2024年10月，沙烏地阿拉伯未來投資倡議(FII)大會，在談及AI和人形機器人時，馬斯克再一次大膽預測，描繪出2040年，人形機器人的數量或將超過人類，達到100億個的未來景象，且預估每台機器人的價格將穩定在2~2.5萬美元之間。
當下，技術飛速發展，眾多機器人公司如雨後春筍般湧現。每一個機器人關節的背後，都離不開位置感測器的精準掌控，市場的潛力，讓人憧憬不已。在工業及消費性的部分人形機器人，由於低轉速應用，艾邁斯歐司朗(ams OSRAM)的AS5600位置感測器就足以勝任(圖1)。
而在部分高轉速的工業應用中(圖
2)，比如機械手臂，ams OSRAM的電感式位置感測器AS5715R因為可以實現穿心的安裝方式，被普遍採用。高精確度位置感測器從人形機器人、無人機到新能源汽車等應用需求逐漸提升。以磁性位置感測器和電感式位置感測器兩個方案作為雙輪驅動，產業潛力無窮。
新能源車成應用開拓主力
目前位置感測器最主要的應用領域主要集中在汽車、機器人、無人機以及傳統工業中電位器、旋鈕之類的應用。現階段業務最集中、也是最重要的一塊就是新能源汽車中和角度、轉速以及位置相關的應用(圖3)。
在電氣化革命演進愈發深入的當下，新能源車中特別是在電橋系統、煞車執行器、乾式煞車器、電動協助轉向(EPS)和驅動馬達等關鍵部件中，位置感測器無處不在(圖4)。此外，新能源車上還衍生出不少基於位置感測器的創新應用，比如熱管理系統。以全球領先的新能源車公司為代表，將熱管理系統的所有熱量分配整合至TMS或GHS的大型系統中，而這個系統也會整合眾多小型無刷直流馬達(BLDC)。
在無刷直流馬達中，磁性位置感測器確保了馬達在複雜環境下的穩定運行，為新能源車的高效能源利用和舒適駕乘體驗提供了有力保障。
列舉幾個較為重要的應用範例。
電動協助轉向EPS應用
從圖5的安裝位置可以看出，磁性位置感測器和磁鐵之間緊密相鄰，而磁鐵下方的BLDC馬達是靠近磁鐵走線的，因此其產生的雜散磁場干擾是比較強烈的，對位置感測器的晶片感應會影響較大。但是磁性位置感測器能在這種應用場合下工作得非常好，保持高精確度，對外部磁場干擾的免疫。特別是在一部分高階車型中，由於駕乘體驗升級而帶來的應用，也離不開位置感測器的加持。
磁性位置感測器
圖6的動態高速主動避震阻尼系統，系統中包含一個功率為幾千瓦的馬達，其中就用到了磁性位置感測器，以實現轉速、位置的測量。特別是在磁鐵和位置感測器之間還放置了一個金屬結構件，即使在這類特殊應用場合下，仍然能實現很好的感應。事實上，伴隨著汽車電氣化、智慧化的革命，位置感測器也遇見了更大的舞臺。
位置感測器
底盤行車高度的測量是比較熱門的應用，而且為了測量車身的高度，一般一輛車會裝有四顆位置感測器。從圖7可看出，該款位置感測器採用的是SIP封裝，簡單說就是插針式封裝，由於不需要電路板的安裝環境，因而可以將整個感測器做得很小，而更適合應用於緊湊型空間中。
對於底盤行車高度的測量，主要是為了檢測車身高度，進而調節車燈的燈光對人臉的照射角度，避免直接照到人臉或者漏掉某個周邊環境，從類似這樣的細節入手，大幅提升了駕乘者和周圍環境參與者的整體用戶體驗。儘管位置感測器在傳統燃油車時代就已早早上車，但已有場景的再升級，以及伴隨EV出貨量不斷湧現的人性化設計新需求，都給位置感測器帶來更多流量。
技術應用要點
在應用案例介紹中，磁性位置感測器效能突出的一大關鍵點就是—抗外部磁場干擾能力。磁性位置感測器就是基於霍爾效應，在一個圓周上面布置了四顆平面霍爾單元，同時，這四顆平面霍爾只感應Bz方向。基於圖8所呈現的Bz方向的差分感應原理，確保感測器對Bx方向和By方向的雜散磁場做到絲毫不受影響。
