Real-to-Sim-to-Real：探討SLAM、Digital Twin與Physical AI的共生關係
沒有 SLAM，Physical AI 就如同蒙上雙眼；沒有 Digital Twin，Physical AI 的大腦便缺乏深度思考與模擬的空間；而沒有 Physical AI，Digital Twin 就只是個好看卻無法干預現實的虛擬看板。當三者結合時，便形成了一個完美的「感知-決策-執行」虛實融合閉環（Closed Loop）。
【產業剖析】全球機器人生態系競合趨勢
機器人走進「製造業」替代人力，且具有相當的「智慧」與「通用性」，已是在發生中的事實了。這意味著新市場的出現，而誰能搶佔大餅？且看本文剖析這場新興產業生態鏈如何在全球競合佈局。
【產業剖析】人形機器人火熱背後的現實難題
具身智能議題雖燒的火熱，似乎就要大步走進人們的生活當中了，但就如「無人車」全球已發展多年仍很難上路，人形機器人的技術瓶頸更多，本文將剖析在話題背後的種種難題。
【COMPUTEX 2026】以「具身智慧界Android」為定位的韓國Circulus
來自南韓的Circulus 定位為具身智能界的 Windows 或 Android，各家的機器人都可以導入他們的軟體（大腦），很快就變聰明了！
【Intel x 具身智慧】拆解Panther Lake三核心與OpenVINO機器人運算方案
Intel Panther Lake異質晶片與OpenVINO的強強聯手，從根本上重新定義了邊緣端機器人開發的遊戲規則。它成功將傳統上互不相容的「高即時序列控制」與「大規模平行AI推論」完美融合在單一晶片生態中。
【技術剖析】如何縮短機器人開發的Sim-to-Real鴻溝？
在機器人開發邁向「實體 AI」（Physical AI）的時代，NVIDIA 提供了一套從底層渲染到高層學習的完整生態系。本文將解析 NVIDIA 所提出的模擬方案架構，以及與 Real2Sim 和 Sim2Real 流程的整合方式。