小米公布最新人形機器人工廠測試成果，旗下機器人在電動車工廠完成長達8小時的完整輪班，負責整理汽車中央鞍座側蓋零件。小米表示，機器人在作業過程中能自主發現並修正異常，也可與產線控制系統協同運作，朝實際工業部署再進一步。記者黃仁杰／編譯

小米公布最新人形機器人工廠測試成果，旗下機器人在電動車工廠完成長達8小時的完整輪班，負責整理汽車中央鞍座側蓋零件。小米表示，機器人在作業過程中能自主發現並修正異常，也可與產線控制系統協同運作，朝實際工業部署再進一步。

[caption id="attachment_330017" align="aligncenter" width="1500"] 小米表示，機器人在作業過程中能自主發現並修正異常，也可與產線控制系統協同運作，朝實際工業部署再進一步。（圖／翻攝自X）[/caption]

小米科技11月3日在X平台公開相關影片，畫面顯示機器人從料箱取出側蓋，搬運至儲存架，再依序放入指定位置，影片同時顯示累計工作時間，並標示為「Autonomous，100x Speed」。

完成整個8小時班次

小米表示，這次機器人完成該工作站一整天的生產需求，並能自行偵測與處理異常，不需持續由人工控制。

這也是小米今年公開的人形機器人工廠測試中，第三個重要階段。

今年3月，小米曾讓一台人形機器人以「實習生」身分進入北京電動車工廠，負責安裝自攻螺帽。當時3小時測試成功率為90.2%，作業速度也已能符合產線76秒的節拍要求。

到了7月，小米表示同一項工作的成功率已提高至98%，並進一步增加兩個難度更高的工作站，其中就包括這次公開的側蓋分類作業。

小米執行長雷軍去年12月曾表示，公司計畫在未來5年內，於旗下工廠大規模部署人形機器人。

機器人AI也開始進入住家測試

除了工廠應用，小米也持續測試機器人在日常環境中的自主能力。

公司近期公布，開源模型Xiaomi-Robotics-1已開始在小米員工宿舍進行試運行。這套AI模型使用10萬小時真實世界機器人資料進行預訓練。

在一次30分鐘測試中，機器人在3個房間內完成超過50組連續任務，顯示小米也正在嘗試把機器人能力從高度結構化的工廠環境，延伸至更複雜的生活空間。

整班成功率、人工介入次數仍未公布

不過，這次8小時測試仍有部分關鍵資訊尚未公開。

小米沒有說明整班共處理多少零件、8小時平均成功率，以及過程中究竟有多少次需要人工介入。

供電方式同樣沒有說明，包括機器人是否中途更換電池、使用有線供電，或利用休息時間進行充電。

這些細節對判斷「自主工作8小時」的實際含義相當重要，因為不同機器人展示中所稱的「自主」，可能涵蓋從完全獨立運作到遠端人工介入等不同程度。

小米先前曾公布成功率與節拍

相較之下，小米先前的工廠測試曾主動公布成功率與工作節拍，讓外界較容易評估實際產線表現。

過去其他人形機器人展示也曾因人工遠端操作引發討論。例如特斯拉2024年「We, Robot」活動中的部分Optimus機器人，後續被發現有人類遠端操作參與；今年底特斯拉也已表示，Optimus對外部客戶交付時間預計要到2027年底。

因此，小米這次若後續能公布完整8小時工作數據，將更有助於評估其人形機器人距離真正量產部署還有多遠。

輪式機器人也加入協作

影片另一個值得注意的部分，是約1分37秒處出現的「掉落物料：多機器人協作」場景。

當兩台雙足人形機器人工作時，一台搭載人形上半身、底部採輪式平台的機器人也加入協助。

此外，負責搬運零件料箱的設備同樣採用自主移動機器人（AMR）輪式底盤，這類設備早已廣泛應用於汽車工廠物流。

這也顯示，未來工廠自動化未必只依賴完整雙足人形機器人。對平坦、結構化的工廠地面而言，輪式平台通常具備更低能耗、更高穩定性，也能容納更大的電池。

真正具有價值的部分，可能更多來自機器人的手臂、手部操作能力，以及背後負責感知、決策與錯誤修正的AI系統。

來源：Electrek

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美國機器人公司Figure分享了一段影片，展示新製造的Figure 03人形機器人走出該公司BotQ工廠的畫面。這段短片拍攝到數台機器人在公司園區內移動，讓外界得以一窺其持續擴大的製造業務。影片中，這些人形機器人走出建築物，朝停車場附近的行人穿越道前進。Figure創辦人布雷特・艾德考克（Brett Adcock）表示，這些機器人是新製造的Figure 03，但並未透露生產數量，也未提供最新的產能及客戶交付數據。近期另一段影片則顯示，一台Figure 03人形機器人完成為期9天的跑步機耐力測試，累計行走348英里（560公里），踏出120萬步。記者蕭惟珊／編譯

