麻省理工學院（MIT）與合作團隊最新發表的光子晶片技術，可將晶片上的光束精準、快速地從光路釋放到自由空間，突破傳統光子晶片「光被困」的限制。研究成果刊登於《自然》（Nature），可望在高解析顯示、量子計算、LiDAR及3D列印上帶來革命性影響，更可能為未來太空光學應用提供新思路。記者林育如／編譯

麻省理工學院（MIT）與合作團隊最新發表的光子晶片技術，可將晶片上的光束精準、快速地從光路釋放到自由空間，突破傳統光子晶片「光被困」的限制。研究成果刊登於《自然》（Nature），可望在高解析顯示、量子計算、LiDAR及3D列印上帶來革命性影響，更可能為未來太空光學應用提供新思路。

[caption id="attachment_209620" align="alignnone" width="845"] 光子晶片上的「滑雪跳台」影像。（圖／MIT）[/caption]

傳統光子晶片上的光多被限制在晶片內的波導中，難以射向外部世界。MIT團隊研發出微型「滑雪跳台」結構，由氮化矽與氮化鋁兩層材料組成，因製程中熱應力差異自然彎曲升起，使光束能從晶片表面直射入自由空間。每個跳台都能單獨控制，團隊可同時操作數千個光束，快速調整方向與開關，精準度極高。

利用這些光跳台，團隊可投射全彩圖像，細微到比鹽粒還小。每個微光點接近物理極限，使晶片在高解析顯示上具備極大潛力。研究人員指出，這種平台穩定性高，不需外部誤差修正，只需計算光束開關與顏色，即可在空間中「繪製」精確圖案。

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此外，這項技術可同時控制大量光束，對量子計算中的雷射光控qubit具有重要意義。研究人員比喻：「就像在體育場發射T-shirt彈射器，我們能同時操控大量光束。」雖然實驗目前僅限於晶片與量子系統，但未來有潛力應用於衛星光學感測、太空LiDAR掃描或光學量子通信。

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未來工作將包括測試晶片耐用性、提升光束均勻性，以及擴大系統規模，打造更多晶片陣列。MIT研究團隊表示，這項技術或將開啟「晶片級光自由空間控制」的新世代，為太空科學、量子技術與微型光學設備提供全新可能。研究由MITRE Quantum Moonshot Program、美國能源部及納米技術中心資助。

資料來源：Universe Today、Phys.org、Photonics.com、MIT

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在全球勞動市場正面臨前所未有的轉型浪潮下，麻省理工學院（MIT）經濟學家在近日接受《CNBC》專訪時提出令人警醒的觀點：人工智慧（AI）不一定會讓大批人失業，但如果勞工無法利用它，它將成為龐大競爭壓力而不是盟友，甚至讓人類工作者被邊緣化。記者林育如／編譯

在全球勞動市場正面臨前所未有的轉型浪潮下，麻省理工學院（MIT）經濟學家在近日接受《CNBC》專訪時提出令人警醒的觀點：人工智慧（AI）不一定會讓大批人失業，但如果勞工無法利用它，它將成為龐大競爭壓力而不是盟友，甚至讓人類工作者被邊緣化。

[caption id="attachment_206071" align="alignnone" width="829"] 如果勞工無法利用AI，它將成為龐大競爭壓力而不是盟友，甚至讓人類工作者被邊緣化。（圖／AI生成）[/caption]

這位MIT經濟學者強調，AI對工作本身的衝擊不單是取代，而是改變工作內容與技能價值結構；人類與AI的關係更像是一場「合作競賽」，失敗者可能是那些沒有掌握新技能的人。他指出，與AI協同工作、善用AI才能讓它成為「強大的盟友」而不是威脅。

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首先，專家提醒，現代職場不再只看學歷或傳統經驗，而是看「能否與AI合作」。學習基本的AI工具操作與理解其局限，將成為職場入場券。這與多方研究一致指出，AI已有能力取代美國約11.7%的勞動力，涵蓋從金融、行政到專業服務等多個領域，意味著許多白領工作正在被重新定義或削減。

