有趣的是，這些新創公司一般不生產自行生產機器手臂，而是專注於開發機器學習模型，機器視學及控制軟體，在硬體方面則選擇跟既有機器手臂廠商合作。因此，你可能會想，就算這些機器手臂公司不追求AI創新，他們也不會被時代淘汰，因為自動化還是需要硬體的供應。
但是，這樣想忽略了幾件事：首先，有些機器手臂公司已經先嗅到了商機，並開始一邊與這些新創公司合作，一邊建立自己的AI團隊。這些公司因為率先採取行動，可以更快地在這些以往服務不到的新市場建立客群，進一步領先競爭對手。
其次，隨著AI應用的普及，產業鏈中的最大價值會逐漸由硬體轉向軟體及數據。
這點，我們已經可以從無人車的發展趨勢中看出。一但無人車可以做到高度自主，大部分的價值都會在，掌握無人車機器學習模型及自駕數據的特斯拉，谷歌等公司手裡。這也是為什麼車廠人人自危，不是積極併購就是跟矽谷的軟體AI新創公司合作。相比起來，機器手臂及製造商對AI技術的接受速度似乎還不及汽車製造商。
AI機器人帶來的挑戰與機會！
AI及機器人的結合帶來許多的可能性，但是這些改變絕非一簇可幾。機器手臂公司縱使開始投資AI，也依然會面臨當初柯達所面臨的創新者的兩難，要如何重新打造組織，策略，才能夠讓轉型的負面影響降到最低，也考驗各個公司管理階層的判斷與決心。
另一方面，開發全新市場也絕非簡單的事，新創公司仍需要和製造廠商密切合作，開發更貼合客戶需求的解決方案。 製造業的流程甚至比倉儲更複雜多樣，新創公司雖然了解AI及機器人技術，但卻不一定了解製造流程。這也給台灣製造廠商一個搶得先機成長轉型的最佳機會！
如果台灣廠商能夠率先和這些新創公司合作，不僅能透過流程自動化提升生產效率及品質，還能做到以往較難做到的少量多樣客製需求，擺脫大量製造，削價競爭的紅海策略。更可以成為新一代AI機器人的試驗場，和國際新創合作開發針對電子或半導體製造業的專屬解決方案，進而銷售到其他國家。日前曾任職於Google, 百度的吳恩達(Andrew Ng)受邀來台演講中也指出，台灣應該善用自己在半導體，製造業的既有優勢，發展人工智慧，成為除了矽谷，北京之外的下一個AI Hub。
相較於其他像是零售或是消費性網路領域，這些現在發展相對成熟的AI應用，台灣在製造產業中發展人工智慧不但更具有了解應用案例，掌握數據等優勢，也有機會能夠藉由AI機器人等新技術達到產業轉型的目的！
作者目前在舊金山的AI/Robotics新創公司OSARO擔任產品經理，擁有近10年產品行銷及市場開發管理經驗。曾在美國《機器人商業評論》及《哈佛商業評論》發表文章及個案研究，如果你也對Robotics 2.0 (AI-Enabled Robotics), 產品管理，Future of Work有興趣，歡迎追蹤她的Medium。
責任編輯/周岐原
◎加入《下班經濟學》粉絲團，給你更多財經資訊
◎訂閱《下班經濟學》YouTube頻道，精彩節目不錯過
