看見、學習，由機器人執行。
將視覺辨識、作業判斷與機器人控制串連為單一流程， 讓檢測結果直接延伸至實際的現場自動化。
現場運營
以視覺與感測器的融合，實現媲美人類的機器人控制
在影像資料的基礎上，加入力／扭矩感測器技術。AI 推導出的資料如同人類般，即時轉化為精準且安全的機器人動作。
僅依賴單純的視覺資訊，現場物件掌握能力有限
即時同步擷取視覺與物理資料
立體化感知物件狀態，提供判斷依據
無需編寫程式，將多品牌機器人整合為一的控制環境
即使是不同品牌的機器人，也能在同一畫面中管理，並以日常語言輕鬆下達動作指令。
No-Code無需專業知識， 也能直覺地配置機器人控制
- 拖放積木，輕鬆編排作業流程
- 實際運行前，先以 3D 畫面預覽並安全驗證
- 即使不懂程式，現場實務人員也能親自設定機器人動作
- 如對話般以自然語言下達指令，即可完成機器人動作
邊緣控制隨處輕量運行， 以低功耗 PC 即可獨立驅動
- 無需昂貴的伺服器或雲端連線， 僅以小型 PC 即可執行
- 即使在電力與空間有限的移動式現場， 也能順暢運作
設備整合管理不分製造商， 於單一畫面完美控制
- 機械手臂、攝影機、夾爪等設備即使品牌不同，也能完美串接
- 不受限於特定製造商，同時控制多品牌的機器人
- 沿用既有設備，節省導入新設備的成本
強化學習無需編寫程式， 模仿人類動作的機器人
- 模仿人類示範動作，省去繁複的機器人設定（教導）步驟
- 即時察覺障礙物，自主尋找安全路徑移動
- 機器人自行精進動作，作業更為精準
- No-Code
無需專業知識， 也能直覺地配置機器人控制
- 拖放積木，輕鬆編排作業流程
- 實際運行前，先以 3D 畫面預覽並安全驗證
- 即使不懂程式，現場實務人員也能親自設定機器人動作
- 如對話般以自然語言下達指令，即可完成機器人動作
- 邊緣控制
隨處輕量運行， 以低功耗 PC 即可獨立驅動
- 無需昂貴的伺服器或雲端連線， 僅以小型 PC 即可執行
- 即使在電力與空間有限的移動式現場， 也能順暢運作
- 設備整合管理
不分製造商， 於單一畫面完美控制
- 機械手臂、攝影機、夾爪等設備即使品牌不同，也能完美串接
- 不受限於特定製造商，同時控制多品牌的機器人
- 沿用既有設備，節省導入新設備的成本
- 強化學習
無需編寫程式， 模仿人類動作的機器人
- 模仿人類示範動作，省去繁複的機器人設定（教導）步驟
- 即時察覺障礙物，自主尋找安全路徑移動
- 機器人自行精進動作，作業更為精準
看見、判斷後立即行動的現場自動化
越是需要精準辨識與精密動作的嚴苛製程，AI 與機器人結合的 AIVot 能力就越能大放異彩。
- 1
視覺引導揀放／組裝
透過攝影機辨識對象的位置與狀態，並指示機器人執行作業。
- 2
基於影像的情境判斷
不僅擷取抓取位置，還能透過 AI 演算法判斷製程狀態，並根據判定結果讓機器人執行相應作業。
- 3
基於 VLA 的機器人控制
利用 VLA 基礎模型，以少量現場資料訓練機器人模型，並透過強化學習，使其在導入後隨著時間推移不斷提升準確度。
從辨識到硬體控制，成就 AIVot 的生態系
視覺攝影機、AI 模型與運營資料與機械手臂相連，如同單一有機體般完美協調。
掌握現場的眼睛
- 即時辨識形狀與大小各異的物體。
- 精準找出位置，為機器人提供視覺資訊。
- （±0.5mm 以內）實現不容絲毫誤差的高精度組裝自動化。
- （±5mm 以內）對各種尺寸與形狀的貨物，快速且穩定地進行揀取與放置（Pick and Place）。
掌握現場的眼睛
- 即時辨識形狀與大小各異的物體。
- 精準找出位置，為機器人提供視覺資訊。
- （±0.5mm 以內）實現不容絲毫誤差的高精度組裝自動化。
- （±5mm 以內）對各種尺寸與形狀的貨物，快速且穩定地進行揀取與放置（Pick and Place）。
計算並學習最佳行動
- 即使是混雜的多樣零件（Mixed SKU），AI 也能聰明地分類與檢出。
- 進行自動對齊攝影機與機器人位置的自動校正（Auto-Calibration）。
- 自主尋找最佳移動路徑，並持續學習進化。
貼合現場的精密執行
- 根據攝影機所見的資訊，即時修正機器人的動作。
- 為您量身設計貼合作業環境與物件形狀的客製化機器人手部（夾爪）。
現場應用案例
AIVEX 已在汽車、電池、精密零件、物流等多元製造現場，創造出檢測自動化與品質改善的案例。 歡迎根據實際製程條件與營運資料，確認其應用成效。
![[AI Robotics Field Notes (2)] What Role Should Reinforcement Learning Play in Robots?](/uploads/5cd9554c-cdd5-496f-9f8d-bc3448035c59.png)
[AI Robotics Field Notes (2)] What Role Should Reinforcement Learning Play in Robots?