其次，MIT經濟學家強調人類的核心優勢在於判斷、創造與情境理解等屬於AI難以完全取代的能力，這類「高階思維技能」未來將更受重視。這與最新學術討論中提出的結論相呼應：在AI時代，具備多元互補技能（例如溝通、倫理分析、策略思考）比單一技術操作更能提升就業機會與薪資競爭力。

此外，他也提醒政策制定者與企業領導人，不該只關心AI取代工作多少，而要著手創造新的工作機會與教育模式，協助勞動力轉型並能與AI工具共生。這涵蓋從教育課程調整、職業再訓練到企業內部技能升級計畫，讓現有員工能擁抱AI，而不是被淘汰。

總而言之，這位MIT經濟學家的觀點為職場未來敲響警鐘：AI本身不是敵人，但不學會如何與它共事的人才是最大風險。人類勞動者若能掌握AI作為生產力工具，未來有望把它變成強大的「職涯倍增器」而非失業催化劑。

資料來源：CNBC

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麻省理工學院（MIT）發布最新研究指出，人工智慧（AI）目前已能取代美國11.7%的勞動力，相當於金融、醫療與專業服務等產業1.2兆美元薪資。這項研究使用名為「冰山指數（Iceberg Index）」的勞動力模擬工具，分析全美1.51億名勞工的技能、職務與地理分布，模擬AI對各行業的潛在影響。記者林育如／編譯

麻省理工學院（MIT）發布最新研究指出，人工智慧（AI）目前已能取代美國11.7%的勞動力，相當於金融、醫療與專業服務等產業1.2兆美元薪資。這項研究使用名為「冰山指數（Iceberg Index）」的勞動力模擬工具，分析全美1.51億名勞工的技能、職務與地理分布，模擬AI對各行業的潛在影響。

最新研究指出，AI目前已能取代美國11.7%的勞動力。（圖／AI生成）

冰山指數由MIT與美國能源部橡樹嶺國家實驗室（ORNL）合作開發，可精細描繪AI如何重塑勞動市場，不只針對科技聚落，也涵蓋每個州的細節。ORNL主任普拉桑納·巴拉普拉卡什（Prasanna Balaprakash）形容，這是一個「美國勞動力的數位雙胞胎」，能在變化真正出現前，測試政策與技能調整的影響。

這項指數追蹤1.51億名勞工的技能、任務與職位，涵蓋923種職業、超過3.2萬項技能、3,000個郡。研究發現，表面上科技與資訊工作崗位受到的影響僅占2.2%，約2,110億美元薪資，但冰山下潛藏的潛在風險則高達1.2兆美元，包括人力資源、物流、金融與行政等常被忽略的領域。

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冰山指數並非預測工具，而是提供技能層面的「快照」，幫助決策者評估AI現有能力與政策方案。田納西、北卡羅來納與猶他州已與研究團隊合作，利用各州勞動數據驗證模型，並開始制定因應策略。北卡州參議員迪安德里亞·薩爾瓦多表示，指數最有價值之處在於能細分至縣級，顯示某地區的技能與自動化風險，並模擬對區域GDP與就業的影響。

研究也顛覆傳統認知：AI影響不僅限於沿海科技城，而是遍及50州，包括內陸與偏遠地區。冰山指數提供互動模擬環境，讓各州測試不同政策，包括資源分配、培訓計畫或技術採用策略，提前辨識高風險領域，優先安排投資。

巴拉普拉卡什指出，田納西州的核心產業如醫療、核能、製造與運輸仍依賴大量實體勞動，因此對數位自動化有一定保護力。問題在於如何利用AI與機器人強化這些產業，而非削弱它們。

目前，Iceberg團隊將工具定位為「沙箱」，供各州探索AI對勞動力的影響，提前演練政策方案，避免盲目投入數十億美元。薩爾瓦多表示，這種模擬工作對各州成立AI工作小組、策劃培訓計畫極具參考價值。

