誠摯邀請您搶先了解「智慧自動化實驗室」(Intelligent Automation Lab)——這是一套專為多設備自動化教學與研究所設計的實作平台。在本次研討會中，我們將深入探討該實驗室的設計理念與核心價值，介紹負責機器人控制的應用軟體，並展示強大的Python API。使用者無需處理底層連線或繁複的控制演算法，只需透過簡單的高階指令，即可輕鬆操控輸送帶、機械手臂與移動機器人。現場亦將播放機器人協同作業的實機影片展示，協助您清楚瞭解如何將這套具備實務性與協同性的自動化系統引入您的課堂或實驗室。

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

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。