▋ 一、 生成式AI時代的智慧機械
在生成式AI出現之前，「智慧機械」這個詞主要代表能夠透過感測、控制與演算法等，提升自動化程度的機械系統。以工具機、加工機為例，傳統的智慧化方向，大多著重於精度提升、加工效率最佳化或預防性維護等。例如，利用感測器監控主軸震動、刀具磨耗，配合機器學習模型進行故障預測；或透過數位孿生技術模擬加工過程，減少試製成本等。這些技術的核心在於資料分析與規則學習，AI主要扮演判斷與控制的優化者，但並不具備創造性與語意理解的能力。
然而，當大語言模型（Large Language Model, LLM）與生成式AI（Generative AI, GAI）登上舞台後，人工智慧的角色產生了根本性的轉變。傳統AI主要是依賴明確的資料標註與特定任務訓練，例如瑕疵辨識、刀具壽命預測等。而生成式AI則以龐大的語料，透過學習語意、邏輯與上下文，具備自然語言理解與內容生成能力。它不僅能回答問題，更能撰寫報告、生成程式碼、總結維修紀錄，甚至與人類工程師進行對話式互動。這種模型不再是被動執行任務的工具，而是能主動提供建議、推理、甚至創意發想的「智能夥伴」。
生成式AI與過去AI的最大差異，在於「泛化與理解」。傳統AI像是專精於一門手藝的技工，只能在已學習的任務範圍內運作；而生成式AI則更像一位具有跨領域知識的技術顧問，能理解語言、技術文件與使用者需求，並以對話方式協助解決問題。對智慧機械領域而言，這種能力的出現，意味著世界正從自動化走向認知化、從機器控制走向人機協作。
例如，在加工現場，生成式AI可結合機台控制資料、操作手冊與維修記錄等，成為操作員的「數位師傅」。它能即時回應：「刀具異常震動，可能是進給率設定過高」，或主動建議最佳切削參數、生成加工程式模板，甚至協助進行加工優化等工作。這讓智慧機械不再只是被控制的對象，而是成為能「理解人意、協作決策」的夥伴。
因此，隨著生成式AI的成熟，智慧機械的未來正邁向一個新階段，我們將之稱為「智慧機械Copilot」。這種Copilot並非僅是語音助理，而是一位能理解製造語境、具備維修知識、熟悉工廠流程的「虛擬同事」。它能與操作員對話、提供加工參數建議、協助診斷問題，甚至在異常發生時即時生成解決步驟。
▋ 二、 智慧機械Copilot的目標與價值
在生成式AI的浪潮下，智慧機械不再僅是自動化的延伸，而是邁向人機
「共智」（Co-Intelligence）的新階段。為了讓機械真正成為工程師或操作員的合作夥伴，智慧機械Copilot的誕生正是這一轉型的關鍵。其目標在於將語言智能與機械專業融合，打造一個能理解操作語境、預測需求、主動協助的智能助理，使機械具備「思考、對話與行動」的能力。這些能力至少包括：
- 產品資訊服務：知識的即時橋樑
在傳統工廠環境中，操作人員常需翻閱厚重的操作手冊或查詢分散的技術文件。智慧機械Copilot可整合製造商的產品資料庫、維修紀錄與操作指南等，透過自然語言查詢即可獲得答案。例如，當操作者詢問「這台五軸加工中心的主軸極限轉速是多少？」Copilot可即時回覆並提供相關維護建議。它不只是資訊檢索工具，更是知識整合與情境理解的智慧門戶。
- 操作助手：從指令到理解
機械設備的操作，向來是製造現場最需要經驗與專業知識的環節。從刀具更換、主軸轉速設定、進給率調整，到冷卻液壓、夾治具校正等，每一個細節都牽動加工品質與設備壽命。即使是同一台機器，面對不同材質或零件形狀，也可能需要截然不同的參數與步驟。對熟練技師而言，這些設定仰賴多年實務經驗；而對新手操作員或不熟悉機型的人來說，這些繁瑣的操作常是一道高牆。智慧機械Copilot的任務，正是要化繁為簡，將機械操作知識轉化為即時的理解與引導。當操作員面對陌生的功能或設定時，不必再翻查厚重手冊或詢問資深師傅，只需以自然語言詢問：「這個加工模式該怎麼設定？」Copilot便能結合機台狀態、歷史資料與製造商指引，提供逐步操作指導，甚至直接在介面上自主顯示應該調整的參數與安全提示。
- 故障診斷與自主警示：預防勝於修復