資料來源：CNBS、TheOutpost.AI

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麻省理工學院（MIT）近期發表了一項開創性的研究，首次以大規模運算分析，深入探討人們為何會與AI聊天機器人發展出「情感關係」。該研究團隊分析了社群論壇Reddit上，一個名為「r/MyBoyfriendIsAI」的子版塊，而這個社群擁有超過27,000名成員，他們或以戲謔，或以認真的態度，將ChatGPT等AI機器人稱為自己的「另一半」。記者孟圓琦／編譯

麻省理工學院（MIT）近期發表了一項開創性的研究，首次以大規模運算分析，深入探討人們為何會與AI聊天機器人發展出「情感關係」。該研究團隊分析了社群論壇Reddit上，一個名為「r/MyBoyfriendIsAI」的子版塊，而這個社群擁有超過27,000名成員，他們或以戲謔，或以認真的態度，將ChatGPT等AI機器人稱為自己的「另一半」。

[caption id="attachment_193341" align="alignnone" width="1408"] 麻省理工學院首次進行了大規模計算分析──探索人們迷戀人工智慧聊天機器人的原因！然而基於社交網站Reddit上樣本，有另一項限制是難以得出關於用戶人口統計的任何結論。（圖／AI生成）[/caption]

研究結果顯示，許多用戶與AI之間產生的情感連結，並非源於刻意尋找伴侶，而是透過功能性使用而「意外」形成的。這表示，用戶最初可能只是為了撰寫電子郵件或查詢不存在的法律條文而使用AI，但在持續的互動過程中，一種非浪漫的情感依戀逐漸產生。論文進一步闡述：「用戶們一致描述，情感關係是從創意協作，或解決問題的互動中自然演變而來，最終形成意想不到的情感紐帶，甚至有些用戶還經歷了傳統關係中的里程碑，例如正式訂婚和結婚。」

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這項研究的樣本來自2024年至2025年間，從該子版塊中蒐集的1,506篇熱門貼文。研究人員指出，儘管受限於 Reddit 的官方 API，只能分析排名靠前的貼文，但這些內容足以捕捉到社群中最受關注且引發共鳴的多元話題。

研究也發現，與專門為人際關係設計的平台（例如聊天機器人Replika）相比，有更大比例（36.7%）的用戶是與像 ChatGPT 這類通用型大型語言模型，逐漸產生情感連結，而選擇Replika或Character.AI的比例分別為1.6%和2.6%。

然而，這段關係並非全然美好。儘管71.0%的分析內容未提及負面後果，但也有部分用戶（9.5%）坦承出現情感依賴，4.6%描述有現實脫節感，還有4.3%提到迴避真實人際關係，另有1.7%則表示，因這種AI陪伴而產生輕生念頭。研究報告指出，這些風險集中於弱勢群體，表明AI陪伴對於部分人來說可能放大了既有的挑戰，但同時也為其他人提供了重要的支持。

這份研究旨在填補「理解人類與AI關係的關鍵知識缺口」，並採用「非評判性的分析方法」，意圖造福被研究的社群，以及更廣泛的相關利益者。隨著 OpenAI 等公司正在努力調整其模型的應對方式，以應對高情緒風險的對話，並否認開發所謂的「動漫性愛機器人」，但不可否認的是，對於一個能夠隨時待命、從不沮喪、永不疲倦的「對話伴侶」，仍然會有大量的人群為此沉淪及著迷。

資料來源：pcgamer、完整報告

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麻省理工學院(MIT)、多所國際知名機構的機器人專家近日於Science Robotics發表論文，展開一場激烈討論：機器人的未來究竟該依賴大量資料驅動學習，還是回歸傳統工程設計？這場辯論可能改寫機器人從實驗室走進生活的方式。記者黃仁杰／編譯

麻省理工學院(MIT)、多所國際知名機構的機器人專家近日於Science Robotics發表論文，展開一場激烈討論：機器人的未來究竟該依賴大量資料驅動學習，還是回歸傳統工程設計？這場辯論可能改寫機器人從實驗室走進生活的方式。

[caption id="attachment_179374" align="aligncenter" width="1536"] 機器人的未來究竟該依賴大量資料驅動學習，還是回歸傳統工程設計？（圖／AI生成）[/caption]

