
Niantic Spatial 攜手 Spexi 將無人機影像轉化為實體 AI 3D 模型
Niantic Spatial 與 Spexi Geospatial 宣布策略合作,結合 Spexi 的空中資料網路與 Niantic Spatial 的 3D 重建管線,透過 Reconstruction API 生成城市規模的 3D 高斯潑濺模型,為企業客戶提供隨選式實體 AI 服務。
來源:DroneLife
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電腦視覺 相關的無人機與低空經濟報導

Niantic Spatial 與 Spexi Geospatial 宣布策略合作,結合 Spexi 的空中資料網路與 Niantic Spatial 的 3D 重建管線,透過 Reconstruction API 生成城市規模的 3D 高斯潑濺模型,為企業客戶提供隨選式實體 AI 服務。
來源:DroneLife

人工智慧在數位世界表現亮眼,但進入工廠、倉儲等真實環境時,往往無法可靠地執行動作。本文探討「實體 AI」的核心挑戰:機器人不僅需要感知與決策能力,更需要在接觸物體過程中即時適應變化的閉環系統,才能真正從展示邁向實際部署。
來源:Robotiq Blog

Lantronix 發表多款符合美國國防法規的系統級模組(SOM),專為無人機與機器人打造低功耗 AI 邊緣運算平台,最高可達 100 INT8 TOPS,已與 Teledyne FLIR、Teal 等業界大廠合作,並參與五角大廈無人機主導計畫。
來源:Unmanned Systems Technology

以色列邊緣運算技術公司 Maris-Tech 完成其 Jupiter 平台系列的人工智慧目標追蹤功能開發,可讓無人機在機載端自主鎖定並追蹤指定目標,大幅降低對外部系統與操作人員的依賴,瞄準情監偵與低延遲任務需求。
來源:Unmanned Systems Technology

MIT與賓州大學研究團隊發布開源無人機運動規劃器MIGHTY,可在毫秒內即時閃避障礙物,運算時間比現有方法減少約9.3%,飛行速度可達每秒6.7公尺,完全免費且無需商業授權軟體,為小型業者與獨立研究者移除高額軟體門檻。
來源:DroneXL

烏克蘭正大規模部署無人地面載具(UGV),用於後勤運輸、傷員撤離及戰鬥任務。Brave1 國防科技孵化器負責人透露,280家烏克蘭企業已研發550種UGV型號,今年目標產量達5萬輛,AI人工智慧技術是提升戰鬥效能的關鍵。
來源:The War Zone

康乃爾大學研究團隊利用可拉伸光纖感測器打造軟性機器人夾爪,能透過觸覺預測草莓成熟度,並以旋轉方式輕柔摘取果實而不造成損傷,未來可望應用於酪梨、鳳梨等難以目視判斷成熟度的水果,推動更永續的農業生產模式。
來源:RoboHub

美國杜克大學研究團隊開發出一款名為「Argus」的20腳機器人,採用正十二面體幾何結構,沒有前後之分,能在沙地、森林、混凝土等多種地形全方向移動,其「動態等向性」評分高達0.91,遠超現有四足與人形機器人。
來源:Interesting Engineering
烏克蘭公司 Temerland 推出全新「GNOM ND-Recon」無人地面機器人平台,可搭載最多 4 架 FPV 無人機,並整合繫留偵察無人機與 AI 輔助反無人機砲塔,實現偵察、無人機部署及反無人機作戰三合一功能。
來源:Instagram @drone_wars_

由加州大學柏克萊分校與史丹佛大學研究人員創立的新創公司 Human Archive,正在印度支付零工工作者佩戴配備攝影鏡頭的帽子與感測裝置,蒐集 AI 與機器人實驗室競相爭取的真實世界物理訓練數據。
來源:TechCrunch

麻省理工學院(MIT)最新研究成功將「非視線成像」(NLOS)技術移植到平價消費級 LiDAR 系統上,讓一般感測器也能偵測牆角或障礙物後方的隱藏場景,有望大幅提升無人機、自駕車與機器人的環境感知能力。
來源:LiDAR News

美國亞利桑那州可可尼諾郡警長辦公室採用 Skydio AI 無人機搭配 LOC8 G2 影像分析平台,將搜救任務中需人工審閱的無人機照片從數千張壓縮至約 20 張,大幅提升搜救效率,同時與蘇格蘭公司合作開發針對當地地形的 AI 模型。
來源:DroneXL