ABB 於 2026 年 CIIF 展會推出兩款精密機器人及 AI 視覺訓練器

在 2026 年 10 月 12 日至 16 日於上海舉行的中國國際工業博覽會（CIIF）上， ABB 機器人利用這場全球規模最大的工業貿易展之一，推出了一款專為解決比多數展場亮點更狹窄的問題而設計的硬體：讓精密製造線在不增加專人操作的情況下，仍能加快運作速度。

總部位於瑞士蘇黎世的ABB旗下機器人與自動化部門——ABB Robotics，在2026年CIIF展會上推出了兩款新型工業機器人機型：IRB 1700與IRB 1700ID，並透過新增的AI Robot Trainer功能，擴充了其OmniCore EyeMotion機器視覺軟體。 ABB 表示，新款機器人的循環時間比市場上同級機種縮短多達 20%；而新增的「AI 機器人訓練師」功能，搭配自動無碰撞路徑規劃使用時，可將視覺系統的調試時間縮短多達 90%。

ABB 是全球最大的工業機器人製造商之一，在工廠自動化合約方面與 Fanuc、安川（Yaskawa）及庫卡（KUKA）直接競爭。 正是這場競爭，凸顯了此次新品發布的重要性：這家總部位於瑞士的全球供應商選擇了一場中國貿易展會——而非歐洲或北美展會——率先向買家展示其全新的精密製造硬體及其功能最強大的視覺人工智慧（AI）工具。

專為 AI 伺服器熱潮打造的緊湊型機械臂

IRB 1700 系列旨在填補 ABB 現有產品線中的特定能力缺口：針對那些既需精準度又需能源效率來決定總擁有成本的任務，提供緊湊型、高速機械手臂。 ABB表示，這五款新型號的負載範圍介於6公斤至12公斤之間，採用該公司的OmniCore控制器運作，路徑重複定位精度可低至0.03毫米，關節速度最高可達每秒700度。 該公司指出，此組合能提升設備運轉時間並降低營運成本，並舉例說明其功耗可降低多達 15%，且保養間隔長達 20,000 小時。

兩次換油之間。

ABB 將這些規格定位於因應特定的市場壓力。「從電子、汽車到一般工業等各領域的精密製造，正面臨著在維持品質與降低營運成本的同時，必須提高產量的壓力，」ABB 機器人事業部工業業務線總經理 Craig McDonnell 表示。 麥克唐納指出，IRB 1700 系列透過嶄新的速度、精準度、可靠性及能源效率水準來回應這項壓力，為製造商和系統整合商提供了一個用於高性能自動化的靈活平台。

ABB 表示，其速度與精準度特性非常適合高產能的精密任務，例如物料搬運、電弧焊接、去毛刺、打磨以及機床輔助作業。該公司還指出了一項較新的應用類別：人工智慧（AI）伺服器機架的組裝，這項工作負載與 AI 伺服器及運算基礎設施需求激增直接相關。 對於正在評估機器人手臂選型的採購團隊而言，這是一個具體的訊號，顯示 ABB 預期短期內訂單量將集中於何處，而非僅是泛泛而談的宣傳。

整合式裝配設計不僅精簡機械臂，更縮減佔地面積

佔地面積在精密製造預算中是一項獨立的開支項目，而 ABB 將佔地面積的考量直接融入了硬體設計之中。 該公司表示，新款機器人的佔地面積比前代產品縮小了 50%，而 IRB 1700ID 型號更進一步採用了 ABB 所謂的「整合式佈線（ID）」設計，將電纜和軟管佈置在機器人手臂內部，而非沿著外部佈線。 ABB 指出，此設計能簡化各類工業應用的安裝流程，這項細節對正在規劃設備更換的系統整合商而言，遠比對僅瀏覽規格表的普通讀者更為重要。

ABB 將 IRB 1700 系列描述為其更廣泛機電整合產品組合的延伸，並代表其持續開發所謂「更具自主性與多功能性」的機器人技術。

(AVR)。實際上，這種定位意味著該硬體出廠時已內建對不斷擴展的軟體堆疊的存取功能：RobotStudio、AI Robot Trainer、OmniCore EyeMotion，以及自動無碰撞路徑規劃。根據 ABB 自身的描述，這支機械手臂不僅是機械層面的升級，更是軟體故事的載體。

視覺引導機器人技術的真正成本在於調試階段

第二項公告則更直接地觸及買方的經濟考量。OmniCore EyeMotion 是 ABB 的一套機器視覺系統，透過相機輸入來引導機器人動作，如今已與 AI Robot Trainer 搭配使用；後者是 ABB 專為系統整合商和自動化合作夥伴所開發的工具，而非供配置單一單元的終端客戶使用。 其明確目的是簡化跨多個客戶據點與生產線部署及擴展 AI 驅動視覺應用程式的流程，並降低該流程對稀缺 AI 專家的依賴程度。

以下是該解決方案所解決問題的淺顯說明：傳統上，視覺引導的機器人技術需要由熟悉機器學習的人員，花費實際時間教導系統在特定工廠的照明條件下識別特定零件，機器人才能可靠地進行拾取、檢測或分揀。 「AI Robot Trainer」旨在將此流程壓縮為一套由 AI 聊天機器人輔助的引導式工作流程，讓生產線技術人員無需等待專家的時間安排，即可自行執行。 ABB 表示，該工具將影像擷取、AI 模型訓練、部署及持續改進整合於單一工業工作流程中，能將實際生產現場的影像轉化為可部署的 AI 視覺資料，並透過自動無碰撞路徑規劃，將感知結果直接轉化為機器人動作。

