全球對AI與自主化人才的需求正以驚人的速度超越供給，全球企業皆指出AI技術是目前最難招募的核心能力。人才缺口不僅僅是數字，它更代表了創新、基礎建設與國家競爭力的關鍵瓶頸。透過與SMU Lyle等具備前瞻思維的機構合作，Quanser正在透過提供具備擴充性、現代化且深具實作價值的工程教育體驗，協助填補這一卓越人才鴻溝。

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。

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。

隨著實體人工智慧（Physical AI）與智慧機器人在產業與學術界的蓬勃發展，Quanser開發了兩款強大的全新解決方案，協助您保持領先地位。在本次線上研討會中，Quanser首席機器人官Paul Karam將介紹「實體人工智慧實驗室（Physical AI Lab）」——這是一個圍繞QArm Research機械手臂與HD2所建構的即用型（turnkey）研究環境，專為端到端（end-to-end）學習工作流程而設計

本次型錄全面涵蓋了機器人、控制系統、自動駕駛及應用 AI 等核心實驗室主題，並且添加近期備受關注的機器人與機電整合領域的新產品與學術資源。型錄特色-互動連結：頁面QR code您可以直接點擊，連接至更詳細的頁面介紹(推薦電腦查看)。新設備引入：包含最新的機電整合設計實驗室、教學利器QArm Mini。

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。

當 Amir Shahirinia 博士開始在哥倫比亞特區大學（UDC）執教時，他面臨了嚴峻挑戰：工程實驗室的設備過時，無法支援現代化教育。在教授一門跨系所控制課程時，他發現實驗室存放著一些閒置的舊款 Quanser 設備。為了發揮這些設備的最大價值，他主動聯繫 Quanser 尋求更新資訊與資源

Quanser 認為，成果導向的科普推廣模型應嵌入大學價值鏈中，旨在增強品牌、提高計畫競爭力、增加大學與研究所招生，並提升留校率。該框架採用層級式且強調動手實作（Hands-on）的設計，學習者透過多層次使用者介面（UI），從引導式實驗進階至開放式專案。由於各階段皆使用相同的儀器平台

本文介紹 QArm 教學課程的兩個新實驗室。這兩個電腦視覺實驗室旨在向學生介紹影像的數位表示法，並讓他們熟悉使用簡單的影像濾鏡。另外，也介紹色彩空間以及識別和定位圖像中的物體，這是高級感知應用的建構模組。