資料驅動致能現實場域 適應人類不確定生活情境

MIT電腦科學與人工智慧實驗室(CSAIL)的Rus與Tedrake指出，「物理模型適用於受控環境，但一旦進入現實場域就崩潰」。他們主張，機器人須透過大量實際動作資料學習，才能在變動的日常情境中穩定操作。Rus團隊在廚房模擬場景中，讓志願者進行切菜、倒水等日常行為，並追蹤手部動作、眼神與施力等細節，讓機器人學會動作通用化與失誤修復能力。

工程設計不能忽略 確保效率與安全

來自瑞士洛桑聯邦理工學院、首爾大學、佐治亞理工學院等專家提醒，純資料擴大不能替代結構性設計。他們指出，物理學的動力法則、生物體的層級控制等誘導偏差，能引導資料收集與模型理解，更符合安全與穩定需求。Garg也強調，資料能揭示模式與行為，但模型才能讓機器人理解通則並加以應用，缺一不可。

MIT與國際專家共識 資料＋模型＝機器人化落地關鍵

MIT等研究團隊認為，機器人要跳脫實驗室限制，真正應用於家庭、醫療或公共場域，就必須融合資料驅動學習與工程設計架構。前者讓機器人習得變動情境中的處理能力，後者提供安全性的保障與行為常識，兩者併用才能實現真正通用、可靠的智慧機器人。

資料來源：The Robot Report

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在地球上，液態水被視為生命存在的核心要素，但麻省理工學院（MIT）最新研究指出，在其他行星或衛星上，或許有不同於水的液體也能支持生命的形成與維持。這項研究提出，全新的觀點認為，生命存在的必要條件不一定僅限於水，而是需要一種能讓生物新陳代謝得以進行的液態環境。記者林育如／編譯

在地球上，液態水被視為生命存在的核心要素，但麻省理工學院（MIT）最新研究指出，在其他行星或衛星上，或許有不同於水的液體也能支持生命的形成與維持。這項研究提出，全新的觀點認為，生命存在的必要條件不一定僅限於水，而是需要一種能讓生物新陳代謝得以進行的液態環境。

[caption id="attachment_188203" align="alignnone" width="959"] 麻省理工學院最新研究指出，在其他行星或衛星上，或許有不同於水的液體也能支持生命的形成與維持。（圖／AI生成）[/caption]

《Space.com》報導，該研究由MIT博士後研究員拉恰娜·阿格拉瓦爾（Rachana Agrawal）領導，研究團隊重點探討「離子液體」的可能性。離子液體是一種在低於水沸點（攝氏100度以下）即可呈現液態的鹽類物質。實驗結果顯示，這類液體有可能由岩質行星與衛星上的常見成分自然形成，並且能在液態水無法存在的環境中保持液態。離子液體能承受較廣泛的溫度與壓力變化，並且可能支持生物分子如蛋白質的存在，這對探索外星生命具有重要意義。

阿格拉瓦爾指出，「我們之所以認為水對生命至關重要，是因為地球生命的需求。但如果從更廣泛的定義來看，生命真正需要的是一種可以進行新陳代謝的液體。」她強調，離子液體的特性可能顯著擴展岩質天體的可居住範圍，提供生命存在的新可能。

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這項研究的發現源自一次意外實驗。團隊原本的研究目標是探索金星雲層中的生命跡象，嘗試收集並蒸發硫酸。然而，當研究人員進行蒸發實驗時，發現液體層總是無法完全消失。進一步分析顯示，這層液體其實是硫酸與甘胺酸反應後形成的離子液體。由此，研究團隊推測，在其他行星或衛星上，若具備類似化學條件，離子液體也有可能自然形成，並成為潛在生命的媒介。

MIT教授莎拉·西格（Sara Seager）也是本研究的共同作者，她表示，這項研究為探索外星生命開啟了全新方向，「我們才剛打開了一個潘朵拉盒子」，未來還有大量研究工作等待進行，以確認離子液體在各種行星環境中的可行性及其生物學潛力。

該研究論文已於8月11日發表在《the journal Proceedings of the National Academy of Sciences》上。研究成果不僅挑戰了傳統生命定義，也為尋找外星生命提供了新的視角與可能性，指出液態水可能並非唯一支持生命的液體環境。

