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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AI浪潮正在改變的不只是科技產業，也包括人們對「好工作」的想像。過去，多數年輕人往往將取得大學學位、進入辦公室工作視為理想職涯路徑，但隨著AI基礎建設快速擴張，市場對設備、能源、機器人與自動化等實務人才的需求同步升高，讓部分不需要長年大學教育的技術職位，開始展現出不輸白領工作的薪資與發展潛力。記者林育如／編譯

AI浪潮正在改變的不只是科技產業，也包括人們對「好工作」的想像。過去，多數年輕人往往將取得大學學位、進入辦公室工作視為理想職涯路徑，但隨著AI基礎建設快速擴張，市場對設備、能源、機器人與自動化等實務人才的需求同步升高，讓部分不需要長年大學教育的技術職位，開始展現出不輸白領工作的薪資與發展潛力。

[caption id="attachment_275242" align="alignnone" width="866"] AI掀起職涯洗牌！高學歷不再是高薪保證，技術人才身價看漲。（圖／AI生成）[/caption]

AI背後需要大量「動手做」的人

生成式AI看似主要由軟體工程師與科技人才推動，但龐大的AI運算需求背後，還需要大量實體基礎設施支撐。從資料中心建置、空調與電力系統，到機器人設備及工業自動化，都需要具備專業技術的人員維護與操作。

近年美國技術型工作的薪資明顯上升，過去4年間整體增幅約達30%。部分職種的職缺需求更快速攀升，2022年至2026年間，機器人技術人員需求增加107%，HVAC工程師增加67%，工業自動化技術人員也增加51%。

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這項變化反映出AI創造的就業機會並不只存在於寫程式、開發模型等工作。當企業持續投入AI資料中心與自動化設備，能夠直接操作、安裝與維護相關系統的技術人才，也成為企業爭搶的對象。

學歷之外　AI能力開始直接影響薪資

另一方面，AI也正在重新排列傳統白領工作的薪資價值。最新職場數據顯示，具備AI技能的人才，在部分初階職位已能取得明顯的薪資優勢，最高可達25%。

例如金融分析、客服及內容相關工作，都出現AI技能帶動薪資提高的情況。對剛畢業的求職者而言，這代表企業看重的條件正在發生變化：大學學位仍有價值，但「能不能把AI真正用在工作上」，可能逐漸成為另一項重要的薪資談判籌碼。

換句話說，未來職場競爭可能不再單純比較誰的學歷更高，而是比較誰能將原有專業與AI工具結合，進一步提升產出與效率。

延伸閱讀：下班培養嗜好不只放鬆 研究：可能提升工作創意與投入感

AI取代例行工作　創意與判斷力反而升值

不過，AI普及也帶來另一項值得注意的趨勢。當機器能夠處理越來越多重複性工作，人類真正具有差異化的能力反而更加受到重視，包括創意、溝通、問題解決、判斷力與情緒智商等。

相關職缺對情緒智商的需求一年增加173%，對創造力的需求也增加168%，顯示企業並非只是在尋找「最會用AI的人」，而是希望找到能夠與AI協作、同時具備人類特質的工作者。

AI帶來的職涯變化因此並非單純的「大學 vs. 技職」，而是讓人才培養走向更多元的組合。無論選擇大學教育或技術訓練，若能再加上AI應用能力，以及創意思考與解決問題的能力，都可能在新一輪職場洗牌中取得優勢。對新世代而言，真正重要的或許已不是追求一張文憑，而是持續累積能被市場看見、也能實際創造價值的技能。

資料來源：CNBC

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達明機器人今（19）日在2026台北自動化工業大展展示最新AI機器人應用，鎖定智慧物流、半導體製造、電子檢測與快速部署等場景。這次最大的重點，是要解決機器人從電腦模擬走到真實工廠時，常常會遇到「模擬能做、現場卻做不準」的問題。記者黃仁杰／台北報導

達明機器人今（19）日在2026台北自動化工業大展展示最新AI機器人應用，鎖定智慧物流、半導體製造、電子檢測與快速部署等場景。這次最大的重點，是要解決機器人從電腦模擬走到真實工廠時，常常會遇到「模擬能做、現場卻做不準」的問題。

[caption id="attachment_259859" align="aligncenter" width="1477"] 達明機器人今（19）日在2026台北自動化工業大展展示最新AI機器人應用，鎖定智慧物流、半導體製造、電子檢測與快速部署等場景。（圖／記者黃仁杰攝）[/caption]