機台故障往往導致高昂的停機成本。Copilot結合感測器資料與維修知識庫，能即時分析異常信號，預測可能的問題來源。例如主軸震動異常時，它可提示「潤滑油壓不足或刀具磨損」，並自動調出歷史維修紀錄。更進一步，系統可在問題發生前發出自主警示，主動建議維護時程，讓維修策略由「被動修」轉為「預防性護理」。
- 語音控制與多語系互動：跨越操作邊界
在嘈雜的工廠現場，雙手被機台佔用時，語音互動成為最自然的操作方式。智慧機械Copilot可支援多語系語音控制，讓不同國籍的操作人員以母語下達指令，AI自動翻譯並執行。例如，英語系的工程師可以直接用英文、越南技術員則可以說越南語，Copilot都能即時理解並回應。這種跨語言協作能力將全球製造團隊連結在同一智慧平台上。
- 多智能體（agents）協作：從單機到融入
智慧機械在未來的工廠中，不再只是一台獨立的機器，同時也需要融入整廠的多智能體協作網絡。智慧機械Copilot可作為本機的中樞代理，接受來自不同機台、機器手臂或倉儲系統的agents任務分配。例如，當某台機器維修中，Copilot能主動知悉並即時配合調整生產，實現整廠層級的動態最適化。
綜觀上述功能，智慧機械Copilot的價值不僅在於提升操作效率或自動化程度，而是
重新定義人與機械的關係。它讓機械從「被動的生產工具」轉變為「具備理解力與互動力的智慧夥伴」。在這樣的架構下，知識不再被鎖在技術文件裡，而能即時被提取、理解與運用；操作不再依賴經驗傳承，而能透過智慧輔助實現標準化與可學習化。
在實際應用層面，智慧機械Copilot帶來的價值體現在三個維度：
- 效率與精度的提升 — 通過即時建議，減少試製與誤操作，縮短設定時間。
- 知識的普及與傳承 — 將經驗數位化、語意化，使新手能快速上手、老手能持續精進。
- 決策與協作的升級 — 機械能主動理解情境、協調資源，實現生產線之間的智慧互補與動態調度。
最終，智慧機械Copilot所帶來的，不僅是技術上的自動化提升，更是智慧製造邁向共智（Co-Intelligence）時代的關鍵橋樑。Copilot讓「機械懂人、機械助人」，讓每一位操作員都能在生成式AI的輔助下成為更高效、更具洞察力的製造專家。
▋ 三、 智慧機械Copilot的架構設計
智慧機械Copilot的系統設計，旨在讓人工智慧不僅存在於雲端，而能深入到每一層機械控制中，形成從雲端到邊緣、再到設備端的智慧閉環。如下圖一所示，整體架構由「AI Twin」、「Copilot Core（含Runtime、HMI、SDK）」與底層的「控制層（Controller、PLC、IOBox）」所組成。這樣的分層設計讓AI能安全、即時、且靈活地介入機台操作，實現智慧機械的「感知－思考－行動」循環。
圖一、智慧機械Copilot架構圖
- AI Twin ：智慧機械的知識大腦
AI Twin是整個系統的中樞智慧核心，扮演企業級知識平台與生成式AI引擎的雙重角色。它匯集工具機領域的操作經驗、維修知識、設計數據與生產紀錄等，形成可持續學習與推理的知識體系。AI Twin並非單一部署形式，而是依應用需求分為三層：
- AI Twin Cloud：集中處理高階語言模型與知識整合任務，例如故障案例分析、製程最佳化建議。
- AI Twin Edge：部署於工廠端伺服器或閘道設備，負責即時數據分析與模型推理，兼顧效能與延遲。
- AI Twin Embedded：嵌入機台內部，提供離線情境下的輕量型AI輔助，如加工參數建議或異常警示。
藉由這種多層式配置，AI Twin能根據場域特性靈活運算，既維持雲端智慧的深度，又具備現場回應的速度，成為Copilot運作的「知識大腦」。
- Copilot Runtime：AI 與機器的橋樑
Copilot Runtime是連接AI Twin與實體設備之間的關鍵通道。它本身並不直接執行AI模型，而是負責指令翻譯、資料交換與安全控制。Runtime可與控制器（Controller）、PLC及IOBox等核心控制模組即時通訊，確保AI的指令能落實到實體層面。例如，當AI Twin要求取得加工進度或監控刀具溫度，Runtime能立即回傳精確數據；當AI Twin建議調整主軸轉速或進給率時，Runtime則將其轉換為具體控制信號下達至機台。這種雙向連結讓AI從「思考層」真正延伸至「動作層」，確保智慧決策能快速實踐於生產現場。