美國機器人公司Figure分享了一段影片，展示新製造的Figure 03人形機器人走出該公司BotQ工廠的畫面。這段短片拍攝到數台機器人在公司園區內移動，讓外界得以一窺其持續擴大的製造業務。影片中，這些人形機器人走出建築物，朝停車場附近的行人穿越道前進。Figure創辦人布雷特・艾德考克（Brett Adcock）表示，這些機器人是新製造的Figure 03，但並未透露生產數量，也未提供最新的產能及客戶交付數據。近期另一段影片則顯示，一台Figure 03人形機器人完成為期9天的跑步機耐力測試，累計行走348英里（560公里），踏出120萬步。

[caption id="attachment_329823" align="alignnone" width="346"] Figure 03人形機器人走出公司BotQ製造設施。（圖／擷取自Brett Adcock X）[/caption]

艾德考克在社群平台X發布的一段新影片，展示新製造的Figure 03人形機器人走出公司BotQ製造工廠的畫面。

這段約19秒的影片顯示，數台黑白相間的機器人在公司園區內移動，其中一台穿越畫有標線的行人穿越道，其他機器人則跟隨在後。隨著Figure持續提高第三代機器人的產量，這段影片也讓外界得以一窺其不斷擴大的人形機器人陣容。不過，艾德考克並未透露影片中出現多少台機器人，也未提供最新的生產及客戶交付數據。影片顯示，這些人形機器人沿著通往Figure一棟建築物的道路行走，附近也有人員站立及走動。其中一台機器人穿越畫有標線的行人穿越道，另外幾台則沿著相同路線跟隨前進。艾德考克並未說明這些機器人是自主行走，還是在遠端監督下移動。他也未透露機器人的目的地，或是這次移動究竟是為了測試、部署，還是其他用途。

這段最新影片發布之前，這家總部位於加州的機器人公司已多次公布製造進度。今年4月，艾德考克表示，BotQ在3月製造的機器人數量，已超過Figure自成立以來截至當時的累計產量。

隨後，Figure揭露BotQ已生產超過350台Figure 03人形機器人，並展示每小時生產一台機器人的製造週期。公司表示，已將生產速度從每天一台提升至每小時一台，在不到120天內提高了24倍。

今年7月，Figure宣布達成另一項里程碑，證實BotQ已製造出第1,000台人形機器人。艾德考克與工廠員工一同站在一台金色Figure 03機器人旁，紀念這項成就。這些數字代表累計製造產量，而非已交付客戶的機器人數量。Figure表示，持續擴大的機器人陣容可支援內部研究、AI訓練、家務任務開發及商業應用。

公司也利用不斷擴大的機器人陣容蒐集運作數據，並找出長時間使用過程中出現的硬體與軟體問題。這些資訊有助於改進其Helix人形機器人AI系統，以及機器人在真實環境中運作的可靠性。

Figure 03於2025年10月推出，採用重新設計的硬體與感測架構，並以該公司的Helix視覺－語言－動作（Vision-Language-Action）AI系統為核心。

相較於前一代產品，其視覺系統採用升級版攝影機，每台攝影機的影格率提高至兩倍、延遲降低至四分之一，視野範圍則擴大60%。機器人的雙手也內建手掌攝影機，即使操作物品時，物體被主要攝影機的視線遮擋，仍能維持視覺回饋。

Figure也自行開發了機器人指尖使用的觸覺感測器。這些感測器能偵測低至3公克的作用力，協助人形機器人調整抓握力道，並以更高精準度操作精細或形狀不規則的物品。

這款機器人還配備更柔軟、可更換且可清洗的外部覆蓋材質、升級版語音互動音訊系統，以及改良的電池安全設計。其雙腳內建感應式充電線圈，只要站在相容的充電座上，就能以最高2千瓦的功率進行無線充電。

Figure在設計第三代人形機器人時，便將大規模量產納入考量，為此建立BotQ工廠，配置專用生產線並打造全新的供應鏈。最新影片再次展示新製造完成的機器人走出工廠的畫面，但無法據此確認目前的實際生產速度，或有多少台機器人已在Figure自身研發計畫以外的場域投入運作。隨著機器人技術平台持續擴展，該公司也正開發下一代Figure 04人形機器人。

資料來源：Interesting Engineering

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輝達（Nvidia）執行長黃仁勳週三表示，歐洲在工程領域的專業實力，使其在實體人工智慧（Physical AI）與機器人技術方面具有優勢。這家美國科技巨頭同時宣布，將擴大與歐洲製造商及新創企業的合作關係。記者蕭惟珊／編譯

輝達（Nvidia）執行長黃仁勳週三表示，歐洲在工程領域的專業實力，使其在實體人工智慧（Physical AI）與機器人技術方面具有優勢。這家美國科技巨頭同時宣布，將擴大與歐洲製造商及新創企業的合作關係。

[caption id="attachment_328842" align="alignnone" width="1024"] 輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳於德國柏林舉行的 NVIDIA GTC 大會發表主題演講，並在台上對著高 25 公分的雙足機器人『Microducks』說話。（圖／擷取自NVIDIA YT）[/caption]