現在很多機器人在虛擬環境中，可以先完成路徑規劃、動作測試，但真正搬到工廠後，設備位置、工件擺放甚至現場空間，都可能和模擬環境不同，最後還是得靠工程師重新校正。達明這次提出的做法，是先讓機器人「看懂」真實工廠，再把環境搬進虛擬世界測試，確認沒問題後，再把結果送回實體機器人執行。希望藉此縮短現場重新設定、校正與教導機器人的時間。

人形機器人先從工廠搬貨開始

在人形機器人應用方面，達明展示TM Xplore I，定位就是直接進入工廠工作。

TM Xplore I可以執行倉庫取箱、搬運物料，以及把零件送到不同工作站等廠內物流任務。機身也特別做得較精簡，可以通過工廠既有的狹窄走道，降低企業為了導入機器人而重新改建產線的需求。

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達明也同步發展協作型機器人與人形機器人，讓兩種機器人共用AI視覺、多模態AI模型與機器學習技術。也就是說，人形機器人學會的新能力，未來也有機會用回既有的機械手臂與協作型機器人。

不用CAD圖 也能先把工廠「掃」進電腦

在電子檢測場景中，達明機器人的TMscene可以直接利用機械手臂上的相機，掃描現場設備並建立3D模型。

這代表企業就算手上沒有原始CAD設計圖，也能先把實際機台數位化，再規劃機器人要去哪裡檢測。

系統還能一次管理數十甚至數百個檢測位置，預先確認相機能不能拍得到目標，以及哪些區域可能重複或遺漏，減少工程師一個點一個點設定。

焊接也不用慢慢教 相機掃完就能規劃路徑

焊接也是另一個應用。全新TM3S機器手臂本體重量只有11.8公斤，一個人就能搬動，搭配磁吸底座後，可以快速移到不同工作位置。

機器人利用內建相機掃描工件後，就能自動產生焊接路徑，先在電腦內模擬確認，再交給實體機器人執行，減少過去工程師逐點教導機器手臂的時間。

另外，達明也展示隨機取料技術。過去機器人如果要從箱子裡抓取雜亂堆放的零件，往往得先建立每個產品的3D模型；現在則可透過AI 3D視覺直接辨識物件，不需要事先建模，也能自行判斷怎麼抓。

半導體取放只靠一張照片 也能判斷3D位置

在半導體產線中，精度要求更高。達明表示，其AI Positioning技術只需要一張2D影像，就能判斷物件在3D空間中的位置，進一步確認機械手臂、晶圓載具與設備之間的相對位置。

這項技術可應用在FOUP晶圓傳送盒、Magazine載具，以及其他機台材料的精密取放，降低工件位置稍微偏移後，機器人就無法正確工作的情況。

AI伺服器愈做愈重 機器人也得一起「變壯」

AI熱潮也讓伺服器製造出現新的自動化需求。

隨著大型AI伺服器與設備重量增加，達明這次展示TM45S雙手臂伺服器組裝應用。單支機械手臂最高可負載50公斤，兩支手臂一起作業時，最大可處理100公斤的工件。

透過雙手臂協同運作，可以搬動單支機械手臂較難處理的大型伺服器零件；搭配內建視覺後，即使工件位置稍微移動，機器人也能自行修正抓取位置。

達明機器人營運長黃識忠表示，現在產業其實不缺模擬工具，真正困難的是如何讓電腦裡模擬好的動作，到了真實工廠之後依然能正確執行。

從物流搬運、半導體取放、電子檢測、焊接，到大型AI伺服器組裝，達明希望進一步降低機器人建模、程式設定與現場校正的門檻，讓Physical AI不只是展示技術，而是真正進入工廠工作。

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半導體及光電關鍵材料整合服務大廠崇越科技攜手日本頂尖奈米壓印專業製造商SCIVAX，8月19日至8月22日於南港展覽館二館參展「2026台北國際自動化工業大展」，聚焦機器人視覺與觸覺技術升級。現場將展出包含極微型光學觸覺感測器、結合超穎透鏡的空間感測器，以及搭載人臉辨識的立體三角量測深度的感測相機等三大核心解決方案，為智慧製造與人機協作提供更精準、輕薄的感測技術。記者黃仁杰／台北報導

半導體及光電關鍵材料整合服務大廠崇越科技攜手日本頂尖奈米壓印專業製造商SCIVAX，8月19日至8月22日於南港展覽館二館參展「2026台北國際自動化工業大展」，聚焦機器人視覺與觸覺技術升級。現場將展出包含極微型光學觸覺感測器、結合超穎透鏡的空間感測器，以及搭載人臉辨識的立體三角量測深度的感測相機等三大核心解決方案，為智慧製造與人機協作提供更精準、輕薄的感測技術。