資料來源：Space.com

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過去訓練機器人執行新任務，往往需要具備程式設計專業。但麻省理工學院（MIT）研究團隊最近推出一款「三合一訓練工具」，不只操作簡單，還能讓任何人以直覺方式教會機器人新技能，未來甚至可應用在工作場所、家中與醫院等多種場域，與人類並肩工作。記者李琦瑋／編譯

過去訓練機器人執行新任務，往往需要具備程式設計專業。但麻省理工學院（MIT）研究團隊最近推出一款「三合一訓練工具」，不只操作簡單，還能讓任何人以直覺方式教會機器人新技能，未來甚至可應用在工作場所、家中與醫院等多種場域，與人類並肩工作。

[caption id="attachment_183538" align="alignnone" width="900"] 麻省理工學院（MIT）研發「3合1」訓練工具，使人人都能教會機器人新技能。（圖／MIT官網）[/caption]

機器人也能「觀察學習」？MIT打造多元示範介面

這項新技術是MIT航空與太空學系與CSAIL實驗室合作的成果，正式名稱為「多用途示範介面」（Versatile Demonstration Interface, VDI）。

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它是一款能與多種協作型機器手臂相容的手持裝置，內建感測器與攝影機，能紀錄位置、移動軌跡與施力大小。操作人員可透過三種方式進行教學：

1. 遠端遙控（Teleoperation）：透過搖桿控制機器人執行動作。
2. 動作引導（Kinesthetic teaching）：直接用手操控機器手臂，示範動作路徑。
3. 自然示範（Natural demonstration）：拆下介面裝置，讓人員親自執行任務，機器人藉由感測模仿學習。

不同任務用不同教法 三種方式一次包辦

過往的學術研究顯示，這三種「示範學習」方式各有優缺。MIT團隊發現，不同情境下可能需要不同訓練方式，因此開發一款可整合全部方法的訓練介面，提升靈活性與使用門檻。

MIT博士後研究員Mike Hagenow表示，「我們的目標是打造真正能與人類協作的智慧型機器人隊友，而這類彈性的示範工具，正是推動這項願景的關鍵一步。」

研究團隊邀請具有製造業經驗的志工參與測試，模擬兩種工廠常見任務。每位參與者依序使用三種方式進行教學。結果顯示，大多數人偏好「自然示範」，認為最直覺易懂，但他們也指出，不同情境下其他方法更合適：

1. 遠端遙控：適用於高風險操作，例如接觸有毒物質、處理危險工作。
2. 動作引導：可以幫助工人調整負責搬運重型包裹的機器人位置。
3. 自然示範：適合教導精密、細緻的動作，例如組裝或塗寫。

[embed]https://youtu.be/UR7IomTKLqw?si=0eFjj-WbBws2tG-a[/embed]

未來應用：工廠、居家、醫療可望導入

MIT教授Julie Shah表示，她的團隊長期關注如何讓機器人能在真實工作環境中與人類協同合作，特別是在不需要複雜編程的情況下，快速學會新任務。

她指出，該團隊所設計的機器人，能在工作場所、醫院和家中與人類並肩工作，其研究重點之一，就是開發出一個系統，讓人們能「在工作中」就教導機器人新的任務或技能，不需要程式背景，也能與機器人有效互動。

Mike Hagenow說，「我們相信，靈活的示範工具將來不僅限於製造業，還能應用到更多我們希望看到機器人普及的領域，例如家庭或照護環境。」

資料來源：MIT News

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麻省理工這項突破性的技術，讓晶片能夠直接發射光束進入樹脂槽中，進而快速製造出設計物體，未來更將迭代更新，目標實現晶片級全方位立體3D列印。記者孫敬／編譯

3D列印技術與矽光子（silicon photonics）技術以有新的突破！麻省理工學院（MIT）的研究人員成功開發出一種新穎的3D列印設計，並將其整合在單一電腦晶片上，正式宣告全球首款「晶片級3D列印機」誕生。這項突破性的技術，讓晶片能夠直接發射光束進入樹脂槽中，進而快速製造出設計物體，未來更將迭代更新，目標實現晶片級全方位立體3D列印。