黃仁勳在柏林舉行的輝達GTC大會上表示：「歐洲的每一家企業都將成為AI企業。」這場大會也是他歐洲巡迴行程的最後一站，此前他已造訪倫敦、巴黎、斯德哥爾摩及都柏林。他說：「沒有任何地區像歐洲一樣，如此致力於以高度精密的技術與工藝製造機電整合、電子及機械系統。」

為了展示歐洲在AI領域的創造力，黃仁勳在台上與法國新創公司Pollen Robotics攜手AI開發平台Hugging Face所研發、經AI訓練的鴨子造型迷你機器人同台亮相，並要求這些機器人表演翻筋斗。

輝達表示，已承諾向歐洲科技生態系投入近100億美元。輝達在供應機器人「大腦」所需的處理器與軟體方面，已取得早期領先地位，因此歐洲產業能否成功發展，也與輝達的商業利益息息相關。

在週三宣布的合作案中，德國機器人公司Agile Robots計畫與輝達合作，於明年生產1,000至2,000台小型人形機器人。Agile Robots執行長陳兆芃（Zhaopeng Chen）向路透社表示，預計今年底開始生產。

黃仁勳表示，歐洲在AI競賽中經常落後美國與亞洲，也缺乏規模足以與輝達、Anthropic或OpenAI相比的本土企業，因此必須確保自己在AI發展中扮演核心角色。

他說：「要參與這個AI經濟，你不會只想成為AI的使用者，而是希望成為AI的生產者。我們可以在歐洲完成這一切。」

另外，輝達週三也展示一項名為DSX POD的新設計，運用旗下Vera Rubin平台，打造可在工廠預先製造的模組化資料中心。輝達表示，這些模組最快可在兩週內完成部署，相較過去需要六個月，大幅縮短所需時間。

不過，舞台上的展示並非一切都按計畫進行。

這些名為Microducks的迷你機器鴨顯示，即使有AI技術加持，要讓機器人完全依照指令行動，仍非萬無一失。當黃仁勳命令牠們小睡片刻時，其中三隻立刻倒下，但第四隻則需要再三催促。

黃仁勳結束演講時，其中一隻機器鴨似乎分了心，背對著他。黃仁勳隨即以嚴肅的語氣對牠說：「注意，保持專注。」

資料來源：Reuters

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日本一艘太空探測器週二發射升空，前往火星執行一項前所未有的任務，計畫探索火星神祕的衛星，並將採集的樣本帶回地球。記者蕭惟珊／編譯

日本一艘太空探測器週二發射升空，前往火星執行一項前所未有的任務，計畫探索火星神祕的衛星，並將採集的樣本帶回地球。

[caption id="attachment_328652" align="alignnone" width="802"] 日本H3火箭於2026年10月20日（週二），從日本南部鹿兒島縣的種子島太空中心發射升空。（圖／擷取自Naoki Hiraoka、AP）[/caption]

全球五個太空機構攜手合作，展開這項為期五年的任務，計畫讓機器人探測設備及一輛探測車登陸火衛一（Phobos）。火衛一是火星兩顆小型衛星中體積較大、距離火星較近的一顆。

主導這項大膽採樣任務的日本宇宙航空研究開發機構（JAXA），於黎明前從日本主要太空發射基地所在地種子島發射探測器。約一小時後，官員宣布任務成功，確認探測器已依照計畫與火箭分離。飛行控制人員隨即爆出掌聲，紛紛起立握手、擁抱慶祝。

至今尚無任何國家成功從火星或其衛星帶回樣本

儘管美國國家航空暨太空總署（NASA）過去50年已成功讓9艘太空探測器登陸火星，中國也在2021年成功登陸火星，但至今仍沒有人類探測器登上火衛一或另一顆衛星火衛二（Deimos）。此外，也沒有任何國家成功從火星帶回樣本，更不用說從火星的衛星採集樣本。

如果任務順利，來自火衛一的塵埃、土壤及岩石碎片，將於2031年抵達地球。

參與這項計畫的NASA天文物理學家Tom Statler表示：「現在充滿了腎上腺素、興奮感，還有許多令人驚嘆的時刻。」

日本在這項任務上具有一定優勢，因為過去已成功執行兩次小行星樣本返回任務。

火衛一是一顆外形凹凸不平的小型岩石天體

火衛一是一顆外形凹凸不平、形似馬鈴薯的岩石天體，直徑僅約14英里（22公里）。透過研究其岩石樣本，科學家可望了解火星衛星，甚至其他行星衛星的形成過程。

這項任務稱為「火星衛星探測計畫」（Martian Moons Exploration，簡稱MMX），耗資5.78億美元，使用一艘重達5公噸的大型太空探測器，預計明年夏末抵達火星。探測器將配合火衛一環繞火星運行的近距離軌道，隨後釋放由法國與德國合作研製的探測車Idefix。這個名稱取自《阿斯特里克斯歷險記》（Asterix）漫畫中的白色㹴犬。

Idefix的體積不比微波爐大，將自行降落至火衛一表面。由於火衛一的重力極低，探測車著陸後會持續彈跳數分鐘，才逐漸停下。

Idefix探測車登陸後將如何運作？

這輛四輪探測車的設計，可讓它在翻覆著陸時自行恢復正立姿勢。不過，法國國家太空研究中心的Julien Baroukh表示，如果探測車陷入鬆軟土壤，或卡在岩石之間，情況就難以預料。