[caption id="attachment_259645" align="aligncenter" width="1477"] 針對傳統電子式壓力感測器容易受電磁干擾且結構厚重的產業痛點，推出單點面積僅 1 平方公厘的極微型光學觸覺感測器。（圖／記者黃仁杰攝）[/caption]

針對傳統電子式壓力感測器容易受電磁干擾且結構厚重的產業痛點，推出單點面積僅 1 平方公厘的極微型光學觸覺感測器。該技術利用機械變形改變光強度的原理來進行精準力量測量，將光學感測器整合於機械手臂的指端上，大幅提升機器人抓夾任務的靈敏度與安全性。為加速產業導入，展覽現場展示專為系統整合商與研發人員打造的高整合度開發評估套件，便於客戶快速將此光學觸覺感測技術導入現有的硬體平台，進行功能測試與開發。

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在 3D 空間感測方面，崇越科技展出結合 Amtelus® 發射技術與超穎透鏡（Metalens）接收技術的間接飛時測距（iToF）感測相機。在發射端，運用其領先的奈米壓印技術，內建 Platanus® 光學透鏡，打造出具備高效率、極小體積的發射光源模組。而在接收端，則採用同樣以奈米壓印技術製造的超穎透鏡，成功打破傳統光學限制，大幅縮減傳統光學鏡組的厚度與重量。此創新架構能為各類智能設備提供更輕薄、更精準的 3D 空間感測能力。

因應服務型機器人與自動化產線的需求，現場展出具備人臉辨識功能的立體三角量測深度感測相機，利用紅外線相機搭配六角點陣投射模組，可精準執行 0.2 至 5.0 公尺的高精度距離量測。更重要的是，系統進一步結合了人臉辨識演算法，使其在運作時能同步完成 3D 空間建圖、障礙物偵測以及人身與人臉的身分識別，不僅能提升服務型機器人的環境感知能力，更能為人機協作場域提供極致的安全防護。

面對工業 4.0 及 AI 機器人浪潮，崇越科技精準掌握感測器輕量化與高精度的市場需求。未來將持續結合國際領先技術，拓展多元化的 3D 感測與觸覺應用場景，深化從工業產線至服務型機器人的全方位安全防護與精準控制，致力成為全球智慧自動化產業鏈中最具價值的關鍵推手。

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SpaceX創辦人馬斯克（Elon Musk）提出更大膽的月球開發構想，表示SpaceX正規劃在月球建立工廠，未來將把大量設備與物資運送至月球，再利用機器人協助建設與製造，甚至在月面生產人工智慧衛星，最後透過電磁質量驅動器將衛星直接送入太空。馬斯克坦言，這項構想目前聽起來仍像科幻，但他認為「這將會發生」。記者林育如／編譯

SpaceX創辦人馬斯克（Elon Musk）提出更大膽的月球開發構想，表示SpaceX正規劃在月球建立工廠，未來將把大量設備與物資運送至月球，再利用機器人協助建設與製造，甚至在月面生產人工智慧衛星，最後透過電磁質量驅動器將衛星直接送入太空。馬斯克坦言，這項構想目前聽起來仍像科幻，但他認為「這將會發生」。

[caption id="attachment_252507" align="alignnone" width="816"] SpaceX正認真推動在月球建立工廠，未來將大量設備送上月球，利用機器人進行建設與製造。（圖／AI生成）[/caption]

根據《Space.com》報導，馬斯克是在8月4日SpaceX首次舉行季度財報電話會議時，談到公司的長期太空布局。他表示，SpaceX將把大量「噸位」設備送上月球，並在月面建立工廠，機器人將協助進行相關建設工作。

這並不是馬斯克首次提出月球製造構想，他早在今年2月宣布SpaceX收購人工智慧公司xAI時，就已提出相關願景；此次在財報會議上再次強調，也顯示月球製造已成為SpaceX長期發展藍圖的一部分。

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按照目前規劃，月球工廠未來可能生產SpaceX的「Starmind」人工智慧衛星。SpaceX的目標是在未來幾年讓多達100萬顆Starmind衛星組成龐大衛星群，先部署於地球軌道，之後再進一步拓展至更遠的太空。如果月球製造基地最終成形，部分衛星設備就能直接在月球生產，減少所有零組件都必須從地球運送的需求。

