【研討會精彩回顧】運用 QArm Research 與 Quanser 生態系統推進機器人、智慧自動化與物理 AI 研究

當AI結合發展多年的機器人技術並邁入實體世界，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」與「智慧自動化實驗室」，期盼能協助您加速並持續推進現有的研究與教學成果。

本次研討會核心重點回顧

物理 AI 與機器人產業正經歷快速的數位轉型。隨著物理 AI 展現出龐大的經濟效益，各界對此研究的興趣也日益濃厚。其中「機械手臂的操作」因具備高擴充性、相對容易上手且應用廣泛（從工業造車到精細如煮雞蛋等任務皆能勝任），已成為目前學術與科學研究的熱門首選。

此一技術浪潮在近期的國際頂尖會議（如維也納的 ICRA 與匹茲堡的 IROS）中皆能觀察到顯著的討論熱度，相關領域的學術期刊亦呈現爆發性成長。

不同於以往過度依賴動力學模型與規則導向的傳統機器人設計，物理 AI 帶來了全新的學術典範——高度依賴數據進行訓練，並部署如神經網路（Neural Networks）與強化學習（Reinforcement Learning）等學習型架構。

為滿足現代學術研究的多變需求，Quanser 推出兩大實驗室：

物理 AI 實驗室(Physical AI Lab)：結合六軸 QArm 研究平台、邊緣 AI 超級電腦與觸覺機械手臂進行物理 AI 相關研究。
智慧自動化實驗室(Intelligent Automation Lab)：結合 QArm 研究平台、移動機器人平台與傳送帶，用於多智能體研究與工業相關主題研究。

針對物理 AI 對龐大算力的嚴苛需求，Quanser 將與 NVIDIA 長期合作的技術整合至控制盒 QBrain 中。其內含 NVIDIA Jetson AGX 模組，專為高即時性的數據採集與策略部署而設計。

Quanser 拒絕黑箱系統，提供高度儀器化、開放式架構且不限軟體平台（支援 MATLAB/Simulink、ROS、C++ 等）的「白箱」解決方案，讓研究人員能深入探索與審查每一個底層訊號。

在模擬環境（如 NVIDIA Isaac Sim）中訓練出的 AI 策略，在直接部署到真實硬體時往往會遇到「模擬與現實的差距」而失敗。如何驗證並縮小這個差距，正是目前相關學術研究的核心。

為了避免直接在昂貴實體硬體上測試未知 AI 策略的風險，Quanser 提倡先在「數位孿生」（Digital Twin）虛擬平台上進行即時且安全的模擬驗證，確認無誤後再部署至物理實體。

更完整、詳細的技術展示與深入探討，歡迎點擊下方連結觀看：

希望本次分享的內容能為您的實驗室規劃與研究部署帶來啟發。若您對上述解決方案有任何想法，歡迎與我們 Quanser 台灣總代理錫昌科技聯繫！