他補充，一旦探測車展開太陽能板，就無法再自行翻正，因此探測車將以極為緩慢的速度移動，每秒僅前進1毫米（0.04英吋）。

根據Baroukh說法，Idefix將扮演「安全偵察員」的角色，在火衛一表面進行為期100天的探索。日本飛行控制人員希望，當母艦所搭載的四足固定式登陸器於2028年底或2029年下降至火衛一表面採集樣本時，能夠避開粉末狀土壤及崎嶇地形。

登陸器將只在火衛一表面停留兩小時，透過鑽探與真空吸取方式，採集至少三分之一盎司（10公克）的物質，隨後重新發射升空。

之後，探測器將在多次飛掠火衛二的過程中進行觀測，並於2030年離開火星附近區域，返回地球，預計2031年將樣本送抵澳洲沙漠地區。

這是一項充滿風險的任務，過去已有不少探測器在類似探索途中失事。

就連火星衛星的名稱也不太令人安心：Phobos在希臘文中意為「恐懼」，Deimos則意為「驚懼」。兩者是希臘神話戰神阿瑞斯（Ares）的雙胞胎兒子，而阿瑞斯在羅馬神話中對應的神祇就是瑪爾斯（Mars）。

科學家盼揭開火星兩顆衛星的形成之謎

俄羅斯過去三次探索火衛一的任務全數失敗，其他多項火星探索計畫也遭遇挫折。日本此前唯一一次火星任務，同樣未能成功讓探測器進入火星軌道。即使是NASA，在試圖解答「火星是否曾經存在生命？」這個重大問題的過程中，也曾經歷多次失敗。

科學家希望透過研究火星的衛星，了解火衛一與火衛二是否形成於遠古時期火星遭受大型太空岩石撞擊之後。另一種可能性是，這兩顆衛星原本是小行星，後來受到火星重力捕獲。

無論哪一種情況，科學家都預期能在火衛一上找到來自火星的物質痕跡，使採集的樣本具有一舉兩得的研究價值，有助於解開行星與衛星形成過程的謎團，甚至可能進一步了解生命形成所需的條件。

NASA代理行星科學部門主任Lindsay Hays表示，相關研究成果也將協助規劃未來的火星任務，包括載人探索任務。

德國太空總署探測車計畫負責人Markus Grebenstein表示：「這是一生難得一次的機會。我們正參與首個從火星系統帶回樣本的任務。」

日本並非唯一希望取得火星系統岩石與土壤中珍貴科學資訊的國家。中國計畫於2028年發射火星樣本返回任務，而NASA仍在討論，該如何取回「毅力號」（Perseverance）火星探測車已收集的30多支樣本管。毅力號目前也是在地球以外天體上行駛距離最長的探測車。

日本與中國在從火星系統帶回樣本的競賽中，可能不相上下。兩國都以2031年為目標。

日本為這項任務投入3.5億美元，NASA出資8,700萬美元，法國太空機構約投入6,800萬美元，德國太空機構約投入5,600萬美元，歐洲太空總署（ESA）則提供約1,700萬美元。

資料來源：The Associated Press

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平衡調整與瞬間判斷，是滑板運動特有的技術難題，人類在滑板上，會透過膝蓋彎曲、伸直，以及上半身的動作，控制身體平衡與滑行速度。這次展示的動作稱為「Pumping」（重心擺動推進），也就是不需要用腳蹬地，而是透過重心轉移及膝蓋屈伸來產生推進力。記者蕭惟珊／編譯

平衡調整與瞬間判斷，是滑板運動特有的技術難題，人類在滑板上，會透過膝蓋彎曲、伸直，以及上半身的動作，控制身體平衡與滑行速度。這次展示的動作稱為「Pumping」（重心擺動推進），也就是不需要用腳蹬地，而是透過重心轉移及膝蓋屈伸來產生推進力。

[caption id="attachment_328321" align="alignnone" width="1024"] 人形機器人透過模仿人類動作學習滑板技巧，展現即時姿勢控制與平衡調整能力。（圖／擷取自ITmedia YT）[/caption]

由於滑板的輪子並非由馬達直接驅動，機器人必須透過身體動作控制滑板。尤其當速度提高時，更需要運用上半身進行細微的平衡調整。

此外，機器人還必須根據不斷變化的身體姿勢，瞬間判斷應採取的適當動作。單純重現已學習的動作，並不足以應對這些變化。這次展示的機器人會持續掌握自身實際的身體狀態，並與事先學習的各種情境進行比對，依據當下狀況執行適當的控制。

控制系統的反應速度同樣重要。根據日本國際電氣通信基礎技術研究所（ATR）說明，機器人的上層控制系統以50Hz運作，下層控制系統則以500Hz運作。下層系統會直接控制馬達電流，並將馬達本身的反應特性納入模型，以實現高速且精密的動作。

