ASUS กำหนดเป้าหมายความเร็วในการบรรจุหีบห่อระดับมนุษย์สำหรับหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ Gallop

เมื่อวันที่ 13 พฤศจิกายน 2026 ASUS เปิดเผยรายละเอียดของ Gallop หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ตัวแรกของบริษัท ซึ่งกำลังเรียนรู้การบรรจุอุปกรณ์เสริมเมนบอร์ด 15 ชิ้นในโรงงานอิเล็กทรอนิกส์แห่งหนึ่งของกลุ่มบริษัท โดยตั้งเป้าทำงานให้สำเร็จ 99.5% ภายใน 20 วินาทีต่อเมนบอร์ดหนึ่งแผ่น

ชิ้นส่วนหลายชิ้นบรรจุอยู่ในถุงใสบาง ๆ ทำให้สถานีงานนี้เป็นงานที่ยากสำหรับกริปเปอร์แบบพื้นฐาน ASUS เลือกงานนี้เพื่อทดสอบว่าหุ่นยนต์จะรับผิดชอบงานส่วนใหญ่ได้หรือไม่ โดยไม่ต้องมีคนยืนประกบอยู่ตลอดเวลา บริษัทใช้มาตรฐานด้านความเร็วและความสำเร็จเดียวกันกับพนักงานด้วย ทั้งนี้ ตัวเลขของ Gallop เป็นเป้าหมาย ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่รายงานว่าทำได้แล้ว

ขณะนี้กระบวนการสาธิตงาน การเรียนรู้ และการทดสอบบนสายการผลิตครบวงจรใช้งานได้แล้ว กล่าวคือ มีคนสาธิตงาน หุ่นยนต์เรียนรู้งาน และ ASUS ทดสอบหุ่นยนต์บนสายการผลิต หุ่นยนต์นี้พัฒนาโดยหน่วยธุรกิจ Humanoid Robotics ภายในกลุ่มธุรกิจ Physical AI Solutions Business Group ตามโครงการที่เริ่มขึ้นเมื่อต้นปี 2026

เหตุผลสำคัญที่ ASUS สนับสนุนการใช้หุ่นยนต์รูปทรงฮิวแมนนอยด์คือ แขนและมือที่คล่องแคล่วสามารถใช้งานกับสถานีงาน เครื่องมือ และถาดที่มีอยู่แล้วซึ่งออกแบบมาสำหรับคนได้ จึงไม่จำเป็นต้องปรับเปลี่ยนโรงงานใหม่เพื่อรองรับหุ่นยนต์ อย่างไรก็ตาม ASUS ยอมรับว่างานบางประเภทก็ไม่จำเป็นต้องใช้หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์

ฝึกสอนจากพนักงานผู้มีทักษะ

ASUS เริ่มต้นด้วยโมเดล AI แบบเปิด แทนการสร้างโมเดลขนาดใหญ่ขึ้นเองภายในบริษัท พนักงานผู้มีประสบการณ์จะสวมกล้องติดศีรษะโดยสมัครใจ เพื่อบันทึกการสาธิตที่แสดงให้เห็นวิธีทำงานจริง จากนั้นระบบจำลองจะสร้างรูปแบบต่าง ๆ จากตัวอย่างเหล่านั้น แล้วผู้ควบคุมที่สวมแว่น VR และถุงมือจะนำทาง Gallop ให้ฝึกปฏิบัติกับชิ้นส่วนและกล้องแบบเดียวกับที่ใช้ในสถานีงานจริง

ข้อมูลบันทึกที่เก็บหลังติดตั้งหุ่นยนต์แล้วจะถูกนำกลับมาใช้ฝึกสอน ASUS ระบุว่าจุดแข็งของบริษัทคือการมีข้อมูลที่เหมาะสมจากสถานีงานจริง ชิ้นส่วนจริง และกฎด้านคุณภาพจริง อีกทั้งโรงงานให้บริการผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ของบริษัทเองยังเป็นสภาพแวดล้อมสำหรับทดสอบ ซึ่งบริษัทหุ่นยนต์ส่วนใหญ่ต้องเช่าใช้

