晚餐時分，一家熱鬧的火鍋店裡，銀白色的送餐機器人靈巧地穿梭於桌與桌之間，端著滾燙的湯鍋，避開剛起身的客人。幾個小時後，在另一戶公寓裡，一臺掃地機器人安靜地沿著沙發邊緣滑行，收集一天的塵埃與碎屑。隔天清晨，城市街道上方，一架無人機劃過藍天，拍攝著早市的景象；車道上，自動駕駛車以穩定的速度滑行，紅燈前靜靜停下。這些畫面，曾經只屬於科幻電影，如今卻與我們的日常生活無縫交織。
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然而，很少有人在目送它們運作時停下來想過：它們究竟如何「思考」與「行動」？這些機器人並不是孤立的智慧體，而是由一連串精密協作的任務組成——同時驅動馬達、讀取感測器、分析影像、規劃路線，還要與其他機器人或系統交換資訊。它們之間的交流，是不是像老水手的摩斯密碼，或是一種只有它們懂得的無聲暗號？
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事實上，這套「暗語」真實存在，而且有一個簡單卻關鍵的名字——ROS。它不是一個單純的作業系統，而是一個龐大的開源工具箱與共同語言，讓來自全球的硬體與軟體模組像積木般自由拼接，彼此互通、協作，並且推動了整個機器人世界的快速進化。
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開發機器人專用的共同語言：ROS
ROS（robot operating system）名字裡雖有「作業系統」，但卻不是像 Windows 或 MacOS 那樣的作業系統，而是一個專為機器人開發設計的開源中介軟體框架。它提供了工具、函式庫與通訊機制，讓開發者能更有效率地建構機器人應用。
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假如我們要從頭做一臺機器人，需要控制馬達、讀取感測器、分析影像、規劃路線等，ROS 在其中就像「溝通橋梁」，讓這些硬體元件與軟體模組能透過標準化的訊息傳遞與介面協同運作，而不必每次都從頭撰寫整套程式。國立臺灣大學資訊工程學系傅立成教授解釋：「因為 ROS 是開源的，全球開發者能共享、擴充並改進功能，形成龐大的生態系，協助研究者與工程師更快速開發出聰明且可靠的機器人。」
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透過 ROS，我們能將分散的感測器、馬達、攝影機與演算法模組整合在同一個架構下，即使原本使用不同的「語言」，也能順利交流與協作。
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國立陽明交通大學電機王傑智教授形容，以前開發機器人常常要從零開始寫程式，就像要自己打造所有零件；現在有了 ROS，只要透過呼叫就能直接使用現成功能，省下大量時間與人力。這種模組化與開源特性，讓研究人員和創業團隊能專注在創新應用，而不是被基礎開發拖慢腳步，大幅降低了機器人開發的技術疊加複雜度與時間成本，加速了技術整合進展與產品問世。
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那麼，這樣一套作業系統是怎麼出現的？同樣任教於國立陽明交通大學電機系的王學誠副教授娓娓道來。
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曾經，機器人開發因為硬體與軟體分散、介面缺乏標準化而耗時費力，各團隊常常需要從零開始，重複解決相同的基礎問題，直到 2007 年，美國機器人公司 Willow Garage 意識到這個痛點，開始研發一套開源的中介軟體框架——ROS。它的核心目標是：提供一個統一的通訊機制與工具，讓不同的感測器、驅動器與演算法模組能夠以共同的「標準介面」交流，就像積木一樣被靈活組合與重複利用。這不僅大幅降低了機器人開發的門檻，也促成了龐大的社群與生態系，加速了全球機器人技術的發展。
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對於 ROS 的具體發展，國立臺北科技大學資訊工程系陳彥霖教授則以 2025 NVIDIA GTC 大會上，表現亮眼的 1X 人形機器人為例，其核心技術 GR00T，是以 NVIDIA 自主研發的 Isaac ROS 開放框架為基礎，催生出的旗艦專案。
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在大會上，1X 人形機器人已能自主完成整理居家等複雜的實際場域任務，還能理解包含語言、圖像在內的多模態指令，使其能更準確地理解人類的複雜意圖。陳彥霖教授表示，「透過 Isaac ROS，開發者可更高效地實作人形機器人的視覺感知、語音理解與多模態互動任務，並將 ROS 模組與 NVIDIA 加速推論（如 TensorRT、DeepStream）無縫整合，有助於發展更具通用性與智慧化的機器人應用，進一步提升臺灣在軟硬整合方面的競爭力。」
