隨著物理人工智慧（Physical AI）興起，Quanser 針對學術界「教學與研究」需求，打造了專用的開放式架構機械手臂 QArm 家族： QArm Mini：主打入門教學與高擴充性，支援 Simulink 與 Python，可結合 QBot 平台實現移動操控。QArm：針對大專院校高等機器人課程，結合經典教科書與 Simulink 課程架構，提供數位孿生與完整操控演算法實驗。QArm 研究平台 (2026)：結合 NVIDIA Jetson Orin AGX、Isaac Sim、ROS2 與豐富感測器，專為前沿 Physical AI、模仿學習與觸覺控制等高階研究設計。QArm 家族透過模組化硬體與完整教材，為教育與科研提供彈性且強大的最佳解決方案。

我們早期為NI ELVIS設計的機電整合模組在當時確實是優秀的產品，它透過周全的課程搭配，提供學生感應器與執行器的實務操作經驗。然而，其在平台、軟體與架構上的限制，阻礙了學生進行更深入的探索與延伸應用。 機電整合設計實驗室（MDL）是我們吸收該系列產品15年來的回饋意見、坦誠面對各項優缺點後所凝聚的結晶。它的誕生，旨在貫穿學生整體工程教育歷程，而非僅止於大一的一兩堂實驗課。 若您正在評估機電整合實驗室設備，或正考慮替換已使用十多年的既有平台，我們十分期待與您進一步交流。機電整合設計實驗室的設計初衷，就是成為您最後一次需要從零重建實驗室的終極解決方案。

觀摩世界級賽事解法，運用Quanser虛擬與實體平台加速團隊演算法開發。像FS-AI這樣的競賽，能夠讓學生將課堂所學應用於真實世界的實務場景，極大地豐富其學術歷程。這也是Quanser能夠發揮關鍵作用的地方——透過提供應對自動駕駛競賽、專題與研究課題所需的完整課程範例，填補知識學習、軟體開發與實體驗證之間的鴻溝。我們對學術界的核心貢獻，在於確保這些能帶來競賽優勢的文件與實作活動，都是易於理解與實踐。

模型預測控制（Model Predictive Control, MPC）發展已久，近年在自動駕駛車輛的車道維持等任務中找到了全新應用。同樣地，MPC 過去主要用於製程控制工業中具備慢動態（slow dynamics）特性的受控對象，現在也可應用於高動態、高響應的運動控制情境，例如倒單擺的平衡控制。本文將展示如何結合 The MathWorks® 的 Model Predictive Control Toolbox™ 與 Simulink®，為 Qube-Servo 3 系統開發 MPC 平衡控制器。

對於AI即將改變機器人應用開發的方式，我們QUANSER經常收到這個問題。以下整理QUANSER執行長Paul Karam在LinkedIn上分享的核心觀點，與您一同探討物理AI(Physical AI)與工程教育的未來

物理AI正走出概念階段，邁入更具實作性、系統層級的階段。焦點正從模型能「呈現」什麼，轉移到系統能「可靠地做到」什麼。Quanser 推出一款專為此類工作設計的全新研究等級平台QArm研究平台。它旨在支援完整的物理AI流程，從示範、數據收集，到物理硬體上的策略執行與驗證。

選擇研究平台是一項影響深遠的投資，但在技術迅速更迭的自主系統與機器人領域，研究趨勢常因「不可重複性」與「資訊碎片化」而難以信任。各實驗室因硬體、韌體與銜接程式碼的差異，導致研究結果難以相互比較與延續。為解決此困境，Quanser 打造了「研究驗證網路」，每年有超過 250 個團隊在此標準化且符合研究需求的硬體平台上發表成果，讓全球實驗室能高效、精準地進行跨平台比較、學習與延續發展，擺脫碎片化帶來的決策不確定性。

QBot平台為一自主移動機器人（AMR），專為教育者與研究者設計。作為移動機器人實驗室（Mobile Robotics Lab）的一部分，QBot平台的教學內容旨在涵蓋大學至研究所的所有課程。這考量了四年制機器人或機電整合學程中「學習動機、基礎建立、進階擴充與深度探索」的完整週期，並滿足研究所課程對創新的期待。

目前的工業解決方案往往與學術興趣缺乏交集，導致產出的方案缺乏開放式架構，無法存取設備的各層級核心，也難以與研究者自身的研究目標或教學成果整合。Quanser 的機械手臂旨在精準滿足您的研究與教學需求。我們的兩款機械手臂QArm 與 QArm Mini，涵蓋了各種學術應用場景，為您提供完整的實驗室體驗。

QUBE 的核心優勢之一在於其靈活性——您可以自行設計並安裝專屬模組。在本篇專欄中，我將展示教學者如何利用此特性，為課程、實驗室或專題研究規劃一套獨特的「設計導向學習（Design-based learning）」方案，並針對不同程度的學生進行調整。

結合 MATLAB 與 Quanser 頂尖設備，探索強化學習於動態控制系統的實務應用。強化學習（Reinforcement Learning, RL）是機器學習的一個子集，其核心在於處理動態數據，而不是非監督式或監督式學習處理靜態數據。強化學習已廣泛應用於多種領域，從訓練電腦程式執行特定任務到自動駕駛車輛，同時也在控制系統中扮演重要角色。

直流馬達在現代工程教育中無處不在，是機器人、航空航天和自主系統等廣泛領域複雜系統的基石。如果您正在尋找控制教育與研究的實用解決方案，您可能已經瀏覽過我們的「控制與動力學產品」頁面，並看到了 Qube-Servo 3 與 Rotary Servo。這兩款系統都非常適合教學與研究應用，但哪一款才適合您？

在現今製造業中，機電整合技術在推動各行各業的自動化與效率提升上扮演著關鍵角色，並融合了機械、電機與電腦系統。機電整合領域的學術研究也正致力於智慧機械的發展，藉由使用機器人、感應器與即時控制系統，來簡化流程、優化產線與產品品質。

學生應該與工程權衡問題角力，而不是與函式庫問題角力。他們應該比較控制演算法，而不是調試麵包板連接。他們應該迭代設計，而不是迭代接線。這就是機電整合設計實驗室的建立宗旨。它是一個平台，賦予學生力量，不僅能完成作業，更能設計出令他們引以為傲的解決方案。

平台可立即投入使用，如何能有效消除漫長的設定階段。研究人員花費在故障排除上的時間越少，他們就能將越多時間投入到真正重要的任務上：產出具影響力的研究成果。