SpaceX進一步構想，月球工廠除了製造衛星，也能生產太陽能板與散熱器。太陽能板可為衛星提供運作所需電力，散熱器則用來將衛星運作產生的大量熱能排放到太空。Space.com指出，這些都屬於Starmind衛星的重要組件。

更具科幻色彩的是，SpaceX希望未來能利用月球上的「電磁質量驅動器」（electromagnetic mass driver），將在月面製造的Starmind衛星直接發射至太空。Space.com形容，這類裝置基本上就是極為強大的電磁軌道發射器。馬斯克認為，若能結合月球機器人製造、衛星工廠、太陽能板及散熱器生產，再加上質量驅動器，將可能大幅擴張人類在太空部署人工智慧運算能力的規模。

至於月球工廠所需的機器人，馬斯克目前並未公布具體配置。《Space.com》則推測，特斯拉開發的人形機器人Optimus可能成為相關月面勞動力的一部分。馬斯克過去曾表示，希望未來將部分Optimus機器人送往火星，協助人類建立火星基地；不過，目前並沒有消息證實Optimus已被正式指定為月球工廠的工作機器人。

在整體太空運輸布局上，SpaceX仍將Starship星艦視為關鍵工具。SpaceX財務長Bret Johnsen在同一場財報電話會議中表示，Starship的目標是將酬載能力提升至Falcon 9的4倍，同時把發射成本降低至Falcon 9的約十分之一。公司也持續擴充相關基礎設施，包括加快Raptor引擎與運載火箭生產，以及增加發射台，目標是支援未來每年數千次Starship發射。

不過，月球工廠目前仍屬SpaceX的長期規劃，並不代表相關工廠已經在月球動工。從把大量設備送上月球、利用機器人進行建設，到建立衛星生產線及電磁質量驅動器，整套構想仍需要克服運輸、製造、能源與月面自動化等多項技術挑戰。

若SpaceX未來真的能逐步實現這套藍圖，月球的角色可能不再只是人類探索與科學研究的目的地，而有機會進一步成為太空製造與運輸基地。從地球製造、火箭發射，逐步走向在月球生產、再從月球將設備送入太空，馬斯克所描繪的，是一套將人類太空活動由探索推向太空工業化的長期構想。

資料來源： Space.com

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淡江大學電機工程學系與人工智慧學系合作的機器人研發團隊，於7月17日至21日在加拿大多倫多舉行的「2026年FIRA機器人世界盃與峰會（FIRA RoboWorld Cup and Summit）」中獨占鰲頭。在人形機器人組（HuroCup）中勇奪8項冠軍佳績，大型人形機器人組（Adult size）、小型人形機器人組（Kid size）雙雙奪下全能賽（All Round）冠軍。其中，小型人形組更是創下第15度封王紀錄，向世界展現臺灣頂尖的AI與機器人研發實力。記者黃仁杰／台北報導

淡江大學電機工程學系與人工智慧學系合作的機器人研發團隊，於7月17日至21日在加拿大多倫多舉行的「2026年FIRA機器人世界盃與峰會（FIRA RoboWorld Cup and Summit）」中獨占鰲頭。在人形機器人組（HuroCup）中勇奪8項冠軍佳績，大型人形機器人組（Adult size）、小型人形機器人組（Kid size）雙雙奪下全能賽（All Round）冠軍。其中，小型人形組更是創下第15度封王紀錄，向世界展現臺灣頂尖的AI與機器人研發實力。

[caption id="attachment_251878" align="aligncenter" width="2369"] 淡江大學機器人研發團隊，在加拿大多倫多舉行的「2026年FIRA機器人世界盃與峰會（FIRA RoboWorld Cup and Summit）」中獨占鰲頭。（圖／淡江提供）[/caption]

研發團隊由電機系教授翁慶昌、副教授劉智誠，以及人工智慧學系助理教授鄭在植共同指導，並由師生劉智誠共14人代表出賽，不負使命刷新團隊紀錄。翁慶昌感謝學校長期支持，以及電機系系友會補助出國經費，讓團隊核心學生順利赴加拿大參賽，再次爭取最高榮譽。

今年大會將競賽項目區分為移動性、操控性與混合性三大類型，所有項目的積分累積將決定全能賽的名次。帶隊老師劉智誠表示，「全能賽的名次，同時代表團隊對於自己機器人所能做出的動作，以及撰寫程式策略的能力，都有相當大的理解，必須兩者兼具才能獲得全能賽冠軍。」

