數十年前，當第一批工業機器人被安裝在生產線上時，它們的宿命彷彿早已註定。
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在一個被精確規劃好的位置上，以超乎人類的精準與耐力，日復一日地重複著單一的任務。它們是效率的化身，是產線上最可靠的員工，卻也是一群沉默的「獨行俠」。它們的世界裡，只有一場漫長的「獨白」，關於角度、力道與速度。它們從不需要，也不懂得如何與僅有數步之遙的同伴，進行一場簡單的「對話」。
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然而，時代的腳步從不停歇。
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當工廠的節奏越來越快，當物流中心需要在幾分鐘內處理成千上萬件五花八門的包裹時，這群「獨行俠」們雖然各自都很努力，但整體的效率卻遇到了瓶頸。它們無法臨時換手支援、無法動態協調路徑，整座工廠的「智慧」，依然掌握在人類管理者手中，依賴著對講機與指令看板進行著傳統的調度。
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於是，一個大膽的想法在工程師的腦中誕生了：如果，我們能讓機器人彼此「交談」呢？
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如果它們能像人類同事一樣，互相提醒「我要過去了，請讓路」，彼此協商「這個任務你來做比較快」，甚至共同解決「糟糕，輸送帶卡住了，我們得想個新辦法」的突發狀況呢？
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這個曾經如同科幻片的想法，如今，已經在亞馬遜的物流中心，數百臺搬運機器人在地面疾行，彼此避開路徑、分工搬運貨架，幾乎不需要人為介入。這正是「群機協作」（swarm robotics）的典型場景——機器人不再只是人類的助手，而是能彼此溝通、即時協調的自主團隊。
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機器人從「單機作業」進化到「群機協作」，仰賴的不僅是人工智慧（artificial intelligence, AI）、材料科學與仿生學的進步，還有一項經常被忽略、卻極為關鍵的基礎能力——通訊。
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為了更深入了解通訊與機器人之間的關係，我們訪談了國立臺北科技大學電資學院副院長潘孟鉉教授與國立陽明交通大學電機工程學系王蒞君教授，請兩位專家分享通訊技術如何改變機器人的協作模式，並推動它們從「單一作業單元」邁向「協同作業群體」。
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群機並非僅是數量增加
「群機協作系統，並不是把許多機器人湊在一起就能運作。」潘孟鉉教授開門見山地指出。
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多數機器人在各自領域都表現優異，有的專精於搬運貨物，有的擅長進行精密檢測，也有專為戰鬥設計的型號。然而，這些「單機機器人」在面對更複雜、範圍更廣的任務時，往往受限於計算資源、感知範圍或行動能力。
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若能將它們整合，情況便截然不同。例如，歐盟與日本合作的 CURSOR 地震搜救系統，採用「無人機群和微型地面機器人」（small mobile utility robots for rescue, SMURF）的協同模式：空中無人機一方面以高解析影像建構 3D 地圖，並可搭載地面穿透雷達（ground-penetrating radar, GPR）掃描掩埋目標；另一方面將 SMURF 投送至人員難以抵達的區域。SMURF 進入瓦礫縫隙後，結合視訊與熱影像、雙向語音，以及化學感測模組 SNIFFER（可偵測 CO₂、氨等）進行近距離搜尋。整體由在空中充當通訊樞紐與指揮節點的「母艦」（mothership）無人機串聯，所有資料即時回傳後端平臺進行資料分析與指揮調度，充分揮群機分工協作的效益。
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正如潘孟鉉教授所言：「群機協作的價值不僅在於數量的增加，更在於不同機器人能力的互補，以及效率的乘數效應。這才是我們需要發展群機協作的原因。」然而，要讓來自不同廠商、不同功能的機器人真正「溝通」，第一道關卡便是通訊。
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王蒞君教授解釋，通訊並非僅是訊號的收發，還可分為三個層面：
