擬工廠工作單元（work cells），其中包含工作件、障礙物，以及多達八隻具有七軸自由度的Franka Panda機械臂。每支機械臂需完成多達40項操作任務，且必須在精確位置與角度下執行，並同時避免碰撞。RoboBallet將這些任務、機器人與障礙物轉換成圖結構的節點與邊，讓系統能透過圖神經網路進行資訊傳遞與關聯學習，進而快速找出最佳的行動方案。
經過幾天的訓練，RoboBallet在模擬環境中展現了卓越的規劃能力，不僅能即時生成協作策略，還能因應新環境自動調整。更重要的是，其計算複雜度成長率遠低於傳統演算法，即使在工廠級規模下仍具可行性。實測中，RoboBallet 在效率上雖未超越人類工程師，但能以極短時間提供可行解，顯著縮短規劃流程。
研究團隊更在實體測試中驗證了這套系統，四台Panda機械臂在真實環境下依計畫執行任務，成果與模擬結果一致，顯示其具備落地應用潛力。此外，RoboBallet還能協助工廠設計更佳的生產單元配置，例如測試新增機器人或改變位置對生產效率的影響，甚至能在某台機器人故障時即時重新分配任務，提升生產線的彈性與韌性。
不過，RoboBallet仍存在若干限制。研究中使用的障礙物與工作件形狀多為立方體，與真實工廠的複雜幾何結構仍有差距；同時，實驗僅採用同質性機器人，而實際工廠往往需協調異質性的設備。未來版本需進一步優化對複雜工件、異質機器人及任務依賴性的處理，才能完全符合多元產業需求。
專家認為，RoboBallet 的應用前景不限於汽車製造或電子裝配，甚至可能擴展至建築、自動化倉儲與智慧製造等領域。透過高速規劃與自動協作，未來的工廠將更具即時調整能力，能快速因應生產需求變動與突發情況，這將是製造業邁向智慧工廠的重要一步。
綜合來看，RoboBallet的價值並非僅在於替代人力編程，而是重新定義了多機器人協作的效率與靈活性。它讓製造業有機會將工廠運作從「人工排程」提升至「智慧協奏」，進一步實現快速、彈性且高度自動化的生產願景。當 AI 與機器人如芭蕾舞者般共舞，智慧工廠的藍圖將不再只是想像。(1129字)
參考資料：
Robots learn to work together like a well-choreographed dance. UCL News，2025/9/4
DeepMind’s AI Choreographs a Robotic Ballet for Manufacturing. DigitrendZ，2025/9/25
DeepMind’s robotic ballet: An AI for coordinating manufacturing robots. ArsTechnica，2025/9/25
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
【聲明】
1.科技產業資訊室刊載此文不代表同意其說法或描述，僅為提供更多訊息，也不構成任何投資建議。
2.著作權所有，非經本網站書面授權同意不得將本文以任何形式修改、複製、儲存、傳播或轉載，本中心保留一切法律追訴權利。
|