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工程科技電子報
2026年9期 智慧機器人
焦點￨國科會吳誠文主委率團訪匹茲堡 深化臺美AI與智慧機器人科技合作
為深化臺美科技交流合作，國家科學及技術委員會（國科會）吳誠文主委率團於美東時間8月13日至14日訪問美國賓州匹茲堡，參訪卡內基美隆大學（Carnegie Mellon University, CMU）及多個重要研究機構，與校方高層及研究團隊就人工智慧（AI）、智慧機器人、先進製造、科研成果轉譯及人才培育等議題深入交流，期望結合臺灣半導體與資通訊產業優勢，以及CMU在人工智慧、機器人與系統整合領域的研發能量，拓展雙方科研與產業合作。Continue reading
科研￨國科會布局智慧機器人關鍵技術 推動 AI 走進真實場域
國科會工程技術研究發展處115年度「智慧機器人關鍵技術研發與場域應用專案計畫」以可實際導入應用場域的「服務型機器人」為主要研發方向，由 AI、資工、電機、控制、機械等智慧機器人相關領域學者組成跨領域、軟硬體整合研究團隊，從實際場域需求出發，針對產業所需關鍵技術進行前瞻研發與系統整合。Continue reading
傑出研究￨從奈米定位到手術機器人：顏家鈺教授深耕精密運動控制，讓機器動得更準、更穩、更聰明
國立臺灣科技大學機械工程系講座教授顏家鈺榮獲2026年國科會傑出特約研究員獎，他長期投入精密運動控制與伺服系統研究，研究生涯橫跨數十年，也親身見證精密控制技術從「微米」走向「次奈米」的巨大進展。他曾任國立臺灣大學工學院院長、臺大機械工程學系教授，2021年起擔任臺灣科技大學校長暨機械工程系講座教授，持續推動精密控制、智慧機器人與跨領域工程研究。Read the full article
傑出研究￨讓AI不只會判斷，更能說明理由——莊家峯教授打造看得懂的可解釋人工智慧
國立中興大學電機工程學系暨研究所講座教授莊家峯榮2026年國科會傑出研究獎，他長期投入人工智慧與智慧控制研究，近年更將研究重心延伸至「可解釋人工智慧」（Explainable Artificial Intelligence, XAI），嘗試讓AI從「會做決定」進一步走向「能說明決定」，建立更透明、更容易理解，也更值得信任的智慧系統。Read the full article
傑出研究￨讓工具機學會思考：蔡孟勳教授以AI、數位雙生推動智慧製造
榮獲國科會2026年傑出研究獎的蔡孟勳教授深耕智慧製造與機電控制二十餘年，研究橫跨工具機與半導體設備、AI CNC控制器及智慧機器人三大領域。他始終抱持一項核心理念：工程研究不能只停留在論文，而要真正成為產業可以使用的技術。Read the full article
未來科技￨讓機器人走進真實工地：AI驅動營建自動化新模式
面對營建業缺工、高齡化及施工安全等挑戰，如何運用人工智慧與機器人技術協助執行高勞力、重複性及具職業傷害風險的施工工作，已成為智慧營建的重要發展方向。然而，相較於工廠與倉儲等高度結構化環境，建築工地的人員、機具、建材及空間配置會隨施工進度持續變動，使傳統工業機器人與自主移動機器人（Autonomous Mobile Robot, AMR）難以直接應用。研究團隊開發「ROSO AI現場施工機器人」，整合六軸機械手臂、自主移動平台（AMR）、AI視覺辨識、同步定位與地圖建構（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）及多重感測器融合等技術，使機器人具備自主導航、空間定位、場景辨識、動態避障與人機協作能力。系統可在複雜且持續變動的工地環境中感知周遭空間與施工狀況，進行即時環境分析並自主執行施工任務，突破傳統機器人多仰賴固定路徑及高度控制環境的限制。Find out more