對於Bz方向的雜散磁場干擾，在做差分運算的時候，一個雜散磁場是共模的，一個方向是增加Bz，另外一個方向是減小Bz，所以當做差分運算時，這個共模的訊號基本上可以百分之百地消除掉，只剩下原本沒有受到磁場干擾的Bz。這也是在磁性位置感測器晶片布置四個平面霍爾單元的目的。
正是基於這樣的特殊設計，廠商如ams OSRAM的磁性位置感測器即使在大馬達、高電壓的使用條件下，外部磁場環境很惡劣，依然可以做到不需要額外的屏蔽措施。磁性位置感測器可以達到20,000A/m的抗干擾能力，相較市面其他產品幾乎是20倍的效能優勢。
在極強的抗外部磁場干擾的能力之外，封裝的創新也值得一提。SIP封裝(圖9)，一方面針對結構緊湊的應用，另一方面也適用於為了節約成本，將一些被動元件整合到了位置感測器晶片管腳的處理，同時插針式的封裝形式，在後端可以直接採用電阻焊或者鉚接製程實現連接，大幅降低BOM成本。
另一個雙模封裝(圖10)，其實就是垂直方向的雙Die設計。不同於市面上平行擺放的雙Die設計，由於水平方向的位置差異，在測量轉速或者角度時，會導致不對稱的誤差輸出，雙模封裝可以充分解決此類問題。此外，當兩個Die在垂直方向排列擺放時，磁場不論是往垂直於該平面的X方向偏，抑或往Y方向偏，晶片端感應到的磁場始終是對稱的，由此也能始終保持高精確度。
新能源車驅動馬達
針對新能源汽車中的驅動馬達，它的設計多為通孔，也就是馬達的驅動軸要從電路板中穿心而過來安裝。在這類應用場景中，電感式位置感測器就會發揮出最大優勢。電感式位置感測器最主要就是針對上述新能源車上的大馬達應用，或者緊湊型的需要穿心安裝的空間環境場景。
在精確度和可靠性之外，AS5715R最突出的特色就是設計的靈活性，既可以滿足穿心安裝，也可以實現半圓或者四分之一圓形的偏心軸安裝。目前客戶需求很多，這主要源於在混合動力車型中的應用。在混合動力車型中，馬達的空間很緊湊，而若要做成一個圓形電路板，勢必尺寸又大，成本又高，因此扇形方案便成為很好的選擇。
隨著全球製造業加速邁向自動化與數位轉型，生成式人工智慧(GAI)正成為推動智慧工廠革新的核心技術。透過GAI優化製造流程與決策，加上數位孿生(Digital Twin)技術即時模擬工廠運作、預測未來狀態，製造業的營運模式將迎來顛覆性變革。在這場技術演進中，智慧工廠不再只是單純的自動化系統，而是具備數據驅動決策、預測性維護及自主學習能力的高度整合生產環境。本次由新電子、新通訊、網管人雜誌共同主辦的《2025智慧製造落地攻略論壇》，聚焦現代化新興技術如何驅動生產效率提升、優化產品品質管理並加速產業創新。同時，論壇也強調企業須確保營運韌性，以因應市場快速變化，進而建立競爭優勢。
成式人工智慧(GAI)正在推動智慧製造的發展格局，成為企業追求數位轉型與生產效率提升的重要技術。自OpenAI開啟GAI熱潮以來，不僅技術迭有突破，更全面顛覆現代人的工作模式，即使在高度專業的工業製造領域，藉由GAI協助進行決策，在生產流程設計與自動化控制方面亦可有所發揮。近期DeepSeek的出現，更讓應用的門檻有機會降低，使企業得以可負擔的成本導入GAI，推動產業應用的普及。
工業技術研究院業務發展處副處長吳志平指出，過去企業若要導入大型語言模型，必須投入高昂的硬體設備成本，如今可能僅需百萬甚至數十萬元，就能建立專屬的GAI，運用企業內部知識庫訓練AI模型，強化產業專屬知識的學習與應用，使AI真正成為企業核心競爭力。
AI的應用方式也正在從鑑別式轉向生成式。吳志平解釋，傳統的鑑別式AI主要用於分類和識別，例如瑕疵檢測、安全帽佩戴識別等，透過分類技術判定異常狀況。相較之下，GAI則聚焦於創造新內容，如自動生成設計方案、最佳化製程參數，甚至開發創新製造工藝。這項變革對智慧製造影響深遠，以往製造業高度仰賴經驗豐富的技師進行製程調整，而GAI則能透過數據驅動的方式提供最佳化建議。然而，他強調，在高精度、高安全性的製造環境中，AI生成的內容仍必須經過嚴謹測試驗證，以確保決策的準確性與可行性。
