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」。
以3D感知開啟智慧機器人新時代：從深度相機到OpenVINO的邊緣智慧革命
在機器人技術的發展長河中，有些時刻象徵著技術能力的本質躍升：從2D視覺到深度學習、從手工特徵到端對端模型、從依賴雲端到邊緣運算。而如今，我們正站在另一個重大轉折點的前端——3D 空間感知與即時推論的全面融合
【活動報導】Intel攜手生態系夥伴分享Edge AI機器人應用部署實戰經驗
在日前由英特爾(Intel)主辦的邊緣AI系列研討會──機器人專場，就邀請了多家生態系夥伴廠商，以「打造你的Edge AI機器人：從平台技術到應用實戰」為題，與現場數十位開發者聽眾共同探討潛力無窮的智慧機器人應用部署經驗與最新技術趨勢。
讓機器人開始「思考下一步」的三個關鍵模型：ACT、RDT-1B和π₀
剖析 ACT、RDT-1B和π₀的發展，一個共同的核心事實逐漸清晰：機器人的智能正在從「控制」升級到「理解」與「生成」。
為何Google、NVIDIA和Intel都支持LeRobot開源專案？
LeRobot 的快速崛起，除了提供了一套優雅的軟體架構來處理 VLA 模型的核心挑戰，更透過與 Google、NVIDIA、Intel 和 Hugging Face 自身的深度協作，構築了一個從雲端訓練到邊緣部署的完整生態閉環。
AI Agent時代來臨：看邊緣AI如何成為驅動智慧機器人的關鍵
仿生機器人由於型態各異，採用VLA架構將會需要一定的調整時間，不利於應用快速落地。此時使用代理架構，不僅運動部分僅需要依照各機體原生的SDK進行串接，也可導入各專業廠商成熟的軟體產品，作為代理可呼叫的行為工具，直接達成商用等級的機器人應用。