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<li>連接層：負責將訊號傳出與接回，確保機器人之間能穩定連線。</li>
<li>通訊協定層：確保不同設備能「聽得懂」彼此的訊息。</li>
<li>協作與控制層：負責分工協調與動作安排，使整個團隊如同單一系統般運作。</li>
</ul>
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每一層都是群機協作能否順利運作的關鍵環節。唯有層層打通，機器人才有可能從「各做各的」，進化為「協力完成任務」。
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連接層的大進化！5G 開啟群機「即時溝通」的新時代
連接層如同人類的神經網路，負責將每一臺機器人彼此連結，並傳遞即時訊息。過去，多數機器人仰賴 Wi-Fi 或有線網路，不僅容易受到環境干擾，還可能因延遲或斷線而中斷協作。
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潘孟鉉教授指出：「在 5G 出現後，這個情況有了顯著改善。」5G 基地臺不僅能以更高速度同時傳送更多資料，還能克服工廠環境中常見的金屬干擾與遮蔽死角問題，使連接層在複雜場域中依然能保持穩定通訊。
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另一方面，時間敏感網路（time-sensitive networking, TSN）作為乙太網路的擴展標準，能在有線網路上達成微秒級的同步，並透過流量優先級機制，確保關鍵控制訊號準時且穩定地送達。
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若仍難以想像 5G 的威力，王蒞君教授以數據說明：「在 4G 環境下，延遲約為 30–50 毫秒。當 500 臺機器人同時傳送即時資料時，40 毫秒的延遲可能讓每個決策落後 2–3 個動作週期，導致交通堵塞甚至碰撞；而在 5G 下，延遲可降至 1–10 毫秒，機器人幾乎能同步作出反應，就像共用同一顆大腦。」
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隨著 5G 與 TSN 等技術的導入，連接層如今已能支撐更大規模、低延遲且高穩定性的通訊環境，讓機器人之間幾乎能「同步」行動，也能應用於自駕車、智慧工廠等需要即時反應的場域。對群機協作而言，這無疑是不可或缺的基石。
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通訊協定讓群機真正「聽得懂」彼此
然而，即使訊息能順利傳遞，也不代表機器人能立即展開協作。潘孟鉉教授指出，群機協作現場常見的一大難題，是機器手臂的控制器無法直接理解自主移動機器人（autonomous mobile robot, AMR）的任務指令，其根本原因在於雙方資料格式不一致。
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要跨越這道障礙，必須在協定層導入標準橋接或中介軟體，制定統一的資料格式與解讀規則，確保不同廠牌、不同功能的機器人能真正「聽得懂」彼此的訊息。這套規範與規則，正是所謂的通訊協定。
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通訊協定通常以程式碼的形式寫入機器人的處理器中，負責規範訊息的封裝、傳送與解讀方式。當一臺機器人下達任務指令時，協定層會先將該指令轉換成所有成員皆能理解的統一格式，再透過連接層高速傳送至目標機器人；接收端的協定層則會立即拆封、解讀，並轉換成具體的動作或回應。
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為了確保資料交換的高效與穩定，通訊協定會依據不同應用場景進行優化。例如，日常使用的「HTTP」即是基於 TCP/IP 的網路通訊協定，當使用者在瀏覽器輸入網址時，對方的伺服器能立即識別並回傳對應的網站內容。
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潘孟鉉教授指出，目前雖有業界廣泛採用的協定，如 MQTT、DDS 等，但至今尚未出現能涵蓋所有群機協作情境的單一通用協定，因此仍需依不同環境進行客製化開發。此外，隨著大量物聯網裝置持續生成資料，通訊協定在高擴充性與訊息管理能力方面，仍存在挑戰。
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他強調，若缺乏如同「交通警察」般的高效協定機制進行流量調度，網路就容易壅塞甚至導致資料遺失。要充分揮機器人即時協作的潛力，通訊協定的設計與制定仍需持續整合與精進。
