GT5X 與 GT3X 機器人如何運用邊緣運算讓 AI 落地？

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綠捷 GT5X 與 GT3X 四足機器人透過邊緣運算實現 AI 落地，提升即時應對複雜環境的能力。

綠捷股份有限公司發表的新一代四足機器人 GT5X 與 GT3X，其核心技術亮點在於整合邊緣運算（Edge Computing）能力，使人工智慧（AI）得以在實體世界中有效落地。透過將運算處理單元部署在機器人本地，而非完全依賴雲端伺服器，這兩款機器人能夠即時處理感測器蒐集到的數據，並根據當下的現場狀況做出快速反應與決策。這項技術的應用，意味著機器人不再是單純的數據收集者，而是能在複雜多變的環境中，自主執行任務並應對突發狀況，例如在智慧巡檢、廠務維運或特殊環境作業等場域，都能展現更高的自主性與效率。
邊緣運算賦予機器人即時反應與決策能力

GT5X 與 GT3X 機器人將 AI 運算能力整合至機體內部，這使得它們能夠在現場直接進行數據分析與決策，而無需將大量數據傳輸至遠端伺服器。這種即時處理能力對於需要快速應對的應用場景至關重要，例如在廠房巡檢時，若偵測到異常溫度或气体洩漏，邊緣運算能讓機器人立即發出警報或執行預設的安全程序。此外，這種架構也降低了對網路連接穩定性的依賴，即使在訊號不佳的區域，機器人仍能維持其自主作業能力，這對於在半導體無塵室或戶外複雜地形等環境下執行的任務尤為關鍵。
模組化設計支援多元感測與 AI 應用擴充

為了滿足不同應用場景的需求，GT5X 和 GT3X 均採用模組化設計，允許根據特定任務需求，自由選配多樣化的感測器與 AI 邊緣運算模組。例如，在智慧巡檢任務中，可整合熱影像儀、氣體偵測器，或是具備 AI 視覺辨識能力的攝影機，以偵測潛在的設備故障或安全隱患。綠捷與 NVIDIA 合作採用 Jetson Orin 平台，並利用 NVIDIA Isaac Lab 進行強化學習訓練，這進一步強化了機器人在複雜地形移動策略上的優化能力，展現了 AI 運算在實際應用中的強大潛力，讓機器人能更精準地理解並應對周遭環境。
整合車用技術，提升自主移動與能源管理效能

綠捷的四足機器人研發團隊源自中華汽車，將其在汽車領域累積的長年車用關鍵技術，如 ACU（自主移動機器人控制單元）與 BMS（電池管理系統）的自主設計開發經驗，延伸至機器人產品。ACU 的自主開發確保了機器人運動控制邏輯的精準性與可靠性，使其能夠在複雜地形（如樓梯、坡道）上穩定移動。同時，與台塑新智能共同開發的高安全性、長循環壽命的磷酸鋰鐵電池 LFP 系統，確保了機器人長時間運轉的能源續航力與安全性，這對於需要長時間自主巡檢或作業的場景至關重要。
GT5X 與 GT3X 的應用場景與任務彈性

GT5X 和 GT3X 兩款機型在設計上兼具高負載性與機動性，能夠彈性對應多元的任務需求。GT3X 具備 30 公斤的負載能力，適合應用於工廠自主巡檢、園區巡邏、設備監測、倉儲管理及戶外巡檢等較為標準化的任務。而 GT5X 則提供更高的效能，最高可負載 50 公斤，並具備約 30 度的爬坡能力及挑戰約 20 公分階梯的能力，同時能整合 3D LiDAR、立體視覺系統、機械手臂等進階模組，滿足如高負載物料搬運、特殊環境作業或複雜任務協同等更高階的需求。

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