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而 GR00T 最具突破性的成就，在於其「跨機體」能力，在 A 機器人上學會的技能，能輕易轉移到外型與規格迥異的 B 機器人身上。這種「跨機體」能力正是 ROS 帶來的益處，讓開發者不用為了硬體差異，重複開發相同的動作指令。
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ROS 就是智慧機器人的通用解嗎？
隨著 ROS 的快速發展，全球開發者可以共享模組、快速整合系統，大幅降低機器人研發門檻，也讓創新速度倍增，成為今日最具影響力的機器人軟體平臺之一。
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十年前，王學誠副教授剛從美國回來臺灣，他發現，當時臺灣的機器人產業以硬體研發為核心，強調機械結構與製造精度，卻相對忽視軟體與人工智慧的發展。多數產品採封閉式設計，系統難以相容或擴充，導致創新應用受限，產業競爭力也因此受影響。
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不過，十年一瞬，目前臺灣的 ROS 應用已漸漸普及，從大學研究室到新創團隊都已經廣泛採用。許多自動駕駛車、無人載具、服務機器人等，皆利用 ROS 進行感測器整合、路徑規劃與動作產出。
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ROS 既然是有效且便利的語言，那麼，在臺灣的機器人產業中，都需要使用 ROS 嗎？
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王傑智教授提醒，臺灣產業在導入機器人技術時，應先從「實際需求」出發。ROS 擅長整合多種感測器、演算法與控制系統，特別適合應用在自動駕駛車、服務型機器人等需要高度協作與彈性擴充的場景。
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但若是工業生產線上的機器手臂，其主要功能只是重複搬運、堆高或簡單轉化動作，控制流程單一且穩定，往往不需要 ROS 這樣龐大而開放的架構。對這類應用而言，使用專用控制器與封閉系統，反而更簡單、穩定且成本低。
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因此，選擇是否導入 ROS，應依產業特性與任務複雜度決定，而非一味追隨潮流。
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要能產業升級，得累積技術能量
談到臺灣機器人產業的發展，王學誠副教授首先點出了國際市場的現實差異。他認為，歐美國家擁有完整的生態鏈，從核心技術、零組件供應，到軟體平臺與應用場景，都形成了相互支持的系統。然而，這並不意味著臺灣沒有機會。相反地，臺灣擁有靈活的在地化優勢，能夠更快回應市場與客戶的需求。例如結合 TAIDE 語言模型的機器人，就是針對特定場域迅速客製化的成果，展現出臺灣研發與製造鏈的反應速度與彈性。
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王傑智教授也從更宏觀的角度看產業升級與變遷背後的「機緣」。以自駕車為例，他早年投入研究時，沒想過它會成為一個蓬勃發展的產業。然而，當技術成熟、基礎設施到位、市場需求抬頭，時機一到，自駕車便躍升為熱門焦點。他強調，科技的存留與發展，取決於人類是否覺得它「好用」。好用的技術會自然成為趨勢，並推動下一波創新。
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因此，若臺灣希望抓住產業升級的契機，就必須培養更多優秀人才，讓他們在合適的環境中冶煉韌性，累積技術能量，才有望在機會出現時，鋒利地切入並放大優勢。科技產業的未來，只屬於那些準備好的人。
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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｜國立陽明交通大學電機系 王傑智教授、國立陽明交通大學電機系 王學誠副教授、國立臺北科技大學資訊工程系 陳彥霖教授；責任編輯｜曹盛威、洪孟樊）