您應該讓您的研究平台與熱門課題保持一致嗎？

擺脫資訊零散的困境：如何利用 Quanser 研究驗證網路，在幾小時內做出精準的平台決策

選擇研究平台不單純是採購決定，更是研究投資的決策。對於研究人員而言，這項投資形塑了學生的研究成果、論文發表、實驗室公信力以及未來的合作機會。在自主系統和機器人等技術更迭迅速、研究重點經常轉移的快節奏領域中，今天看似前景看好的方向，可能很快就失去關聯性。降低不確定性的一個常見方法是觀察研究趨勢，但唯有在趨勢背後的研究具備可信度時，趨勢才真正有用。

2016 年，《Nature》期刊調查了 1,500 位科學家，超過 70% 的受訪者表示曾無法重複其他科學家的實驗，超過半數的人甚至無法重複自己的實驗。該調查指出，原因在於重複實驗不足、監督不夠以及統計效力低。

因此，問題變得更具挑戰性：我們能夠信任這個趨勢嗎？

我們認為，在許多可重複性問題的背後，隱藏著一個更深層的挑戰：碎片化。每個實驗室使用的硬體、韌體和銜接程式碼（glue code）都略有不同。這些差異導致相互比較結果、重複實驗以及在彼此的研究基礎上繼續發展變得更加困難。

這正是 Quanser 投入多年時間建立我們所謂「研究驗證網路」（Research Validation Network）的原因。

每年有超過 250 個研究團隊發表使用 Quanser 平台的成果。他們在標準化、符合研究需求的硬體平台上研究，其結果可供其他實驗室進行比較、學習並在此基礎上繼續發展。

Quanser 的使用者不僅僅是購買研究工具，更是加入一個在共同基礎上運作的全球社群，共同發表創新觀點、比較結果，並協助下一組研究人員在更有信心的基礎上加速前進。

我們也正在開發能讓此網路更容易加入且更好使用的工具。如果您正臨近截稿期限、正在撰寫計畫申請書，或是正在選擇平台，本文將展示如何從分散的資訊中理出頭緒，在幾小時內（而非幾週）做出更清晰的決策。

這款平台是否有其他人使用過？

假設您透過搜尋、論文或同事推薦認識了「自動駕駛汽車實驗室」（Self-Driving Car Lab）。您打開產品頁面，在深入研究規格之前，您想先回答一個問題：是否有指標性的研究人員已經在使用這個平台？

在「自動駕駛汽車實驗室」旁邊，您會看到 Bioz Stars 評分為 94 分（滿分 100 分），並有 58篇引用文獻（譯者修改，統計至 2026 年 6 月 18 日）。

圖 1 – 自動駕駛汽車實驗室產品頁面。其 94 分（滿分 100 分）的 Bioz 評分和 58 篇引用文獻直接顯示在最上方

Bioz 評分是根據已發表的科學文獻計算而得。它們會檢視各項指標，例如產品在同行評審期刊中被引用的頻率、這些引用的新穎度、該期刊的影響因子（impact factors）以及其他量化因素。製造商無法影響此評分。

因此在幾秒鐘內，您就能得到第一個訊號：該平台已被用於高評價的已發表研究中，且擁有強大的引用記錄。

接著，您點擊引用次數，即可進入該數字背後的實際論文、期刊和簡短摘要。在幾分鐘內，您就能看到是誰使用了該平台、發表在哪裡，以及該研究是否值得進一步探索。

圖 2 – 引用次數背後的論文，每篇均列出其期刊、作者和簡短摘要

它是否曾被應用於我的研究領域？是否有其他適合我研究的平台？

得知其他研究人員使用該平台是一個好的開始，但這個範圍太廣。讓我們縮小範圍。您可以從產品頁面移動到「研究論文」（Research Papers）專區，在這裡您不是依產品搜尋，而是依應用領域搜尋，您可以選擇「應用人工智慧」（Applied AI）、「自主系統」（Autonomous Systems）或其他領域。

