【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。
AI賦能邊緣新局：研華嵌入式設計論壇描繪產業智慧化新路徑
研華在４月下旬舉辦的2026年度嵌入式設計論壇（ ADF）以「AI賦能邊緣新局，產業轉型全面啟動」為主軸，從「邊緣運算與AI」、「智慧製造與工業AI」、「智能自主系統與機器人」三大方向切入，呈現研華如何以軟硬整合平台、生態系夥伴與產業實證，協助企業跨越從模型驗證到現場部署之間的落差。
從資料到部署一站加速：研華攜手Edge Impulse降低Edge AI開發門檻
研華日前舉辦的一場線上研討會邀請到資深開發者與技術專家，分享如何妥善運用Edge Impulse平台搭配研華AOM-2721開發套件，協助開發者縮短從資料到部署的週期，並以PCB焊接瑕疵檢測作為示範場景，呈現工業視覺應用從零開始建置物件偵測系統的完整流程。
ESP32近期軟硬體動向觀察
在創客界具高知名的ESP32晶片近期有一些有趣的軟硬體動向，硬體是有一家板卡商VIEWE推出以ESP32晶片構成類樹莓派的單板電腦，軟體是有一家軟體商Cirkit Design LLC.的線上模擬軟體可模擬ESP32晶片運作。
【創業小聚】Anvil Robotics運用台灣供應鏈重寫實體AI機器人開發流程
光米科技（Anvil Robotics），這家成立不到一年的新創，正試圖加速物理 AI（Physical AI）的開發模式。
智慧製造關鍵轉型：AI 如何改變瑕疵檢測（AOI）技術？
本文將深入探討 2026 年 AI 瑕疵檢測（AI AOI）的技術轉折點。隨著基礎模型與生成式 AI 的成熟，製造業正經歷一場從「規則驅動」轉向「認知驅動」的品質革命。