根據 ABB 自身提供的數據，當「AI Robot Trainer」與自動無碰撞路徑規劃結合使用時，調試時間可縮短多達 90%，週期時間則可縮短多達 50%。該公司表示，這套引導式

此工作流程有助於系統整合商處理不斷變化的庫存單位 (SKU)、照明條件、佈局變更及物件變化，而無需從頭重建視覺模型；此外，該系統相容於任何品牌的相機或感測器，而非將買家鎖定在 ABB 專屬的硬體上。 ABB 將這套整合解決方案定位為適用於廣泛的視覺任務，從簡單的二維拾放，到要求更高的三維箱內拾取、品質檢驗、分揀及組裝。

ABB 機器人事業部總裁 Marc Segura 將此項公告視為機器人能力範疇更廣泛轉變的一部分。「機器人 AI 視覺是連結機器人感知與物理動作的關鍵橋樑，使機器人能夠即時觀察、理解並採取行動，」Segura 表示。 塞古拉補充道，客戶需要一套完整的工作流程來建立、部署並持續改善這項視覺能力；而 OmniCore EyeMotion 與 AI Robot Trainer 旨在協同運作，形成一個涵蓋資料生成、模型訓練、部署與優化的持續循環，無論是機器人領域的專家或新手皆能受惠。

系統上線速度絕非表面指標。它直接體現於「展示會上的演示表現」與「實際部署現實」之間的落差——這正是區分「在展位上運作的視覺系統」與「在週二中班時段、更換零件箱後仍能正常運作的視覺系統」的關鍵差異。 任何能真正縮短這道鴻溝的工具，都將改變系統整合商的成本計算邏輯——他們目前在每條新生產線上都將 AI 專家的工時成本納入定價；同時也將改變製造商的決策，這些製造商過去正是因為設置工時過長導致投資回收期過長，而延遲導入視覺引導的自動化系統。

為何是上海，而非斯圖加特或芝加哥，率先獲得預覽機會

ABB 選擇的展會地點本身就是一個數據點，供追蹤供應商策略的買家參考。CIIF 是一場中國工業貿易展，而 ABB 既非中國企業，也非剛進入該市場的新進者；它是一家全球性的工業技術集團

該公司已在中國營運數十年。選擇在中國國際工業博覽會（CIIF）上推出精密製造硬體及其旗艦級視覺人工智慧工具，而非將這兩項產品保留至歐洲或北美展會才亮相，這顯示中國已成為這家全球主要機器人供應商規劃產品上市時程的核心考量，而不僅僅是銷售據點。

就單元銷量而言，中國是工業機器人最大的單一國家市場，而當地的電子和汽車製造商，最有可能率先採用 AI 伺服器機架組裝線以及多樣化生產的視覺引導式單元。 選擇以CIIF作為首發平台，而非在西方市場發表後才於區域性後續活動中亮相，反映出像ABB這樣規模的供應商，已無法再將中國視為其最新精密硬體的次要推出市場。 對競爭對手和買家而言，這項戰略的啟示是：先於中國推出，或與中國同步推出，正逐漸成為全球機器人供應商在最大市場爭奪市佔率的常態。

這些數據出自 ABB 自身，這一點值得銘記

本公告中的每項性能數據——包括週期時間縮短 20%、節能 15%、調試時間縮短 90%， 將週期時間縮短50%，皆源自ABB自身，其測量基準為ABB上一代硬體，以及ABB對市場上同類機器人的描述。 這些數據均未經第三方獨立驗證，且ABB也未提及任何客戶現場、試點部署，或目前在生產環境中實際運行「AI Robot Trainer」的系統整合商。這在展會公告中雖屬常見，但採購團隊在根據這些百分比擬定資本支出方案前，應特別留意這一點。 「示範版」與「可部署系統」之間的區別，正是區分「引人入勝的展位演示」與「客戶現場實際可行的調試時程表」的關鍵所在，而這項區別唯有在系統整合商開始實際運行時，才會真正接受考驗。

該軟體應針對實際的 SKU 變更、實際的照明變化以及實際的生產排程進行測試，而非僅進行分階段的示範。

明智的採購策略應是將「AI Robot Trainer」所宣稱的調試時間縮短視為值得進行試點驗證的假設，而非可作為生產線規劃依據的保證結果。 系統整合商在評估 IRB 1700 系列及擴充版的 OmniCore EyeMotion 技術堆疊時，應要求 ABB 針對其自身的零件組合與照明條件進行範圍明確的試點測試，而非在商業案例中直接採信供應商的數據。

接下來會發生什麼，才是值得關注的重點。ABB 尚未公布 IRB 1700、IRB 1700ID 以及 OmniCore EyeMotion 新增的 AI 機器人訓練器（AI Robot Trainer）的商業上市日期、區域推出順序或定價。 對買家而言，下一個具體的訊號將是：當中國乃至其他地區的系統整合商開始報告使用新工具在實際運作的視覺引導單元中進行調試的實際耗時，以及ABB是否會將AI伺服器機架組裝的應用案例延伸至具體的部署案例，而非僅停留在宣稱的市場機會層面。 在相關證據浮現之前，CIIF 的公告應被視為來自主要競爭對手的產品與軟體路線圖訊號，而非實證依據。

本文綜合了 ABB 機器人針對 CIIF 2026 公告所發表的聲明及產品資訊，資料截至所述發布日期。

本文僅供一般資訊參考之用，並不構成投資、採購、法律或工程方面的建議。數據反映上述來源截至所述資訊截止日之狀況，並可能在未經通知的情況下有所變更。