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[caption id="attachment_180890" align="aligncenter" width="1920"] MIT推出全新晶片級3D列印機。（圖／MIT臉書）[/caption]

矽光子技術前景廣闊：AI時代新寵，下一步邁向「體積列印」

這款革新性的印表機不使用任何移動部件，它利用一系列奈米級的天線，將光束導向一個小型樹脂槽中，在短短數秒內，晶片就能完成「列印」，目前已能製造出字母等二維圖案。這款作為核心的晶片，是由研究團隊客製化設計的矽光子晶片。

研究論文的資深作者，Jelena Notaros教授表示：「這套系統完全顛覆了我們對3D列印機的定義。它不再是實驗室工作台上製造物品的大盒子，而是能手持且便於攜帶的設備。這項發展令人興奮，我們期待它能帶來新的應用，並改變3D列印領域的未來。」

Notaros教授的跨領域研究團隊專注於矽光子學和光化學，結合了MIT及外部科學試驗的既有研究成果。該團隊早期在光子晶片製造上的努力，已成功開發出可放置在一枚25美分硬幣上的光子晶片，並使用了與本次專案相同的奈米天線陣列。他們透過傳統製造方法在晶片上製作了一系列160奈米厚的光學天線，並透過改變進入天線陣列的光學訊號速度來導引光線。

矽光子學是晶片製造領域一門新興的學科，其核心在於讓電腦晶片利用光而非電子來傳輸數據。這項新技術已吸引了太平洋兩岸主要公司和晶片製造商的關注，中國和美國都在競相探索這項技術的潛力，例如輝達（Nvidia）已推出商用矽光子網路交換器，實現400 Tb/s的互連速度，而超微（AMD）也正積極收購私人光子技術公司以期追趕。

這個獨特的光子晶片設計，結合了德州大學奧斯汀分校（UT Austin）發明的新型光固化樹脂，這種樹脂在暴露於特定波長的光線時會硬化，兩項技術結合後，便能創造出基本的3D列印形狀和設計。雷射光從晶片外部射入，穿過天線陣列向上進入裝有光敏樹脂的透明玻璃片，天線會將雷射光線，依照程式設定好的圖案，向上導引到樹脂中，就能形成並列印出二維物體。

該專案團隊的下一步，是設計一款全新的客製化晶片，目標是將3D列印能力從目前的二維圖案，提升至立體物件，推出「一個能在樹脂槽中發射可見光全像投影、只需一步即可實現體積3D列印的晶片」。

資料來源：Tom's Hardware、MIT

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過去機器人要理解自身動作，往往需要複雜的感測器或精準的數學模型。然而，麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室（MIT CSAIL）開發出全新視覺系統NJF，讓機器人只需透過單一攝影機觀察自身運動，就能學習如何控制身體，實現前所未有的「身體自我意識」。記者李琦瑋／編譯

過去機器人要理解自身動作，往往需要複雜的感測器或精準的數學模型。然而，麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室（MIT CSAIL）開發出全新視覺系統NJF，讓機器人只需透過單一攝影機觀察自身運動，就能學習如何控制身體，實現前所未有的「身體自我意識」。

[caption id="attachment_180557" align="alignnone" width="1000"] MIT發表新興機器人控制方法NJF，讓機器人「用看的」學會控制身體。（圖／MIT CSAIL）[/caption]

這項研究顛覆了傳統機器人控制的思維。首席研究員、MIT CSAIL博士生Sizhe Lester Li表示，這項工作預示著機器人領域將從「程式設計」轉向「機器人教學」，如今，許多機器人任務需要大量的工程和編碼，「未來，我們設想只需向機器人展示要做什麼，讓它自主學習如何實現目標。」

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外媒《The Robot Report》指出，傳統機器人通常具備剛性結構且內建大量感測器，以便建立精確的數位孿生模型進行控制。然而，當機器人是柔軟、可變形或形狀不規則時，這些假設就不再適用。NJF的創新之處在於，它不強迫機器人符合預設模型，而是讓機器人透過觀察自身來學習其內部的運作模式。