從檢測到生產決策應用GAI
台灣的高科技製造業早在GAI廣受關注前，就已開始在製程中導入AI技術。智慧製造產業顧問陳盈宏指出，GAI在產品缺陷檢測、設備維護自動化及生產計畫決策等領域已發揮重要作用。例如，傳統的瑕疵檢測需透過顯微鏡放大異常區域，由人工判讀缺陷並決定是否停機檢修。透過AI影像辨識技術，系統可自動分類與分析缺陷，大幅降低人力需求，提高檢測效率。
設備維護也是GAI可發揮關鍵價值的領域。過去設備保養需依賴技術人員逐一填寫工單，不僅耗時，還可能因人為疏忽導致錯誤或遺漏。如今，透過AI與雲端運算的整合，設備保養數據可即時同步，系統能自動記錄並更新維護歷史。此外，結合行動裝置輔助現場操作，能進一步減少重複填報作業，提高維護精準度與作業效率。
大語言模型實現Physical AI應用
ChatGPT等大語言模型的應用模式打破了人機互動的技術障礙，使企業能以自然語言進行會議記錄摘要、數據整理及決策建議。然而，吳志平提醒，在工廠內部應用GAI須特別謹慎。若AI生成的生產流程或機械操作指令出錯，可能造成重大損失，甚至影響產品品質與生產安全。因此，工業領域應用GAI時，必須經過嚴格的測試與驗證機制，確保AI決策的準確性與可執行性。
近來，檢索增強生成(RAG)技術的發展，讓企業能更有效地引入GAI應用。吳志平指出，企業過去若要導入大語言模型，通常依賴如Llama等開源模型，但這些模型資料源龐大凌亂，無法直接滿足特定產業需求。RAG技術則提供了一種解決方案，透過結合內部知識庫與最新數據，AI可在生成回應前檢索相關資訊，進而減少幻覺(hallucination)並提高回應的可信度。這對於企業導入GAI至關重要，能確保AI輸出的內容更具產業專業性與準確度。
如今GAI的應用正在延伸至機器人控制與生產自動化。吳志平說明，人型機器人的運動控制通常需要人工撰寫大量程式碼，藉由GAI輔助自動生成最佳運動軌跡，提高其靈活性與適應性。
台灣本土新創公司MetAI，看重下一代AI發展趨勢將轉向「Physical AI」，涵蓋機器人、機械手臂等領域，自主研發利用GAI技術來自動建構數位孿生(Digital Twin)。MetAI創辦人暨執行長余泰萬說明，透過讀取2D CAD設計圖，AI能夠在短時間內生成完整3D模型，包括設備擺放、輸送帶運行方式、機械手臂作業模式等。並進一步整合AI訓練平台，使機器人能夠在虛擬環境中學習最佳運作方式。藉此可打破傳統產業導入自動化的障礙，讓企業能夠透過數位孿生與AI訓練，找到最適合自身需求的運作模式。
成式人工智慧(AI)、量子運算等新興科技正迅速推動產業升級，而這一切的發展都仰賴穩定且充足的電力供應。伊頓(Eaton)透過電網互動式UPS(EnergyAware)技術，提供高效能電力解決方案，不僅能保護關鍵設備不受電力中斷影響，更能協助企業建置微電網，提升能源韌性，並透過儲能技術優化電力使用，以降低電費支出與碳排放。
伊頓企業業務經理林艾蓁說明，伊頓深知企業對於電力穩定性的需求，因此提供多層次的電力保護與管理方案，以提升電力系統的可靠性與彈性。針對不同產業需求，伊頓開發了UPS 9395XR，這款UPS具備高功率密度，可適用於資料中心與製造業，同時採用模組化熱插拔設計，使維護時間大幅縮短，進而降低營運風險。此外，其節能模式效率高達99%，可有效降低能耗與電費，為企業提供更永續的用電解決方案。