圖 3 – 可透過關鍵字搜尋的研究論文資料庫，上方顯示總引用次數

該資料庫會篩選出最可能與您的研究相符的論文。您還可以進一步依期刊、作者或日期進行篩選。每個搜尋結果都附有評分和簡短摘要。

圖 4 – 依應用領域（例如自主系統）進行篩選，可將資料庫範圍縮小至與您的研究最接近的論文

您瀏覽了幾篇論文，它們與您想做的事情非常接近，其中一篇甚至幾乎完全符合您的需求。接著，下一個實際的問題就浮現了。

我可以多快開始著手建構？

找到相關的論文很有幫助。但對於承受時間壓力的研究人員來說，單憑「相關性」是不夠的。

下一個問題是：我能以此為基礎快速建構，還是仍然必須從零開始？

圖 5 – 研究儲存庫（Research repository）匯集了全球 Quanser 使用者的論文、程式碼和資料集

除了文獻資料庫外，我們還維護了一個精選的「研究資源庫」。它收集了使用 Quanser 平台的研究人員所提供的論文、程式碼和資料集，並完整註明原作者及提供其原始碼庫的連結。目標非常簡單：讓研究人員能夠從閱讀研究成果，跨越到擴展該成果。

索引功能讓您可以依機構、實驗室、平台、領域和方法進行瀏覽。您可以快速找到與您自己的研究接近的專案，查看使用了什麼平台，並直接跳轉到原始的資源庫。

圖 6 – 研究索引，您可以在此依機構、實驗室、平台、領域和方法瀏覽專案，並附有各原始碼庫的直接連結

圖 7 – 資源庫中的範例專案：結合多台機器人的地圖，利用 QCar 進行協同式 SLAM

溫莎大學（University of Windsor）的一個團隊利用 QCar 進行了「協同式 SLAM 地圖融合」（Collaborative SLAM Map Fusion）研究；烏普薩拉（Uppsala）的一位研究人員則利用Qube Servo 2 建構了嵌入式 MPC 流程。每個項目都成為下一位研究人員的另一個起點。針對特定專案，我們會撰寫清晰的 README 檔案，以淺顯易懂的語言解釋該研究，展示 Quanser 社群如何使用它，並指出原始實作路徑。您可以直接複製（clone）、執行並擴展。這正是該網路成為您研究加速器的關鍵所在。

走到這一步，您已經從「這是否具公信力？」進展到「這是否具相關性？」，再到「我能否執行它？」。在二十分鐘左右的瀏覽過程中，三個問題已迎刃而解。現在只剩下最後一個問題，而這可能是最大的一個問題。

圍繞該平台的研究社群是否正在成長？

這是研究人員可能不會公開提出、但心裡明白的問題：我所走的方向是否正在蓬勃發展，還是踏入一個可能不再重要領域？錯失正確機會的代價是巨大的。

圖 8 – 使用自動駕駛汽車實驗室的論文，依主題分類

圖 9 – 使用無人機研究實驗室的論文，依主題分類

必要時，我們也可以根據應用領域、產品和年份提供更深入的研究趨勢洞察。例如，依類別分類的論文發表分布可以凸顯哪些研究關注度正在成長。在自動駕駛研究中，定位與建圖（Localization and mapping）變得越來越突出；而在無人機研究中，先進控制策略（advanced control strategies）依然特別受到歡迎。此外，網路安全（Cybersecurity）在自動駕駛和無人機相關的研究中也都變得更加顯著。

圖 10 – 各主題的研究興趣在過去幾年中的轉變情況，凸顯了哪些領域正在獲得發展動力

分析還可以更深入一個層級。例如，在自動駕駛汽車類別中，趨勢正在發生變化。由於Quanser 的解決方案配置了高度完善的元件並配備了強大的 NVIDIA GPU，因此諸如定位、建圖和感測等自主系統主題大幅成長，網路安全領域也在逐漸增加。

現在，您已經掌握了全貌：公信力、相關性、可執行性以及發展軌跡。

加入驗證網路

當您選擇 Quanser 平台時，您不只是購買設備，更是加入了一個遍布 90 多個國家、每年在標準化硬體上發表將近 300 篇論文的研究人員社群。

他們的成果變得更容易與您的成果進行比較；他們的研究可以成為您下一個專案的起點；而您的研究也能協助下一位研究人員走得更快。

這就是「研究驗證網路」的價值所在：一個共同的基石，讓研究人員能夠在彼此的研究基礎上進行建構、比較、重複和擴展。如需依應用領域、產品或研究領域進行更深入的分析，歡迎與我們的台灣總代理錫昌科技聯絡。

本文轉載自 Quanser 原廠網站，作者 Morteza Mohammadi，QUANSER 學術應用研發工程師