人形機器人實際挑戰滑板，結果如何？

活動現場首先由ATR研究人員站上滑板，示範Pumping動作，隨後再由事先完成學習的人形機器人進行實際展示。機器人透過移動上半身及屈伸膝蓋，展現站在滑板上調整身體姿勢的動作。

值得注意的是，機器人上方設有防止跌倒的懸吊裝置，但這項設備僅用於確保安全，並未參與動作控制。電力雖然也是透過外部電纜供應，但據稱機器人也能使用電池運作。由於這次展示場地的空間有限，現場僅示範Pumping動作，不過研究團隊也已實現從斜坡頂端滑下的「Drop-in」等動作。

研究團隊未來計畫持續推進技術開發，以實現人類與機器人協同作業。團隊以2040年前後為目標，期望將技術應用於個別運輸、配送、照護與協助，以及復健等高度仰賴人力的工作領域。

研究團隊希望藉此推動人形機器人的實現，使其能夠在與人類共享的空間中安全移動，並取代部分由人類執行的工作。

資料來源：EE Times Japan

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日本大型科技展CEATEC 2026於10月13日（週二）在千葉幕張展覽館（Makuhari Messe）登場，展示日本最新科技創新成果，匯集企業、研究人員及新創公司，呈現人工智慧（AI）、機器人與數位科技領域的最新進展。本屆展覽於10月13日至16日舉行，主題為「Transformation – Where Companies, Industries, and Society Evolve」（轉型——企業、產業與社會共同進化之地），聚焦科技創新在重塑產業與社會過程中所扮演的角色。記者蕭惟珊／編譯

日本大型科技展CEATEC 2026於10月13日（週二）在千葉幕張展覽館（Makuhari Messe）登場，展示日本最新科技創新成果，匯集企業、研究人員及新創公司，呈現人工智慧（AI）、機器人與數位科技領域的最新進展。本屆展覽於10月13日至16日舉行，主題為「Transformation – Where Companies, Industries, and Society Evolve」（轉型——企業、產業與社會共同進化之地），聚焦科技創新在重塑產業與社會過程中所扮演的角色。

[caption id="attachment_328141" align="alignnone" width="1024"] 日本CEATEC 2026展會上，Sony介紹集團內部的創新支援計劃。（圖／Sony提供）[/caption]

主辦單位表示，今年共有來自日本及海外的821家企業與組織參展，其中包括新創公司、大學及研究機構。活動內容涵蓋科技展示、主題展區及研討會，旨在促進跨領域合作。

CEATEC最初以消費性電子產品商展形式創立，其名稱為「Combined Exhibition of Advanced Technologies」（先進科技聯合展）的縮寫，如今已擴展為涵蓋更廣泛數位創新的科技展會，聚焦能夠因應社會挑戰、形塑未來社會的相關技術。

資料來源：Reuters Connect

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隨著機器人、自駕車與智慧工廠應用升溫，實體AI（Physical AI）正成為企業布局重點。AWS今（13）日宣布，推出 Physical AI Toolchain on AWS，整合輝達機器人軟體堆疊與AWS雲端服務，協助企業把原本分散的資料收集、模型訓練、模擬驗證與邊緣部署流程整合起來，縮短機器人從原型開發到實際量產的時間。記者黃仁杰／台北報導

隨著機器人、自駕車與智慧工廠應用升溫，實體AI（Physical AI）正成為企業布局重點。AWS今（13）日宣布，推出 Physical AI Toolchain on AWS，整合輝達機器人軟體堆疊與AWS雲端服務，協助企業把原本分散的資料收集、模型訓練、模擬驗證與邊緣部署流程整合起來，縮短機器人從原型開發到實際量產的時間。

[caption id="attachment_328043" align="aligncenter" width="2000"] AWS宣布，推出 Physical AI Toolchain on AWS，整合輝達機器人軟體堆疊與AWS雲端服務。（圖／AWS提供）[/caption]

根據Capgemini Research Institute調查，已有79%的企業投入Physical AI應用。不過，機器人要從實驗室中的可運作原型，走到真實場域可穩定執行任務的量產系統，仍是產業一大挑戰。開發團隊往往要花上數個月，處理資料蒐集、模型訓練、模擬測試與現場部署之間的銜接問題。

AWS此次推出的工具鏈，主打將Physical AI開發流程變成可持續循環的「飛輪」。整體涵蓋五大階段，包括合成資料生成、模型訓練、模擬與驗證、邊緣部署，以及持續改進。也就是先透過合成資料建立訓練場景，再結合人類示範與模擬環境訓練模型，接著在虛擬場域中驗證機器人行為，之後部署到邊緣端執行即時決策，最後再把現場資料回饋到模擬與訓練流程中，持續優化模型表現。

在技術整合上，AWS串接自家 Amazon SageMaker、Amazon EC2 GPU執行個體、AWS IoT Greengrass 與 Amazon Bedrock AgentCore；輝達則提供 Isaac GR00T、Isaac Sim、Isaac Lab 及 NVIDIA Cosmos 等工具，分別對應人形機器人訓練、物理模擬、強化學習與合成資料生成。AWS表示，企業可透過單一控制介面管理端到端流程，也能依需求彈性選用單一模組。