未來科技￨NTU DogBot Quasar：打造臺灣自主四足機器人與強化學習實驗平台
隨著智慧製造、自主機器人與實體 AI（Physical AI）快速發展，四足機器人因具備高度機動性與地形適應能力，可進入傳統輪型機器人較難通行的環境，成為自主巡檢與智慧機器人研究的重要平台。然而，四足機器人的機電系統、運動控制與軟硬體整合複雜，若長期仰賴國外商用平台，不僅研究成本較高，也限制硬體修改、控制演算法開發及系統整合的自主性。
國立臺灣大學研究團隊開發「NTU DogBot Quasar」，從硬體機電設計、運動學建模、模擬環境建構到強化學習（Reinforcement Learning, RL）控制策略，建立完整的四足機器狗研究平台。系統特別針對強化學習模型的「模擬到實體」（Sim-to-Real）遷移進行設計，研究人員可先在虛擬環境中大量訓練機器狗的步態與控制策略，再將訓練完成的模型部署至實體機器狗，降低直接於實體設備反覆測試所需的時間與成本。Find out more
未來科技￨AI腦機介面驅動智慧復健：多功能步態訓練與助行機器人
腦中風與脊髓損傷患者常面臨下肢肌力下降、平衡與步態控制異常等問題，需要長期且密集的復健訓練。傳統步態復健主要仰賴治療師協助患者反覆練習，不僅需要投入大量人力，也較難依據患者的動作意圖、生理狀態與復健進程，即時調整訓練策略。如何結合機器人與人工智慧，提供更主動、個人化且精準的步態訓練，成為智慧復健的重要發展方向。
國立中興大學研究團隊研發「多功能步態訓練與助行機器人」，整合下肢外骨骼、腦機介面（Brain-Computer Interface, BCI）、非對稱式動態減重、生理訊號監測及AI演算法等技術，建立結合中樞神經訊號與周邊肢體動作控制的智慧復健系統。透過腦機介面擷取腦電圖（Electroencephalography, EEG）訊號，搭配AI演算法辨識使用者的動作意圖，進一步驅動外骨骼提供步態訓練與動作輔助，使患者由被動接受訓練，朝向主動參與復健的模式發展。Find out more
未來科技￨模糊避障結合強化學習：打造自主感知與動態決策四足機器人
隨著四足機器人逐步應用於智慧巡檢、救災搜救與設施維護等場域，如何讓機器人在複雜、動態且充滿不確定性的環境中自主移動，已成為機器人技術發展的重要課題。相較於環境相對單純的實驗場域，真實世界中的障礙物位置、地形與行進條件可能隨時改變，機器人除了必須維持穩定步態，更需要即時感知周遭環境、判斷障礙物並迅速調整行進方向。
研究團隊開發「模糊動態避障與強化學習應用於四足機器人控制」技術，融合自主研發的模糊避障演算法與強化學習（Reinforcement Learning, RL）控制策略，並透過光達（LiDAR）、慣性量測單元（Inertial Measurement Unit, IMU）等感測器取得環境與機器人運動資訊，建立從環境感知、即時決策到運動控制的完整自主移動架構。Find out more
活動資訊￨TaipeiPLAS趨勢論壇聚焦航太與機器人材料革命 產業專家共探輕量化、高值化與先進複材新商機
隨著全球航太、無人載具與人形機器人產業快速發展，兼具輕量化、高強度、耐熱與高可靠度的先進材料，已成為提升產品性能與產業競爭力的重要關鍵。「TaipeiPLAS趨勢論壇－主題2：高值應用｜航太與機器人產業的材料革命」將於2026年9月16日（三）13時20分至15時30分，在台北南港展覽館1館4樓舞台區登場，邀集漢翔、雷虎科技、宇隆科技、長興材料及德國ZwickRoell等產業專家，從供應鏈、材料技術、製程及測試驗證等面向，解析航太、無人載具及人形機器人帶動的新一波材料革新與高值化應用商機。Find out more
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