小型人形機器人獲得移動性、操控性、混合性以及全能賽等4項冠軍。今年使用的是剛開發的第12代FIRA小型人形機器人，首次出征即立下戰功。劉智誠表示，「在更新完新一代機器人的情況下，仍能獲得此佳績誠屬不易。」新機型具有23個自由度，在核心控制板部分，首次使用NVIDIA Jetson Orin NX做為運算決策的電腦，其餘電路以及程式皆由團隊開發設計。機器人內部系統由ROS升級至ROS2，並將馬達控制器改為ROBOTIS U2D2，成功統整大、小型機器人系統，利於日後維護。

[caption id="attachment_251881" align="aligncenter" width="2369"] 身高118公分的大型人形機器人，在製作與功能呈現需投入更多時間與操作熟悉度。（圖／淡江提供）[/caption]

身高118公分的大型人形機器人，在製作與功能呈現需投入更多時間與操作熟悉度。由電機系團隊與鄭在植助理教授共同合作開發的機器人，首次獲得3大項目及全能賽的大滿貫。鄭在植介紹，具有29個自由度的大型人形機器人，運算決策電腦升級為算力更強的NVIDIA Jetson AGX Orin，馬達則選用ROBOTIS公司的PRO系列與X系列，他開心的表示，「在機構以及系統整合都就位，加上所有人的努力下，終於取得好成績。」

賽制規定小型與大型人形機器人組分別有10個競賽項目，機器人必須十項全能才有機會贏得全能賽冠軍。

兩組共同的9個項目包含射箭、籃球、馬拉松、攀岩、避障、競走、斯巴達競賽、聯合遠端操控，以及舉重；第10個項目則分別為小型組的「聯合足球賽」與大型組的「足球罰踢」。淡江團隊憑藉扎實的程式策略與機構設計，成功征服各項高難度考驗。

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晶片巨頭 NVIDIA（輝達）共同創辦人暨執行長黃仁勳，日前於東京秋葉原出席一場歷史性的交流活動。會中他與セガ（SEGA）會長里見治紀、社長內海州史、前社長入交昭一郎，以及《VR快打》（Virtua Fighter）系列創作者鈴木裕同台重聚。記者孟圓琦／編譯

晶片巨頭 NVIDIA（輝達）共同創辦人暨執行長黃仁勳，日前於東京秋葉原出席一場歷史性的交流活動。會中他與セガ（SEGA）會長里見治紀、社長內海州史、前社長入交昭一郎，以及《VR快打》（Virtua Fighter）系列創作者鈴木裕同台重聚，共同回顧兩家公司橫跨三十年的深厚羈絆，並驚喜展示了開發中的系列最新作《バーチャファイター クロスロード》（中譯：《擬真格鬥 命運交鋒》）PC 版實機運行畫面。

[caption id="attachment_237603" align="alignnone" width="1477"] 黃仁勳曾多次表達對世嘉的感激之情，近日也前往日本與首相高市早苗和軟銀集團董事長孫正義會面。（資料圖／記者 孟圓琦攝）[/caption]

黃仁勳真情告白：SEGA是 NVIDIA 的救命恩人

黃仁勳在會中發表了約 20 分鐘的專題演說，深情回顧了 1990 年代創業初期的艱辛歷程。他指出，NVIDIA 於 1993 年創立之初，自己便被鈴木裕領軍開發的《VR快打》3D 多邊形技術深深吸引。1994 年，他親自拜訪SEGA爭取合作，並隨後成為SEGA次世代家用主機「Dreamcast」的 GPU 開發夥伴。

然而，在共同研發 9 個月後，NVIDIA 發現自身所採用的「前向紋理貼圖（Forward Texture Mapping）」與「曲面（Curved Surfaces）」技術方向完全錯誤，正確的行業標準實為「逆向紋理貼圖（Inverse Texture Mapping）」與「三角形多邊形（Polygon）」。當時技術難以突破的 NVIDIA 面臨破產危機，黃仁勳只能抱著必死決心親自赴日向時任SEGA社長的入交昭一郎謝罪，並請求解除合約。

令人意想不到的是，入交昭一郎不僅展現大度接受解約，更基於對 NVIDIA 研發團隊能力的信任，決定照常支付合約款項並追加資金援助。這筆關鍵的救命錢讓 NVIDIA 得以度過財務危機，並在 1999 年順利上市，如今成長為市值達 5 兆美元（折合新台幣約 160 兆元左右）的全球半導體龍頭。

黃仁勳動情地表示：「如果沒有SEGA當時的資金援助，就絕對不會有今天的 NVIDIA。我在入交先生與鈴木先生身上，學到了日本企業超越商務合作、注重友情與夥伴關係的崇高美德。」