這套工具鏈也支援遠端無線更新（OTA）與大規模機器人機隊管理，且不限特定機器人平台或任務類型，企業可直接帶入自家機器人與資料進行開發。AWS指出，目標是讓客戶把資源集中在技術創新，而非花時間自行搭建底層基礎設施。

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英國與德國宣布深化雙邊科技合作，將共同打造「工業科技走廊」（Industrial Tech Corridor），促進兩國企業、科技新創與產業創新者交流合作，加速人工智慧（AI）、量子科技及其他關鍵技術的研發與商業應用。這項合作預期將帶動跨國投資、創造就業機會，並協助新興科技企業拓展國際市場。記者蕭惟珊／編譯

英國與德國宣布深化雙邊科技合作，將共同打造「工業科技走廊」（Industrial Tech Corridor），促進兩國企業、科技新創與產業創新者交流合作，加速人工智慧（AI）、量子科技及其他關鍵技術的研發與商業應用。這項合作預期將帶動跨國投資、創造就業機會，並協助新興科技企業拓展國際市場。

[caption id="attachment_327917" align="alignnone" width="1024"] 英德兩國期待結合雙邊企業與創新者優勢，讓人民能從中受惠。（圖／AI生成）[/caption]

新計畫建立在英德既有的「戰略科學與技術夥伴關係」（Strategic Science and Technology Partnership）基礎上，並獲得德國多家大型企業支持，包括安聯集團（Allianz）、博世（Bosch）、能源公司萊茵集團（RWE）及西門子（Siemens）。

雙方希望透過新的合作平台，串聯產業龍頭、科技企業與創新團隊，推動AI及關鍵技術在實際產業場景中的應用，進一步強化兩國的科技競爭力。

聚焦AI產業落地　協助科技新創跨國擴張

德國聯邦數位轉型暨政府現代化部長卡斯滕．維爾德貝格（Karsten Wildberger）表示，德國正與英國共同建立有利於AI企業拓展國際市場的平台。

他指出，英德科技走廊將協助具備成長潛力的科技企業（Scale-ups），更快進入歐洲先進的AI產業生態系，並強化雙方在數位技術領域的自主能力。

新合作初期將以AI及高附加價值工業應用為核心，預計今年稍晚舉辦首場科技走廊圓桌會議，邀集大型企業執行長、AI成長型企業及政府高階官員參與。

雙方也將鼓勵英德企業共同開發可規模化部署的工業應用案例，讓AI及關鍵技術不只停留在研發階段，而能進一步對接產業需求，擴大商業化應用。

共同投入約2,000萬歐元　加速量子科技研發

除了AI產業合作，英國與德國也將共同提供約2,000萬歐元資金，支持雙邊量子科技研究。

相關資金將投入量子運算、量子技術在金融服務領域的應用，以及量子感測器等研究方向，期望加速關鍵技術突破。

根據規劃，這筆資金將支持另外5項英德聯合研究計畫，結合現有的雙邊量子科技合作機制，使獲得資助的合作計畫總數增加至10項。

英國商業、創新、科學暨貿易大臣強納森．雷諾茲（Jonathan Reynolds）表示，英國與德國已在AI和量子科技等重要領域維持密切合作，此次協議將進一步結合兩國企業及創新團隊的優勢，為未來的產業發展奠定基礎。

德國機器人企業進軍倫敦　預計創造180個工作機會

此次合作也帶動企業擴大跨國布局。

總部位於德國慕尼黑的機器人研究公司MicroAGI宣布，將在倫敦擴大營運據點，預計創造180個新增工作機會。

另一方面，核融合能源企業Proxima Fusion計畫擴大位於英國牛津郡（Oxfordshire）的營運規模，目標是在2028年前將當地員工人數提高至目前的4倍。

英國AI軟體公司Quantexa則承諾在德國建立專責的主權技術業務單位（Sovereign Unit），支援AI技術在英德兩國的部署與應用。

這些企業動向顯示，英德科技合作不僅涵蓋研究資金與政策交流，也延伸至科技企業設點、跨國投資及人才需求。

串聯政府與企業　2027年深化區域創新合作

為促進科技投資與區域產業發展，英德兩國也召集企業高階主管舉行「區域成長論壇」（Regional Growth Forum），聚焦企業與政府合作、區域經濟成長及技術創新。

雙方規劃於2027年進一步深化區域對話，納入地方政府、區域產業及其他相關利害關係人，建立更完整的合作網路。

雷諾茲表示，「今日的協議對英國科技業、企業與勞工而言都是絕佳的消息。這意味著我們將迎來更多就業機會、更多投資，以及更多足以改變人類生活的創新技術。」

資料來源：ITPro.

