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。

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

當AI結合發展多年的機器人技術並邁入實體世界（Physical AI），這對工業界與學術界而言，正是一項蓄勢待發且極具潛力的熱門主題。 在本次線上研討會中，Quanser首席機器人長Paul Karam親自分享了兩大全新解決方案——「物理AI實驗室(Physical AI Lab)」與「智慧自動化實驗室(Intelligent Automation Lab)」，期盼能協助您加速並持續推進現有的研究與教學成果。