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《擬真格鬥 命運交鋒》PC 實機運行畫面驚喜曝光

除了感性致詞，活動現場更迎來重大技術展示。黃仁勳親自於現場首度公開了預計於 2027 年發售的《擬真格鬥 命運交鋒》PC 平台實機運行片段。雖然該作目前尚未正式公布對應的硬體平台，但現場流暢且細緻的畫面表現，已讓在場的產業媒體與玩家們驚嘆不已。

預告日美 AI 與機器人戰略合作

黃仁勳此行造訪日本行程緊湊，除了預定與高市早苗總理大臣及軟體銀行（SoftBank）董事長孫正義會面外，他也在會上透露了此行的關鍵目的。他表示，NVIDIA 將在16日與日本政府及多家代表性的大型日企宣布極具規模的戰略合作計畫，這將正式宣告「日本 AI 時代」的來臨，雙方將在人工智慧與機器人（Robotics）領域展開深度協同研發。

活動尾聲，現場舉辦了針對社群粉絲的互動抽獎，送出最新旗艦顯示卡 GeForce RTX 5090 以及尚未發表的次世代筆記型電腦「RTX Spark」。黃仁勳在閉幕時，再次對鈴木裕在 3D 遊戲領域的開創性貢獻致敬，強調若沒有鈴木裕的先驅性成就，現代的 3D 遊戲與動畫世界將會完全改寫。本次活動在科技與遊戲愛好者的熱烈掌聲中圓滿落幕。

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資料來源：famitsu

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為解決物理 AI 開發，因成本高昂與資源分散所面臨的限制，NVIDIA 與 Hugging Face 宣布展開深度合作。雙方將適用於人形機器人的 NVIDIA Isaac GR00T 1.7 開放式推理視覺語言動作（VLA）模型，以及 Isaac Teleop 框架正式導入 Hugging Face 的開源機器人函式庫 LeRobot，未來也規劃加入 Cosmos 3 物理 AI 模型。記者孟圓琦／臺北報導

為解決物理 AI 開發，因成本高昂與資源分散所面臨的限制，NVIDIA 與 Hugging Face 宣布展開深度合作。雙方將適用於人形機器人的 NVIDIA Isaac GR00T 1.7 開放式推理視覺語言動作（VLA）模型，以及 Isaac Teleop 框架正式導入 Hugging Face 的開源機器人函式庫 LeRobot，未來也規劃加入 Cosmos 3 物理 AI 模型。此舉將為全球開發者，提供更易取用且標準化的端到端開發路徑，全面推動開放機器人社群的創新與協作。

[caption id="attachment_234261" align="alignnone" width="1280"] NVIDIA 與 Hugging Face 為 LeRobot 導入全新模型與框架，供開放機器人社群使用。（圖／輝達提供）[/caption]

NVIDIA 與 Hugging Face 正共同合作，將適用於人形機器人的 NVIDIA Isaac GR00T 1.7 開放式推理視覺語言動作（VLA）模型，以及 NVIDIA Isaac Teleop 框架導入 LeRobot。LeRobot 是 Hugging Face 的開源機器人函式庫，而 NVIDIA Cosmos 3 這款物理 AI 前沿模型也規劃於近期導入。這些整合將為開發者提供更易取用且標準化的端到端機器人開發路徑，同時推動開放機器人社群的創新與協作。

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為機器人基礎模型打造開放路徑

Hugging Face LeRobot 是一個開源機器人函式庫，用於訓練、執行與分享機器人資料集、模型、策略和工作流程。而NVIDIA 與 Hugging Face 持續合作，將 NVIDIA 的 300 萬名機器人開發者與 Hugging Face 的 1,600 萬名 AI 建構者連結，透過開放式工作流程擴大前沿物理 AI 工具的可及性。

將 NVIDIA 的物理 AI 能力整合至 LeRobot，為開發者提供了一套共通方式，透過開放式工作流程來收集與標準化資料、訓練與微調機器人基礎模型、評估效能，並部署模型。整合內容包括：

• NVIDIA Isaac Teleop 是用於機器人資料收集的開源框架，可協助開發者透過標準化且互通的格式，從外部裝置擷取高品質的人類示範資料，並直接在 LeRobot 中擴充資料集、與社群分享資料。
• NVIDIA Isaac GR00T 1.7 作為首款開放且具可商業化的機器人基礎模型，能透過 LeRobot 工作流程更輕鬆地進行模型後訓練與部署，協助開發者將 GR00T 適配至新的機器人型態與任務，並具備經基準測試驗證的效能。
• NVIDIA Cosmos 3 是即將導入 LeRobot 的物理 AI 前沿級世界基礎模型。在真實世界資料有限或收集成本過高時，將協助開發者生成與擴增機器人資料、模擬情境，並支援策略開發。