隨著老舊電力設備的汰換需求增加，伊頓亦推出動態UPS替換方案，專為老舊的動態UPS系統設計，透過熱同步併聯技術，使靜態UPS取代動態UPS，不僅降低噪音與空間佔用，還能提升設備可靠性，減少長期維護成本。
為了因應電力需求的變化，伊頓的電網互動式UPS(EnergyAware)則進一步結合UPS與儲能功能，使其能夠參與電力調度與削峰填谷。當電網需求上升時，UPS可放電支援；當電網需求降低時，則能充電儲能。
電網互動式UPS運用智慧控制技術，自動調節充放電行為，以確保企業營運不中斷，並提升電網穩定性。林艾蓁舉例，在需量反應機制下，UPS可設定目標用電量，當企業用電超過標準時，立即放電補足，反之則充電儲能。同時，透過固定功率放電模式，在特定時段穩定輸出電能轉移高電價時段的用電壓力。
在電費優化方面，智慧調節用電的UPS能夠依據台電的時間電價機制，在電價較低時儲存電能，並於尖峰時段釋放電力，減少企業在高電價時段的支出。此外，UPS與再生能源整合，能夠使企業透過綠電管理降低碳排放，並符合淨零轉型的趨勢，為企業永續經營奠定堅實基礎。
科技製造業正當積極發展數位化轉型之際，面臨的資安挑戰亦日趨嚴峻。Palo Alto Networks為現代化企業應用需求打造的安全存取服務邊緣(SASE)，提供專屬瀏覽器Prisma Access Browser，讓任何人、任何裝置、在任何地點存取機敏資料，皆得以實施控管，有效保護營業秘密。
Palo Alto Networks資安顧問黃暐傑指出，過去企業主要依賴傳統的網路安全架構，如防火牆、VPN、端點防護軟體等，來確保資料與應用程式的安全。然而，這些方式已經難以應對現代的工作模式與威脅環境。
首先，隨著遠距工作與BYOD(自帶設備)政策的普及，員工不再侷限於內部網路，而是透過各種裝置、從世界各地存取企業資源，這使得傳統的邊界防護方式難以有效發揮。其次是網路攻擊技術日新月異，攻擊者可透過惡意網站、釣魚郵件、瀏覽器擴充套件漏洞等方式滲透員工的作業系統，既有防護手段往往難以即時偵測與回應。
對此，Palo Alto Networks推出了Prisma Access Browser，這款基於Chromium核心的企業級瀏覽器，無須變更基礎架構，即可快速地引進提升安全等級。Prisma Access Browser的機制涵蓋多層次安全防護，包括整合進階的身分驗證與存取控制、多因素驗證(MFA)、Passkeys，確保只有授權使用者才能存取企業應用。透過內建的資料外洩防護(DLP)功能，能夠識別超過上千種資料類型，利用機器學習、光學字元辨識(OCR)等技術辨識與控管機敏資訊，並對於文件上傳、下載、剪貼簿存取及列印等操作施以限制措施。此外，瀏覽器內建的隔離機制可有效阻擋來自惡意網站的攻擊，並透過進階URL過濾與惡意程式防護機制，進一步減少網路威脅的風險。
黃暐傑進一步指出，Prisma Access Browser優勢之一在於部署方式極為簡單，可快速安裝與啟用。不論是內部員工、第三方供應商，甚至是併購後的整合團隊、外勤人員，都能透過Prisma Access Browser，快速、安全地存取企業應用程式，而不必仰賴傳統的VPN或虛擬桌面(VDI)。
數位轉型的浪潮下，製造業正積極發展工廠自動化與人工智慧(AI)應用，龐大的資料量需要更有效率的儲存與備份策略，才能確保生產運營的穩定性與營運數據的安全性。Synology（群暉科技）針對智慧製造業提出三大核心解決方案，包括端點資料收集、關鍵研發儲存與組織營運韌性，以滿足企業在巨量資料管理、高效能運算與災難復原的需求。