這種建模與硬體設計的分離，將極大地拓展機器人設計空間。軟體機器人或仿生機器人設計師過去常需內嵌感測器或加固結構以實現建模，而NJF系統消除了這一限制。設計師可以更自由地探索非常規、不受限制的形態，無需擔心後續的建模或控制問題。

Li解釋道，「想想你是如何學習控制手指的：你扭動、你觀察、你適應。我們的系統就是這樣做的，它會嘗試隨機動作，並找出哪些控制指令會移動機器人的哪些部分。」

NJF系統已在多種類型的機器人上驗證其穩健性，包括氣壓式軟體機械手、剛性Allegro手、3D列印機械臂，甚至是沒有內嵌感測器的旋轉平台。在每個案例中，系統僅透過視覺和隨機運動，就學習了機器人的形狀以及對控制訊號的反應方式。

MIT CSAIL的研究人員表示，這種方法在實驗室之外具有廣闊的潛在應用。搭載NJF的機器人未來有望在農業領域實現厘米級的定位精度，在建築工地無需複雜的感測陣列即可操作，或在傳統方法失靈的動態環境中導航。

麻省理工學院助理教授Vincent Sitzmann說，當今的機器人技術，常因其高昂的感測器和複雜的程式設計而讓人覺得遙不可及，團隊開發NJF系統的目標，正是要降低這個門檻，讓機器人技術變得更經濟實惠、更具適應性，並能被更多人使用。

這份研究成果已於近期發表於《Nature》期刊，並獲得MIT研究支持基金、美國國家科學基金會及韓國光州科學技術院等機構資助。

資料來源：The Robot Report

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格斯科技今（7）日宣布與英國鋰離子電池材料開發商Echion Technologies正式簽署共同開發協議，進一步深化台灣與英國雙方在電池系統上的合作與交流，此舉象徵著台灣新創電池製造商具備接軌國際電池供應鏈的能力，為MIT電池產品進軍國際市場奠定良好基礎。

記者／彭夢竺

格斯科技今（7）日宣布與英國鋰離子電池材料開發商Echion Technologies正式簽署共同開發協議，進一步深化台灣與英國雙方在電池系統上的合作與交流，此舉象徵著台灣新創電池製造商具備接軌國際電池供應鏈的能力，為MIT電池產品進軍國際市場奠定良好基礎。

鈮基XNO可製造新一代鈮基電池
格斯科技主要從事鈦酸鋰電池、高鎳三元鋰電池的電芯研發和製造，以及相關電池模組設計與組裝服務，鋰電池新創團隊專注於各式新穎材料與電池的開發應用，2017年時利用材料分析優勢並集結國內專才成功轉型成為電芯製造商，提供新能源整合的方案。

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據了解，格斯科技與Echion Technologies這一次的協議是以現有的合作備忘錄為基礎去擴大範圍，Echion Technologies將正式提供格斯科技獨家專利的「鈮基XNO負極材料」來製造新一代的鈮基電池產品。「鈮基XNO」是一種擁有高安全性、可快速充電、高穩定性的負極材料，獨特晶體結構允許鋰離子自由進出負極，鋰離子的擴散速率與傳統石墨負極材料相比都高出許多。此外，該材料在鋰電池製程中對全球暖化的影響降低51%，是一種安全、高效能且具永續性的負極材料亮眼新秀。

格斯為台灣鋰電池引進新材料

格斯科技董事長張忠傑表示，他們很高興能和Echion Technologies簽署共同開發協議，期望透過新材料引入台灣鋰電池產業，能夠激發新的火花，為客戶提供更優質的客製化創新解決方案，開發出新一代的電池產品，協助台灣政府持續推動大型電動載具的發展，達成2050年淨零碳排的目標。

格斯科技指出，相關材料未來將用於製造大型電動載具的電池芯及電池系統，包含電動巴士、重型機械、AMR等應用場景，目前已接獲多家客戶的訂單，未來將出口至指定地區，OEM代工訂單也表現良好，有望於2025年出貨。

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