這些整合建構在 NVIDIA 已與 LeRobot 串聯的廣泛資源基礎之上，以支援完整的機器人開發循環，包含：

• 規模最大的開源物理 AI 資料集，下載次數已超過 1,500 萬次，內含超過 35 萬筆真實與模擬軌跡，以及 5,700 萬次抓取動作資料，協助開發者快速啟動機器人工作流程。
• 基於 NVIDIA Isaac Sim 與 Isaac Lab 的模擬框架，協助開發者在轉移至實體機器人前，先建立環境、生成機器人資料、測試策略並驗證行為。
• LeRobot Environment Hub 中的 NVIDIA Isaac Lab-Arena，讓開發者能快速打造複雜模擬環境的原型，將其註冊至 LeRobot EnvHub，並在 LeRobot 生態系中無縫使用，以訓練與評估 GR00T、Pi 與 SmolVLA 等通用型機器人策略。
• NVIDIA Jetson Thor 與 LeRobot Reachy 2 的整合，支援在開源人形機器人部署視覺語言動作模型。

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輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳5日抵達首爾展開訪韓行程，並表示機器人將成為南韓下一個重要成長產業。他認為，南韓在製造業領域擁有全球領先地位，未來有望結合 AI、機器人與智慧工廠技術，成為實體 AI（Physical AI）發展的重要基地。記者黃仁杰／編譯

輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳5日抵達首爾展開訪韓行程，並表示機器人將成為南韓下一個重要成長產業。他認為，南韓在製造業領域擁有全球領先地位，未來有望結合AI、機器人與智慧工廠技術，成為實體AI（Physical AI）發展的重要基地。

[caption id="attachment_225392" align="aligncenter" width="1536"] 黃仁勳5日抵達首爾展開訪韓行程，並表示機器人將成為南韓下一個重要成長產業。（圖／AI生成）[/caption]

這是黃仁勳七個月內第二度造訪南韓。在首爾金浦國際機場接受媒體訪問時，他指出，未來晶片製造將愈來愈仰賴 AI 與機器人技術，而南韓作為全球製造重鎮，正具備推動這波產業轉型的最佳條件。

黃仁勳表示，輝達開發的機器人技術與實體AI平台，可以廣泛應用於半導體、電子、汽車與重工業等領域，因此公司希望與南韓產業夥伴展開更深入合作。

他透露，此次訪韓期間已安排與現代汽車、LG集團、SK海力士、三星電子以及 Naver等企業高層會面，進一步討論 AI、機器人與智慧製造相關合作。

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當被問及是否為韓國帶來禮物時，黃仁勳笑稱：「我帶來很多生意給韓國。」並預告接下來還會有一些驚喜。

除了商務行程外，黃仁勳抵達首爾後也前往網咖參觀，並與知名電競選手 Faker（李相赫）等職業選手見面。同行的女兒Madison Huang也穿上南韓知名電競戰隊 T1 的隊服一同現身。

晚間，黃仁勳則與LG集團會長具光謨、SK 集團會長崔泰源以及Naver創辦人李海珍等企業領袖共進韓式烤肉晚宴。

席間他表示，包括三星電子、SK海力士、Naver與現代汽車等合作夥伴過去一年表現亮眼，但「這才剛開始而已」。

黃仁勳強調，輝達下一代 AI 平台將需要大量記憶體支援，因此未來對高頻寬記憶體（HBM）的需求仍將持續增加。他甚至準備印有「HBM Chips」字樣的巧克力玉米脆片分送現場賓客，引發眾人齊聲高喊「HBM」助興。

在 AI 記憶體供應方面，黃仁勳再次確認，三星電子、SK海力士與美光科技均已完成Vera Rubin平台HBM4記憶體認證。

他表示，目前三家供應商都已投入量產，並全力爭取更多Vera Rubin訂單。

由於三星與SK海力士合計掌握全球約七成AI記憶體市場，市場高度關注輝達未來產品規劃是否受到供應限制影響。對此黃仁勳表示，記憶體供應確實仍然緊張，因此公司必須更有效率地運用資源，但並未正面回應市場傳出輝達可能調整Vera Rubin系統記憶體配置的消息。

