賦予機器人眼球運動智慧的EyeVLM
為了更精準的智慧判斷，AI電腦視覺也應該跟人跟視訊監控一樣，是可以改變觀察方位角度與遠近的，為此上海交通大學以Qwen2.5-VL 7B為基礎延伸發展，開發出可用於機器人眼球智慧操作的AI模型，稱為EyeVLM。
2026機器人VLA模型Sim2Real模擬器大點兵
在 VLA 模型（視覺-語言-動作模型）的開發流程中，選擇模擬器並非單純的軟體安裝，而是一場「訓練策略」的抉擇，本文將介紹四款先進Sim2Real模擬器的定位特色與適用場景。
Physical AI 進化之路：ACT vs. GR00T N1
ACT 與 NVIDIA GR00T N1 並非競爭關係，而是代表了 Physical AI 在不同階段、不同應用場景下的最佳解法，請見本文的剖析。
各國人形機器人發展策略各異：日、台重零件 美、中擴大整機
在全球各主要經濟體持續推動人形機器人發展趨勢下，日本廠商持續精進傳動、感測、控制等關鍵零組件技術，以提高替代門檻，和美國、中國業者積極發表終端人形產品的作法形成對比。美、中、日機器人產業鎖定的應用場景各異，於2026年也將面臨不同發展節點。
邁向通用：ACT如何讓機器人「預見未來」動作？
ACT (Action Chunking with Transformers) 改變了機器人的決策方式。它讓機器人從一個只能看到當前的「短視者」，變成了能夠預見未來行動、動作連貫、且極具穩健性的「短程規劃大師」。