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群機協作的兩顆「大腦」：中央控制與邊緣運算
5G 為群機協作鋪設了高速對話的管道，使每臺機器人能在同一時間接收彼此的訊息；通訊協定則負責將不同廠牌、不同系統的資料轉換為共通語言，避免資訊在傳遞過程中失真。當訊息被正確解讀後，便會送入任務協作的邏輯層。
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邏輯層是區分群機協作與單機作業的分水嶺。單機作業只是各自完成手上的工作，而群機協作需要智慧化的策略安排與分工，這項任務由兩個核心系統——集中式中央控制與分散式邊緣運算（edge computing）共同承擔。
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集中式中央控制系統就像全體機器人的統帥，透過演算法訓練，人工智慧可跨場域處理長期決策，運用機器學習模型分析大量歷史數據與基礎環境資訊，提前預測需求、分配資源。集中式中央控制系統同時掌握各機具的即時狀態，根據情勢安排優先順序，進行全局規劃，確保整個機群協作步調一致。
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邊緣運算則像駐守前線的小隊長，負責在現場即時做出判斷，是完整群機系統的最後一塊拼圖。透過邊緣運算與分散式人工智慧，機器人將計算與決策能力直接下放至內建的專用 AI 晶片、CPU 或 GPU，不必事事回報中央系統。
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此種架構帶來三項直接效益：反應速度更快，可在毫秒間完成突發事件處理與安全控制；降低頻寬壓力，只需將必要的摘要資訊傳回中央系統；並提升系統韌性，即使暫時失去與中央的連線，機器人仍能獨立執行核心任務。正因如此，中央控制與邊緣運算的協同運作，讓群機既具備全局協調力，又能在瞬息萬變的情境下靈活應對。
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這種分工模式在現實應用中已有成熟案例。王蒞君教授以特斯拉（Tesla）為例，其中央系統由雲端資料中心與 Dojo 超級電腦構成，負責蒐集全球車隊的駕駛數據，進行大規模 AI 訓練與模型優化，並將更新後的軟體與演算法推送至各輛車；而在車輛端，搭載的 full self-driving（FSD）電腦與 AI 晶片則是邊緣系統的核心，負責在毫秒內處理影像與感測資料，完成避障、加減速等即時反應。
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從亞馬遜倉儲中心的自動化物流系統、CURSOR 計畫的群機協作網，到特斯拉結合雲端與邊緣運算的自駕架構，這些國際領先案例背後，皆有一套成熟且封閉的群機協作系統在運作。那麼，臺灣呢？在這場群機與通訊技術的競賽中，我們究竟處於什麼位置？
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邁向全球群機時代：臺灣的機遇與挑戰
臺灣在群機協作的浪潮中並非毫無優勢。電子與半導體供應鏈、成熟的資通訊產業，以及機械與自動化的整合能力，再加上快速成長的人工智慧研發，讓我們擁有紮實的基礎。例如，國立陽明交通大學王蒞君教授提出「綠色邊緣人工智慧」（Green Edge AI）的概念，讓機器人在前端就能篩選與判斷，只傳送必要資訊，既節能又即時，是通訊與 AI 結合的最佳示範。
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然而，潘孟鉉教授提醒，臺灣面臨的最大挑戰並非技術研發本身，而是跨領域整合與標準制定的不足。由於產業長期維持高度專業分工，企業多專注於晶片製造、軟體開發等單一環節，缺乏整合平臺與跨界協調機制。再加上臺灣產業結構以中小企業為主，資源有限，使得跨品牌、跨領域的標準推行更為困難。
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因此，未來的發展關鍵在於結合製造優勢，打造跨品牌的協作平臺與模組化架構，運用 ICT 技術與研發鏈推動實證場域，並同步培育跨域人才。唯有如此，臺灣才能在全球群機系統競賽中，從技術參與者躍升為尖端引領者。
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（客座總編輯｜國立政治大學資訊學院 劉吉軒院長；研究顧問團隊｜國立臺北科技大學電資學院 潘孟鉉教授暨副院長、國立陽明交通大學電機工程學系 王蒞君教授；責任編輯｜曹盛威、洪孟樊）