此外，他也透露輝達已開始為首爾研發中心招募人才，顯示公司正進一步擴大在南韓的研發布局。

根據行程安排，黃仁勳接下來還將出席職棒賽事開球，並參與當地電視談話節目錄製。隨著輝達持續擴大 AI、機器人與智慧工廠生態系，南韓也被視為其全球供應鏈與實體 AI 戰略的重要據點之一。

來源：路透社

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輝達（NVIDIA）宣布推出首款開放式人形機器人參考設計「NVIDIA Isaac™ GR00T 參考人形機器人」，此設計基於 NVIDIA Jetson Thor™ 與 NVIDIA Isaac GR00T 開放式開發平台打造。透過提供先進硬體與開放軟體堆疊，研究團隊無需仰賴專有平台，將大幅普及前沿人形機器人研究。記者孟圓琦／臺北報導

輝達（NVIDIA）宣布推出首款開放式人形機器人參考設計「NVIDIA Isaac™ GR00T 參考人形機器人」，此設計基於 NVIDIA Jetson Thor™ 與 NVIDIA Isaac GR00T 開放式開發平台打造。透過提供先進硬體與開放軟體堆疊，研究團隊無需仰賴專有平台，將大幅普及前沿人形機器人研究。

[caption id="attachment_225114" align="alignnone" width="1600"] NVIDIA 發表用於學術研究的 NVIDIA Isaac GR00T 參考人形機器人。（圖／輝達提供）[/caption]

輝達創辦人暨執行長黃仁勳表示：「人形機器人將把物理 AI 帶入全球規模最大的產業，開啟數兆美元的經濟機會。NVIDIA Isaac GR00T 參考人形機器人為研究人員提供單一且開放的平台，協助他們在邁向通用型物理智慧的道路上取得突破性發現。」

軟硬體全面整合 終結機器人開發碎片化流程

隨著通用型人形機器人需求加速成長，研究人員過去常面臨硬體整合、資料收集、模擬、訓練、評估與部署等環節的碎片化流程。此參考設計將「身體」與「大腦」完美融合，身體部分採用 Unitree H2 Plus 人形機器人與 Sharpa Wave 具觸覺的五指手；大腦則搭載 NVIDIA Jetson Thor 的機載運算能力，並結合 Isaac GR00T 軟體與工作流程。單一參考設計的型態，能協助研究團隊從機器人啟動、技能開發到真實世界驗證，全面加速整體進程。

真人尺寸硬體規格 搭載 Blackwell 頂級機載算力

在物理 AI 開發上，該平台將真人尺寸機器人本體、靈巧操作、感測、控制與機載 AI 運算整合為一，硬體亮點包括：

• 極致肢體自由度：

  採用近 6 英尺高、150 磅的 Unitree H2 人形機器人機殼（全身 31 個自由度），搭配雙 Sharpa Wave 觸覺五指手（22 個自由度），使全身與雙手合計達 75 個自由度

• 強大全身控制與感測：

  手臂與腿部扭矩最高分別達 120 與 360 牛頓米，手臂額定負載 7 公斤、峰值負載達 15 公斤。感測配備 140 度水平與 102 度垂直視野的頭戴式立體攝影機、腕部攝影機及慣性測量單元

• 黑馬級機載運算：

  搭載 NVIDIA Jetson AGX Thor™ T5000，採用 NVIDIA Blackwell GPU，具備 2,070 FP4 TFLOPS 的 AI 效能、14 核心 Arm CPU 與 128GB 統一記憶體，功耗可在 40 至 130 瓦之間設定

• 續航與連線能力：
  

  支援乙太網路、Wi-Fi 6、藍牙2 與 USB 連接，內建多組麥克風與揚聲器。配備 15Ah（0.972kWh）電池，續航約三小時，並具備遠端緊急停止功能

全端模組化軟體堆疊 頂尖學術機構相繼導入

NVIDIA Isaac GR00T 提供完整的軟體堆疊，包含用於擷取示範資料的 Isaac Teleop、支援多任務推理的開放式基礎模型、用於模擬訓練的 Isaac Sim™ 與 Isaac Lab，以及加速移轉策略的 Isaac ROS 中介軟體。模組化設計允許團隊彈性整合至既有流程，且該平台也將支援 Unitree G1 人形機器人。

目前包含史丹佛大學機器人研究中心、蘇黎世聯邦理工學院、Ai2、加州大學聖地牙哥分校與 Skild AI 等頂尖機構皆已宣布採用，引領整體機器人研究生態系邁向新里程碑。

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