Synology業務經理莊濟任指出，在製造廠域環境中，每天產生的資料量呈指數成長，特別是在電子零組件與半導體產業，設備運作時會產生大量的感測數據與影像分析資料。對此，Synology設計提供HD6500巨量儲存解決方案，以4U機身支援60顆硬碟，單機最高可達4.8PB儲存容量。此外，透過Snapshot(快照)異地抄寫技術，確保資料在不同地點皆可被完整保護，不僅能降低儲存空間的使用量，更能提升備份效率與資料保存合規性。
在製造業的研發領域，AI演算模型訓練、 高效能運算(HPC)、自動光學檢測(AOI)等應用對於儲存設備的讀寫速度要求極高，單次運算資料可能達數百TB，傳統機械硬碟的存取速度無法滿足需求。莊濟任說明，為解決此問題，Synology提供FlashStation全快閃儲存，透過全SSD架構，提供極低延遲與高IOPS(每秒輸入輸出操作次數)，來提升模型訓練與自動化檢測的運算效能。
針對日益嚴峻的資安問題，特別是勒索軟體攻擊，使得多數企業須建立完善的資料保護機制。莊濟任從實際接觸製造業客戶的經驗中發現，許多企業在遭遇勒索病毒攻擊後，發現不僅生產資料遭加密，連備份資料也未能倖免。為協助企業降低這類風險，Synology推出ActiveProtect企業級備份專用一體機解決方案，內建不可變快照、離線備份(Air-gap)與快速還原等防護機制，確保備份資料無法被修改或刪除，並透過防火牆隔離、網卡關閉、硬體關機等方式，避免攻擊影響備份系統。此外，ActiveProtect具備單一管理介面，可集中管理15萬台以上的備份裝置，並支援來源端全域去重複技術，有效節省備份所需的儲存空間與網路頻寬。子運算技術突飛猛進，也使全球資安環境迎來重大變革。近年來，量子技術的突破使得傳統加密演算法面臨潛在威脅，由於量子電腦運算能力不斷提升，導致RSA與ECC等非對稱加密技術可能在短時間內被破解。面對這一波量子時代的資安衝擊，Thales已經推出一系列應對方案，協助企業與政府機構順利完成從傳統加密技術遷移到後量子密碼學(PQC)的轉型。Thales亦透過加密敏捷性(Crypto Agility)設計，確保未來可靈活且快速地適應更新的資安標準。
Thales資安顧問沈宗享指出，量子運算的興起將對現行的公開金鑰基礎設施(PKI)與非對稱式加密技術帶來相當大影響。目前RSA 2048、ECC 256、ECC 384等演算法被廣泛應用於網路銀行、SSL憑證、電子簽章、物聯網裝置與身分驗證系統。然而，當量子電腦達到一定規模時，駭客組織將能輕易偽造數位簽章、進行中間人攻擊，甚至解密既存的機敏資料。
值得留意的是，駭客組織已開始使用「先竊取，後解密」策略，即使當前無法破解的資料，只要設法取得，未來透過量子運算技術即可輕易解密。因此，現今的加密機制若無法抵抗量子破密，所有已經封存或透過網路傳輸的敏感資訊，都將暴露於風險之中。
為了應對這場量子運算帶來的安全危機，美國國家標準技術研究院(NIST)自2016年起啟動後量子密碼學標準化，並在2024年8月13日正式公布第一批PQC標準演算法。沈宗享表示，其中的FALCON是由Thales以及法國、瑞士、加拿大、美國等多個國家的學術與工業合作夥伴共同開發，特別適用於IoT產業，將取代傳統的ECC演算法，提供更快的簽章速度與更短的簽章長度。
面對量子時代的挑戰，Thales提供多層次的量子安全解決方案。沈宗享說明，加密敏捷性技術可支援混合式密碼學解決方案，使傳統密碼與PQC並行運作，並可快速切換底層加密技術，以適應未來標準變化。Thales Luna HSM已獲得FIPS 140-3 Level 3認證，確保金鑰保存的安全性，並支援PQC，可確保設備未來十年的安全性。