ซอฟต์แวร์ 4 ชั้นและฮาร์ดแวร์ที่พัฒนาขึ้นเอง

ซอฟต์แวร์ของ Gallop แบ่งเป็น 4 ชั้น ชั้นวางแผนจะตีความสภาพแวดล้อมและแบ่งงานออกเป็นขั้นตอน ชั้น AI กำกับดูแลอีกชั้นจะตรวจสอบแต่ละขั้นตอนและวางแผนใหม่เมื่อเกิดปัญหา ชั้นทักษะจะจัดการการเอื้อม หยิบจับ และวาง ส่วนชั้นควบคุมจะขยับแขนและมืออย่างแม่นยำ พร้อมหยุดการทำงานหากพบสิ่งผิดปกติ

การกำหนดอินเทอร์เฟซระหว่างชั้นต่าง ๆ ให้ตายตัวมีจุดประสงค์เพื่อให้ ASUS เปลี่ยนโมเดล AI ได้โดยไม่ต้องสร้างหุ่นยนต์ขึ้นใหม่ ระบบทำงานบนคอมพิวเตอร์ NVIDIA Jetson AGX Thor เพียงเครื่องเดียวภายใน Gallop โดยใช้ซอฟต์แวร์หุ่นยนต์มาตรฐาน

ASUS ออกแบบตัวหุ่นยนต์และมือคล่องแคล่วที่รับรู้การสัมผัสขึ้นเองภายในบริษัท ส่วนมอเตอร์และชิ้นส่วนมาตรฐานอื่น ๆ มาจากพันธมิตรที่มีประสบการณ์ หุ่นยนต์รุ่นปัจจุบันใช้ฐานแบบอยู่กับที่และแขนสองข้างสำหรับงานหยิบและวางในตำแหน่งคงที่ โดยยังไม่ได้ติดตั้งมือที่บริษัทพัฒนาขึ้นเอง

แผนการทดลองใช้งานและการนำออกสู่ตลาด

ASUS วางแผนติดตั้งมือนั้น เพิ่มล้อ และนำ Gallop ไปจัดแสดงให้ลูกค้าชมในงาน Computex 2027 พร้อมวางแผนให้ลูกค้าทดลองใช้งานในปีเดียวกันด้วย โดยตั้งเป้าวางจำหน่ายในช่วงครึ่งหลังของปี 2028

ตลาดแรกที่มุ่งเน้นคือภาคการผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ASUS คาดว่าทักษะการหยิบและวางที่เรียนรู้จากงานหนึ่งจะนำไปใช้กับงานอื่นได้ ซึ่งอาจเปิดทางให้มีการใช้งานในโรงพยาบาลและสถานที่ให้บริการต่าง ๆ ในอนาคต

ASUS วางตำแหน่งหุ่นยนต์นี้ให้ทำงานซ้ำ ๆ และใช้แรงกายมากในสถานีงานที่หาพนักงานได้ยาก ไม่ใช่เพื่อทดแทนแรงงาน พนักงานที่สอนงานให้หุ่นยนต์จะเปลี่ยนไปทำหน้าที่ติดตั้ง กำกับดูแล และปรับปรุงหุ่นยนต์

การทดลองใช้งานตามแผนจะทดสอบว่าการเรียนรู้จากพนักงานผู้มีทักษะและข้อมูลเฉพาะของแต่ละสถานีงานจะช่วยรักษาคุณภาพและความเร็วในการทำงานของโรงงานได้ตลอดการปฏิบัติงานในแต่ละวันหรือไม่ ASUS กำหนดให้ความสม่ำเสมอนี้เป็นเกณฑ์ก่อนนำหุ่นยนต์ไปใช้งานในวงกว้าง โดยกระบวนการฝึกสอนที่ใช้งานได้ของ Gallop เป็นจุดเริ่มต้น ส่วนการทดลองใช้งานต้องแสดงให้เห็นว่าหุ่นยนต์ทำงานได้ผลลัพธ์ที่ทำซ้ำได้ภายใต้สภาพการทำงานประจำวันในโรงงาน