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DH-Robotics於2026年9月30日在美國匹茲堡舉行的IROS 2026大會上，正式發表ADH-5-13五指機器人靈巧手。根據公司公告，這款產品具備13個可獨立控制的主動自由度（Degrees of Freedom, DOF）。現場同時展示UDH-3-7三指直驅式靈巧手，以及旗下涵蓋雙指、三指與五指的末端執行器產品組合。記者蕭惟珊／編譯

DH-Robotics於2026年9月30日在美國匹茲堡舉行的IROS 2026大會上，正式發表ADH-5-13五指機器人靈巧手。根據公司公告，這款產品具備13個可獨立控制的主動自由度（Degrees of Freedom, DOF）。現場同時展示UDH-3-7三指直驅式靈巧手，以及旗下涵蓋雙指、三指與五指的末端執行器產品組合。

[caption id="attachment_321981" align="alignnone" width="1024"] DH-Robotics於美國匹茲堡舉行的 IROS 2026 大會上，展示採用全直驅設計的 ADH-5-13 五指靈巧手與 UDH-3-7 三指靈巧手，其中 ADH-5-13 更是首次於全球公開亮相。（圖／DH-Robotics官網）[/caption]

IROS 2026全名為「IEEE/RSJ智慧型機器人與系統國際研討會」（IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems），於2026年9月27日至10月1日在匹茲堡舉行。大會自詡為全球規模最大的機器人研究會議之一，官網顯示，本屆大會主席由卡內基美隆大學（Carnegie Mellon University）教授Howie Choset擔任。

本屆技術議程包括專題演講、工作坊、教學課程、競賽與特別議程，內容涵蓋機器人感知、學習、控制以及人機互動等領域的最新進展。大會匯聚研究人員、工程師與產業領袖，主辦單位也表示，匹茲堡是機器人創新領域的前沿城市，擁有卡內基美隆大學等知名學府以及眾多自動駕駛汽車公司。

ADH-5-13架構與直驅控制

DH-Robotics將此次展示定位為ADH-5-13的全球首度亮相，這款機械手是可進行多指操作的五指靈巧手平台。

ADH-5-13採用仿人類五指的配置，其中拇指、食指與中指各具備3個主動自由度，無名指與小指則各有2個主動自由度。食指與中指另外支援±15度的橫向移動，藉此擴大多指姿態與操作範圍。

整隻手重量為735公克，DH-Robotics將其定位為兼顧靈巧度與系統重量的設計；根據公司規格，在物體完成抓取後，其最大負載能力可達20公斤。

ADH-5-13採用全直驅、可反向驅動（backdrivable）的架構，13個主動自由度皆可獨立驅動。每個關節皆配備雙磁性編碼器進行位置回饋，公司標示其指尖定位重複精度可達±0.2毫米。

DH-Robotics表示，這項設計可支援力／位置混合控制（hybrid force/position control），並讓機器人在執行操作任務、接觸物體時具備順應性控制能力。

ADH-5-13本身整合指尖觸覺感測功能，同時還能選配電子皮膚、六軸力／扭矩感測器，以及基於視覺的觸覺感測器，進一步取得機器手與物體接觸時的資訊。

在維修設計方面，各個感測器與模組都能個別更換，不必拆解整隻機器手或完整手指。DH-Robotics宣稱，這種易維護設計可將維護效率提高300%，進而減少停機時間及操作、維修成本。

公司以「Dexterity as Productivity」（靈巧度即生產力）描述這項產品策略，希望透過機械手架構、感測與控制技術的整合，因應具身AI（Embodied AI）研究、遠端操作（teleoperation）及機器人系統對複雜操作能力的需求。

UDH-3-7三指靈巧手

除了ADH-5-13之外，DH-Robotics也在IROS 2026展示UDH-3-7三指靈巧手。

UDH-3-7採用三指設計，共具備7個主動自由度，同樣使用直驅與可反向驅動架構。DH-Robotics將其定位為偏向實際部署的產品，希望在力量、靈活度及精巧尺寸之間取得平衡。

根據公司公布的產品規格，UDH-3-7最大負載為15公斤，最大指尖力量為50牛頓（編按：約5公斤重物產生的重力），定位重複精度可達±0.02毫米，設計使用壽命則達100萬次循環。

其拇指具有180度旋轉範圍及對掌能力，因此可依照不同形狀與材質的物體重新調整抓握方式。

在通訊方面，UDH-3-7支援CAN FD、RS-485及EtherCAT；開發工具則支援C++與Python。公司表示，產品也支援ROS 2整合，以及Isaac和MuJoCo相關工作流程，可用於具身AI系統的測試、評估與整合。

雙指、三指到五指  布局不同機器人操作需求

DH-Robotics依照不同的機器人操作需求，布局雙指、三指與五指末端執行器。

其中，雙指末端執行器主要負責一般用途的夾持與抓取工作；三指靈巧手則在力量、靈巧度與工作空間之間取得平衡；五指靈巧手則鎖定需要多指協調，以及更複雜、精細操作能力的應用。

DH-Robotics業務涵蓋工業自動化及具身AI使用的機器人末端執行器與精密運動控制零組件，旗下產品包括電動夾爪、靈巧手、線性音圈致動器、旋轉夾爪及伺服電動缸等。

資料來源：Unite.AI

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中國AI產業正進入新一波競爭，從DeepSeek等新創大舉籌資、華為加速補上AI晶片缺口，到開源模型與人形機器人快速發展，背後其實都指向同一個問題：在先進晶片與算力受到限制的情況下，中國如何用有限資源縮小與美國AI產業的差距。記者彭夢竺／編譯

