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技術創新 相關的無人機與低空經濟報導
美國國防整合平台UBURU與義大利廠商Tekne合作，在義大利進行雷射致盲反無人機試驗並獲初步成功。該技術以高強度雷射光束干擾無人機光學感測器，使其失效，屬非動能定向能量手段。相較傳統動能攔截或電磁干擾，雷射致盲具精準度高、反應迅速、成本低廉、隱蔽性佳等優勢。隨著商用與軍事無人機威脅日增，全球國防機構積極尋求多元化反制方案，該技術被視為填補現有防禦空白的重要途徑。
來源：UAS Vision
洛桑聯邦理工學院與麻省理工學院研究團隊以潛水鳥類為靈感，開發出撲翼水空飛行器（FAAV）。該機器人採用薄膜翅膀搭配疏水奈米塗層，透過電動馬達驅動以5赫茲頻率撲翼。實驗證明其能在水中以每秒1公尺速度游泳，躍出水面後改以70度仰角起飛，空中飛行速度達每秒6公尺。研究突破在於毋須腳蹼即可從水中飛出，此前無人能達成。研究發表於《Science》期刊，未來可應用於海洋採樣、冰山監測等科學探勘任務。
來源：RoboHub
密西根大學核工程團隊在客製化軸封測試設施中，利用非放射性的FLiNaK混合鹽模擬熔鹽反應爐運作環境，對商用石墨套筒密封件進行2,300小時耐久性驗證。結果顯示密封件在高溫、1,500 RPM轉速及腐蝕性鹽蒸氣環境下表現穩定，磨合期約10天。氬氣作為覆蓋氣體時效能最優。此項突破性研究填補了熔鹽核能技術長期存在的工程數據缺口，為全球正加速推進的第四代反應爐商業化奠定基礎。
來源：Interesting Engineering
NVIDIA 擴充 Jetson Thor 運算平台家族，推出 T3000 與 T2000 兩款新模組。T3000 提供 865 TFLOPS 效能、32GB LPDDR5X 記憶體與 273GB/s 頻寬；T2000 則搭載 16GB 記憶體、400 TFLOPS 效能，滿足不同預算需求。新增軟體記憶體最佳化技術協助開發者快速降低部署成本，促進無人機、機器人等邊緣 AI 應用普及。
來源：IT之家
機器人訓練數據匱乏一直是產業發展的核心瓶頸，傳統人工示教方式耗時費力且難以擴展。研究人員正利用AI智能代理建構虛擬訓練環境，讓機器人在模擬場景中自動累積跨情境動作經驗。虛擬訓練具有低成本、高效率、場景多樣化等優勢，但如何縮小模擬與現實世界的差距仍是重大課題。隨著AI技術進步，業界普遍看好此方法將推動通用機器人的商業化發展。
來源：Tech Xplore Robotics
NVIDIA推出自主編程AI代理技術，革新視覺推理模型開發流程。傳統上開發者需花費數天完成資料格式化、環境配置、超參數調整等工作，而代理技術將整個NVIDIA Cosmos 3後訓練過程自動化，最快一天內完成，模型準確率達90%以上。此技術對仰賴電腦視覺的無人機、自動駕駛等產業具重要意義，將加速產品迭代與市場化。
來源：NVIDIA Robotics Blog
最新研究顯示，大腦做出決策的時間點遠比科學家此前認為的更早。研究人員發現，即使是初級感覺區域也受到高階腦區透過快速反饋迴路的影響，而非單純地逐層傳遞資訊。這項更具動態性的大腦功能觀點，有望協助工程師設計出更接近生物大腦思維方式、同時大幅降低耗電量的未來AI系統。
來源：ScienceDaily Robotics
NVIDIA研究團隊針對量子色碼（Color Code）的解碼難題，提出基於Ising模型的創新解碼框架，成功將邏輯錯誤率（LER）降低超過300倍。相較於廣泛使用的表面碼，色碼提供更豐富的邏輯閘操作彈性，但其解碼複雜度一直阻礙實際應用。新方法將量子錯誤更正問題轉化為Ising最佳化問題，大幅提升解碼效率。邏輯誤差率大幅改善意味著實現容錯量子運算所需的物理量子位元數量可顯著減少，加速實用量子電腦的開發進程。
來源：NVIDIA Robotics Blog
北京大學研究團隊在《國家科學評論》發表突破性研究，開發出全光學晶片互連系統，利用矽光子技術與客製化光學交換器取代傳統電氣線路。實驗證明該系統在僅使用商用GPU九分之一算力的條件下，影像降噪推論速度提升逾百倍。系統核心模組包含400 Gbps收發器與16×16光學交換晶片，總頻寬達6.4 Tbps。研究團隊強調此架構為AI效能提升開闢新途徑，有望緩解資料中心能源危機，推動共封裝光學等技術邁向實用化。
來源：Interesting Engineering
美國研究機構開發出革新性柔性感測器，採用完全無電子元件的純機械設計，能將接觸壓力直接轉化為機器人動作。此突破捨棄傳統的感測—訊號處理—驅動架構，大幅減輕系統重量、提升可靠性，特別適合在潮濕、高溫或高壓等電子設備無法正常運作的環境中應用，包括微創手術、深海探勘、工業自動化及無人機酬載等領域。
來源：Tech Xplore Robotics
中國哈爾濱工業大學研究團隊提出創新月球能源基礎設施方案，在月球南極陽光充足的隆起山脊上架設太陽能雷射發射站，透過無線光束傳輸電力至永久陰影區內的探測車。研究顯示，優化站點部署可將有效能源覆蓋率從18%提升至24%，網路連通率達近100%。該系統在5公里傳輸距離內仍可提供足夠電力，為未來月球科研站和長期探測任務奠定基礎。
來源：Interesting Engineering
卡內基美隆大學電腦科學學院研究團隊開發了一套開源軟體框架，旨在解決機器人研究領域普遍面臨的部署難題。傳統上，研究人員每次測試新機器人時都需投入數週至數月進行系統建置與環境設定。該框架透過統一的基礎設施層設計，讓AI模型得以在不同機器人平台間無縫移植，無需重新開發，大幅減少前置作業。採用開源策略使全球研究社群可自由使用、修改與貢獻，預期將推動跨機構協作，降低機器人AI研究的技術與成本門檻。
來源：Tech Xplore Robotics