Reinforcement learning once looked like the algorithm that would build robot policies from start to finish. We now use it in a different role — not as the lead, but as the corrector. This post lays out why that role is the right one, and how AIVEX's AI Robotics group actually puts it to use.
2026.08.25
![[AI Robotics Field Notes (1)] The Difficulty of Robotic Automation Is Not Determined by Robot Specifications](/uploads/cc78de90-7d2c-4fb8-a690-d2529eb16ab1.png)
[AI Robotics Field Notes (1)] The Difficulty of Robotic Automation Is Not Determined by Robot Specifications
The difficulty of robotic automation is determined not by the robot's specifications, but by the degree of uncertainty inherent in the task. Even with the same six-axis robot arm, a task that repeatedly follows a predefined path is fundamentally different from one involving frequent physical contact. This article breaks down these differences into four levels.
2026.08.13
![[AI Inspection: Challenges in the Field (2)] Where Anomaly Detection Breaks When Trained Only on Normal Data](/uploads/692edf18-875a-4d0a-a2c2-c4696550c6b6.png)
[AI Inspection: Challenges in the Field (2)] Where Anomaly Detection Breaks When Trained Only on Normal Data
Unsupervised anomaly detection — training on normal data alone, no defect images required — looks flawless on benchmarks, yet breaks down in two places at once the moment production data comes in. Worse, the two failures are locked in a trade-off: fixing one makes the other worse. This post is about where to start untangling that.
2026.08.05
想了解導入規模 與運營條件嗎？
查看常見問題
Q.能與現有正在使用的機器人或設備相容嗎？
是的，可以相容。AIVot採用不依賴於特定機器人品牌或硬體的硬體無關（Hardware-Agnostic）架構設計。完美支援與KUKA、Doosan、Yaskawa、Hyundai、Neuromeka等工業現場主要機器人廠商及現有設備的順暢聯動。
Q.現場存在振動或零件位置偏差時也能進行作業嗎？
可以。AIVot支援自適應自主控制（Adaptive Autonomy）技術，能即時偵測現場振動或零件位置的細微偏差等作業環境變化，並自動校正機器人的動作，從而保證作業的穩定性。
Q.能夠根據對象物客製化夾爪嗎？
是的，可以進行客製化設計。我們會精密分析對象物特有的形狀、材質與重量，客製化真空式、磁力式、機械式等最適合的夾爪形式。此外，為因應多品種混流生產，還可應用能夠多用途使用的可更換式手爪（Tool Changer）系統。
Q.在雜散光或現場照明變化的情況下也能穩定運作嗎？
是的，能夠穩健地因應環境變化運作。我們採用自有的遮光結構與專用光學解決方案，有效阻斷外部雜散光的進入，即使周邊照明環境發生變動，也能維持一致的效能，從而確保了穩健性（Robustness）。
Q.對於難處理的對象物（反射體、有光澤/無光澤、透明、表面變化、相似個體等）也能準確辨識嗎？
是的，可以。我們會根據對象物難處理的表面特性，選定同軸光、穹頂光、結構光等最佳的照明及相機配置。對於一般視覺難以區分的相似個體或表面變化條件，也會運用基於深度學習的辨識演算法準確分類並應對。