中國AI產業正進入新一波競爭，從DeepSeek等新創大舉籌資、華為加速補上AI晶片缺口，到開源模型與人形機器人快速發展，背後其實都指向同一個問題：在先進晶片與算力受到限制的情況下，中國如何用有限資源縮小與美國AI產業的差距。

根據《路透社》訪問長期追蹤中國科技產業的北京記者Eduardo Baptista與Laurie Chen報導指出，中國AI發展模式與美國存在明顯差異。中國企業一方面需要更多資金投入算力，另一方面則透過開源模型、國產晶片及系統級設計尋找突破口，人形機器人硬體雖然快速進步，但真正決定下一階段競爭力的「具身AI」仍存在差距。

[caption id="attachment_203391" align="aligncenter" width="1184"] DeepSeek（圖／AI生成）[/caption]

AI太燒錢 DeepSeek也開始找外部資金

中國AI公司近期掀起募資潮，最直接的原因就是「算力太貴」。中國AI實驗室逐漸面臨與OpenAI、Anthropic相同的問題：想繼續競爭前沿模型，就必須投入數十億美元購買先進晶片、建設資料中心。

DeepSeek過去一直以不依賴外部資金為特色，主要仰賴創辦人梁文鋒旗下量化避險基金幻方量化支持，但隨著下一代模型需要的算力持續增加，這種模式越來越難維持，DeepSeek也開始積極募資，並準備潛在IPO。

MiniMax、智譜AI、月之暗面等中國AI公司，同樣開始尋求香港上市或出售股份，核心目的之一都是取得更多資金購買算力。

不過，中國AI資金來源並非全部來自政府，而是包括創投、科技巨頭與大型民營企業，以及國家支持或國有基金共同投入。

算力比美國少 反而逼中國AI更「精打細算」

中國AI公司的另一項現實，是能使用的先進算力仍少於OpenAI、Anthropic等美國AI實驗室。這也迫使中國研究團隊更謹慎分配資源，減少大量嘗試，把算力集中在更有機會成功的研究方向。

中國AI資料中心的整體投資規模，也沒有外界想像中龐大。《路透社》分析數千份中國政府AI資料中心文件後發現，OpenAI規劃中的Stargate超大型基礎設施計畫，光是一項計畫的預估成本，就約是中國過去5年所有AI資料中心支出的5倍。

中國的模式反而是把數百個規模較小的AI資料中心分散各地，單一計畫通常耗資數億美元。

NVIDIA受限 華為改從「整個系統」追趕

晶片則是中國AI發展最大的限制之一。NVIDIA（輝達）過去主導中國AI晶片市場，但隨著美國出口管制限制先進晶片輸往中國，也讓華為逐漸成為中國先進AI工作負載的重要供應商。

華為的策略並不是短期內直接追上NVIDIA單顆晶片的效能，而是透過先進封裝與網路設計，把數千顆晶片連接成大型「超級節點」，希望從整體系統層級縮小差距。

不過，中國AI算力能否真正突破限制，仍取決於華為的系統架構能否有效縮小與NVIDIA的差距，以及晶片產量與良率能否提高到足以滿足中國市場需求。

中國開源AI為何這麼強？

相較先進晶片，中國近年在開源AI模型上的進展格外受到關注。Laurie Chen指出，這最初並不是政府要求，而是中國AI公司知道自己落後美國前沿實驗室，因此選擇開放模型權重，讓不同研究團隊可以彼此利用成果，加快整體技術進步。

後來中國政府也開始支持開放權重模型，並將其視為向缺乏自身前沿AI能力的國家提供技術的一種方式。但開源模式也存在現實問題：模型即使廣受歡迎，企業仍可能難以把使用量真正轉換成營收。

人形機器人很會跑跳 真正難的是「大腦」

人形機器人則是另一個中國快速崛起的AI戰場。宇樹科技、優必選等中國企業近年在機器人硬體、平衡能力與動態控制方面快速進步，跑步、跳躍甚至武術表演都已經可以完成。

但真正的瓶頸仍是「具身AI」，也就是讓機器人真正理解實體世界，並自主完成各種不同工作。宇樹科技創辦人王興興就曾表示，如果技術進展順利，具身AI的「ChatGPT時刻」可能在2至3年內到來；如果發展較慢，也可能需要5至10年。

在前沿具身AI模型方面，美國新創目前仍略微領先。真正的競爭關鍵，不再只是機器人能不能跑、跳，而是能否只靠少量資料與訓練，就自主學會不同任務，同時維持足夠高的可靠度。

如果這項軟體突破遲遲沒有出現，目前大量投入人形機器人的企業，也可能面臨商業模式失敗、公司倒閉甚至估值大幅修正。

因此，中國AI快速崛起並不代表所有領域都已追上美國。從算力不足迫使企業提高資源效率，到開源模型加速技術共享，再到華為以系統級架構彌補晶片差距，中國正在形成一套與美國不同的AI發展路線；而下一階段真正決定差距的，仍將是先進算力與具身AI等核心技術能否突破。

資料來源：路透社

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