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電腦視覺 相關的無人機與低空經濟報導
喬治亞理工學院研究團隊打破傳統師生強化學習依序訓練模式，開發「Learn to Teach」框架讓教師與學生模型同步學習，教師邊學邊傳授知識給學生，同時吸收學生從現實環境中的反饋。新控制器部署於全尺寸人形機器人上，在沙地、碎石、濕草地、坡道、樓梯及光滑地面等多種地形均能穩定行走，且單一控制器無需調整即可跨越所有環境。研究大幅縮短訓練時間與運算成本，成果已於ICRA大會發表。
來源：Interesting Engineering
慶應義塾大學與麻省理工學院媒體實驗室合作推出Cuddle-Fish柔軟氦氣漂浮機器人。此機器人採用柔軟材質、氦氣充填，能在室內靜音懸浮數小時。其設計理念以親和為核心，溫潤圓滑的外形邀請人們主動觸摸互動。機器人具備輕柔喚醒、主動提醒等功能，取代傳統突兀的鬧鐘或警報。跨國學術合作彰顯柔性機器人與人機互動領域日漸受重視，預示未來家用陪伴機器人朝向情感化、低聲控方向演進。
來源：DroneXL
烏克蘭第40海軍陸戰隊旅已在赫爾松州南部的第聶伯河口地區部署國產「梭魚」無人水面艦艇。該艦艇由旅內工程師與防務科技公司2DefAi.tech合作開發，具備超遠程控制能力（最遠20,000公里）、100公里/小時的高速性能，以及AI導航系統。艦艇採模組化設計，支援FPV無人機部署、偵察情報蒐集、後勤補給、通訊中繼、直接打擊與自殺式攻擊等多元任務模式，並提供300至1,000公斤的靈活載重配置。
來源：Instagram @drone_wars_
Axon Vision宣布完成ForceField反無人機防護系統研發。該系統搭載邊緣AI運算能力，無需依賴雲端連線即可在戰場前線實時處理感測器資料，實現威脅無人機的快速偵測、識別與反制。系統設計專為機動部隊需求優化，在資源受限、通訊環境不穩定的複雜戰術環境中維持高效運作。隨著無人機在現代衝突中應用日增，反無人機防護能力已成各國軍事單位核心需求。
來源：sUAS News
NVIDIA 發布 DeepStream 9.1 教學課程，針對大型空間影像分析的核心痛點提供解決方案。傳統單鏡頭 2D 追蹤系統存在深度感知缺陷，且無法跨鏡頭持續追蹤移動目標。DeepStream 9.1 整合多鏡頭 3D 追蹤技術，大幅降低開發者設定與校準成本。該方案對倉儲自動化、零售分析、建築安全及無人機地面監控等領域具重要參考價值，預期成為未來智慧監控基礎設施的核心技術。
來源：NVIDIA Robotics Blog
英國陸軍第1來福槍營在威爾斯森尼布里奇訓練場完成反無人機演習，測試新型「反無人機年度戰鬥射擊測驗」，結合電子戰與實彈射擊。訓練涵蓋士兵對無人機的識別、追蹤、電子干擾及遠近距離射擊技能。演習設計汲取烏克蘭戰爭教訓，反映英國陸軍因應現代戰場無人機威脅的戰術轉變。該營同時進行現代化轉型，為北約科索沃預備部署做準備。
來源：CUAS Hub
以色列光達技術領導廠商 Innoviz Technologies 與反無人機解決方案商 AeroNous 宣布策略性合作，計畫將 Innoviz 的高性能 LiDAR 感測器整合至 AeroNous 反無人機平台。此舉旨在彌補傳統雷達系統在偵測小型、低速或低可見度無人機目標的不足，透過 LiDAR 提供的精確三維點雲掃描能力，強化反無人機系統的偵測、識別與反制效能。該合作反映出國防安全領域正加速採用自動駕駛相關成熟技術，推動多感測器融合架構發展。
來源：X @UASMagazine
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
一張2026年烏克蘭戰場照片記錄了光纖控制FPV無人機大規模使用的實際後果。相比傳統無線電操控的FPV無人機易受電子干擾，光纖導引技術通過實體纖維光纜傳遞訊號，根本上免疫於無線電干擾。這項技術突破使無人機在強烈電磁環境下持續運作，大幅提升攻擊精準度，已成為俄烏衝突中最具代表性的戰術創新，對現代地面作戰造成深遠影響。
來源：Instagram @drone_wars_
烏克蘭國防企業 The Fourth Law 推出搭載自主末端導引的 Lupynis-10-TFL-1 FPV 無人機，該系統整合 TFL-1 自主導引模組、Kurbas-640α 熱成像鏡頭與電子戰抗干擾設計。操作員鎖定目標後，系統於末端飛行階段自動接管，透過電腦視覺自主追蹤並修正航跡。官方聲稱命中率超過 70%，任務成功率提升 2 至 4 倍，成本僅增加 10%，已獲 NATO 認可。
來源：Instagram @drone_wars_
UAVOS 推出視覺導航模組 NAVAI，專門應對無人機在 GNSS 訊號受干擾或中斷時的導航困境。該模組透過神經網路技術將無人機攝像機拍攝的即時影像與預先載入的數位地形圖進行比對，在無衛星訊號的情況下實現自主定位。NAVAI 搭載進階 AI 演算法，能在雲層遮蔽、低能見度、夜間低光以及季節性地景變化等惡劣視覺環境中持續工作。系統可部署於嵌入式運算平台或地面任務電腦，並與 APS 地面控制站無縫整合，為基礎設施巡檢和環保監測等任務提供可靠的備援導航方案。
來源：Unmanned Airspace