邁向智慧化的進程中，全球製造業正面臨前所未有的挑戰與機遇。智慧製造的核心在於資訊技術(IT)與營運技前製造業正面臨前所未有的人力短缺挑戰。無論是高齡化社會帶來的勞動力減少，還是市場競爭導致的人才流動加劇，企業都必須思考如何利用新技術提升生產力、加速數位轉型，甚至在不增加人力成本的前提下，實現更高的營運效率。叡揚資訊憑藉多年來的數位轉型經驗與AI技術，提供企業智慧化轉型的解決方案，使智慧化轉型不再只是口號，而是切實可行的策略。
術(OT)的深度融合。透過物聯網(IoT)、邊緣運算及機器學習，智慧工廠能夠實現即時數據收集與分析，提升數據透明度。在這場數位轉型的浪潮中，銓鍇國際(CKmates)作為企業數位轉型的重要夥伴，可輔助企業善用雲端服務加速推動製造業的升級轉型。
銓鍇國際解決方案部雲端顧問鍾文哲指出，運用公有雲端平台的資料湖，能夠集中儲存結構化與非結構化數據，並透過開源文
叡揚資訊全方位銷售顧問處副處長李政權指出，當企業將AI技術深度融入營運模式，最直觀的成效便是生產力的提升。然而，AI的導入並非一蹴可幾。企業必須確保這些技術能夠貼合實際的工作場景，並考量到法規遵循、資料安全以及落實的可行性。
叡揚資訊累積多年AI研發經驗，已針對不同場景研發設計解決方案，例如自然語言處理運用在文件分析、合約審核等領域，件格式管理Metadata，以支援即時分析。如此不僅降低ETL(擷取、轉換、載入)流程的複雜度與營運成本，也確保系統具備高度的可擴展性，以因應未來新技術的發展需求。
此外，運用三大公有雲平台AI工具，提供AI模型的選用，使企業能夠根據自身需求客製化訓練模型，並透過檢索增強生成(RAG)技術提高數據處理的準確性與效率。
更有VDU技術與大語言模型，企業可以自動識別財務報表內容，減少傳統人工輸入的錯誤率，並大幅縮短作業時間。
製造業積極引進AI應用邁向智慧化之際，資安防護機制的角色越來越關鍵。Cato Networks基於雲端原生技術建構科技製造業邁向數位轉型的過程中，必須確保多種異質網路通訊技術得以整合，以達到靈活性、安全性與可管理性。瑞擎數位(PacketX)研發多元接取匯流平台：整合SD-WAN、行動上網、5G專網、企業級Wi-Fi與高效能的網路監控，提供多種場景聯網，確保所有設備均能在安全、穩定且高效的環境下運行。
瑞擎數位技術長王騰嶽指出，的安全存取服務邊緣(SASE)，整合資安市場上發展已相當成熟的機制，並搭配軟體定義廣域網路技術，以雲平台方式提供。
Cato Networks資深架構師宋建宏說明，Cato SASE雲平台架構為全球私有骨幹網路，透過PoP(網路接入點)提供網路與安全功能。這些PoP之間透過Cato Private Backbone骨幹連接，確保長距離傳輸時的低延遲、低抖動與低封包遺失率。雲平台運行的網路架構將日趨趨向「無痕匯流」，目的在於讓各類設備能夠透過最適合的網路技術(Wi-Fi、4G/5G、專網)進行聯網，並透過集中式管理與智慧化安全架構，確保資料傳輸的可視性與安全性。以企業自建5G專網為例，常見的問題是難以整合既有IT管理機制，因此增加維運負擔。對此，PacketX設計的多元接取匯流技術將5G與Wi-Fi統合在一致性地管理機制下：確保多種終端通單一通道引擎(SPACE)，能夠即時處理所有網路與安全任務。
此外，Cato SASE亦整合AI技術，提供更智能的管理工具。例如Cato的智慧管理平台(CMA)透過大型語言模型(LLM)與生成式AI(Gen AI)，讓企業IT團隊能更直覺地查詢與管理網路設定。操作介面中包含CatoBot助理，可即時回答IT相關問題，並提供最佳化的實作建議，讓IT人員能夠更有效率地處理事件。
訊可視性，監控內網橫向移動，且自流量擷取關鍵Metadata以為AI分析，打造一個更高效、更安全也更彈性的企業網路。