- Copilot HMI：多模態的人機互動介面
在工廠現場，操作人員與AI系統之間的溝通品質，決定了智慧化導入的成效。Copilot HMI（Human-Machine Interface）因此被設計為多模態整合介面，結合語音、影像與文字等輸入方式，讓操作更自然、更直觀。除了傳統的按鍵與觸控操作外，HMI可支援多語系語音互動。例如操作員可直接詢問：「目前刀具磨耗狀況如何？」Copilot即能以自然語言回覆，並在螢幕上顯示趨勢圖或警示指標。若操作員拍攝零件影像，HMI可連結AI Twin的視覺模型即時檢測表面缺陷，並標示可疑區域。這種「HMI + AI」的融合，不僅降低操作難度，更將經驗技師的專業知識轉化為可被AI學習與擴散的資產，實現從「人助機」到「機助人」的操作新模式。Copilot HMI可以根據需求自行客製開發。
- Copilot SDK：智慧機械的開放生態基礎
為了推動產業普及化與跨廠牌整合，Copilot提供完整的SDK（Software Development Kit）作為開放式基礎建設。SDK內含API介面、資料通訊協定、開發工具與整合框架，讓機台製造商能快速嵌入Copilot功能。透過SDK，廠商可建立客製化的HMI模組，或接入AI Twin的跨平台服務（如MCP、A2A資料交換），實現不同機台間的智能互通。第三方開發者亦能基於SDK開發延伸模組，如刀具壽命預測、能耗最佳化或智慧排程工具。這種開放共享架構有助於形成標準化生態，推動智慧機械從個別導入走向產業級共榮。
▋ 四、 為台灣機械業建立一個開放的「AI力」
台灣機械產業長年以精密製造與彈性客製聞名於全球，然而面對近年來AI驅動的製造變革，僅有硬體優勢已難以維持競爭力。未來的價值將取決於
「誰能讓機械更懂人、能思考、能協作」
。本文提出的智慧機械Copilot正是這個轉折點的關鍵構想。它不只是智慧工廠的一項新技術，而是一種重新定義人機關係的製造哲學—讓AI不取代人，而是與人共智、共創。
另外本文提出的智慧機械Copilot架構設計也展現了極高的前瞻性。透過AI Twin、Runtime、HMI與SDK的分層架構，台灣機械業能夠建立屬於自己的智慧中樞，而非被動依賴外部黑盒子式的AI方案。AI Twin成為知識大腦，可以累積並學習自己產品長年的經驗與工法；Runtime與HMI則讓AI與機械深度融合，真正落地於現場操作；SDK則讓開發者與廠商能自由擴展應用，形成共通、開放的創新生態。這樣的「開放AI力」對台灣機械業具有三重意義：
- 讓知識成為資產而非依附
過去機械業的Know-how往往散落於技師腦中或紙本手冊中，難以被系統化與傳承。如今，透過AI Twin，廠商可以將自己的製程經驗、參數規則、維修紀錄直接建入系統，立即生成專屬於自家品牌的Copilot。這意味著每一家工具機廠都能打造出自己的AI助理，擁有獨特的智慧資產，並在市場上形成差異化優勢。
- 讓AI發展從封閉走向自主
藉由Copilot SDK的開放設計，廠商與第三方開發者不再受限於國際大廠的閉鎖架構，而能自由延伸AI應用。例如，開發符合特定產線需求的能耗最佳化模組、語音導引維修工具、或多語系即時翻譯介面等。開放的生態讓創新得以在台灣本地發芽，並形成跨產業的合作網絡，推動機械業整體AI力的升級。
- 讓智慧製造的價值真正落地
有了Copilot，AI不再只是雲端演算法或遠端服務，而能嵌入每一台機器、每一位操作員的日常中。它將AI的力量從理論層拉回現場，使加工操作、維修效率、使用效率等都能實質提升。這不僅是技術上的演進，更是產業的轉型。
總結而言，智慧機械Copilot不只是技術創新，更是一個屬於台灣智慧機械的AI製造藍圖。它以開放為核心精神，讓每一家機械廠、每一位工程師都能擁有並塑造自己的AI力，從被動採用轉為主動創新，從封閉架構走向共享生態。當AI成為台灣機械業的共同語言與創新引擎，我們將不僅是製造機械的國家，更是創造智慧機械的國家。