前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202518）

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科技產業資訊室(iKnow) - 技術發展藍圖研析團隊發表於 2025年6月13日

圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202518）

可以與人類下棋的開源機器人系統
荷蘭理工大學 (TU Delft) 的研究團隊設計了一個開源的機器人系統，讓使用者在真實環境中進行面對面的西洋棋對弈。這個機器人包含軟硬體兩個部分，硬體方面包括機械手臂、相機、麥克風、喇叭和電腦等，軟體方面則有影像辨識、決策分析、動作規劃以及互動模組。機器人透過攝影機辨識棋盤狀況，並利用人工智慧引擎規劃下一步的棋步，最後再執行抓取棋子和移動的動作。研究團隊開放了機器人背後的原始程式碼，供其他研究機構重新進行人機互動方面的研究。未來，研究團隊期盼能讓機器人以更自然的方式與人類互動，例如加入情感表達和更流暢的語言交流，並拓展機器人的功能，使其不僅限於下棋對戰，還能提供更多的實用協助，相關研究成果已發表於《arXiv》期刊中。
參考資料：An open-source robotic system that can play chess with humans. TechXplore. 2024/06/14.

"類腦"的電腦會成為「競爭殺手」嗎？
現代電腦等電力消耗快速增加，且既有的運算架構無法有效應對AI革命帶來的巨大能量需求。近年來，現代電腦對於電力的需求越來越高。根據國際能源署的報告，到2026年，資料中心、人工智慧(AI)和加密貨幣的耗電量可能高於2022年的兩倍，相當於日本一年的能源需求。因此，諸如輝達(Nvidia)這樣的公司正專注於開發更節能的電腦硬體。火熱的AI革命提升了人們對能源效益的要求，其中的替代路徑就是建造一種結構根本不同，更節能的電腦。新型電腦的運作模式取材於人腦結構，稱為「神經形態計算」(Neuromorphic Computing)，該技術賦予電子設備具有神經元與突觸的特性，以發揮更大的能效。大企業如英特爾和IBM已在商業領域中醞釀相關應用，並有一些小公司也嘗試在領域中突圍而出。此外，業界最近也宣布將開始銷售神經形態超級電腦，並開始接受預訂，神經形態計算將在能效和效能方面帶來顯著增長，隨著技術的成熟，將引發廣泛的應用。神經形態計算的兩大主要商業應用領域是AI應用和邊緣計算應用。然而，這一技術的推出還面臨一些技術挑戰如軟體開發的問題。另一方面，英特爾的原型神經形態晶片Loihi 2已將透過組裝進一步擴大成為Hala Point神經形態研究系統，該系統綜合應用了1152片Loihi 2。該公司聲稱其將適用於AI的實際應用。IBM則為最新的原型神經形態晶片NorthPole，測試顯示其比目前市場上的任何晶片都更節能、更節省空間、速度更快。專家預測，未來將是傳統計算、神經形態計算和未來的量子計算並行的情況。
參考資料：Could brain-like computers be a 'competition killer'?BBC News 2024/06/18.

研究人員利用陰影對3D場景進行建模，包括遮擋視線的對象
麻省理工學院和Meta的研究團隊開發了一種名為PlatoNeRF的計算機視覺技術，能夠從單一攝影機位置創建整個場景的物理精確3D模型，包括被遮擋的區域。PlatoNeRF方法結合了單光子雷達和機器學習技術，能夠生成較現有AI技術更精確的3D幾何重建。該系統利用單光子雷達來照亮場景中的目標點，並根據光線的二次反射來捕捉額外的深度信息和陰影資訊，來推斷隱藏物體的幾何形狀。PlatoNeRF不僅可以提升自動駕駛車輛的安全性，還能使AR/VR頭戴設備更高效，幫助倉庫機器人更快地找到物品，相關研究成果發表於《Conference on Computer Vision and Pattern Recognition》會議。
參考資料：Researchers leverage shadows to model 3D scenes, including objects blocked from view. TechXplore. 2024/06/18.

自動人形機器人可空拳練習，但功夫水準不足
開發人形機器人(humanoid robot)可利用大量的人類數據進行訓練，但由於感知和控制的複雜性、人形機器人和人類在物理形態方面的差異，以及缺乏從第一人稱視角學習自主技能的數據管道，仍存在挑戰性。由Stanford University研究團隊開發了HumanPlus，為一款自動人形機器人(autonomous humanoid robot)，能透過攝影機和強化學習(reinforcement learning)模仿人類任務(human task)，如彈鋼琴和折疊衣物。儘管它的功夫技能較弱，但該機器人可即時模仿人類動作並執行自主任務。HumanPlus可在市面上購買，並可進行額外的修改以增強其功能。研究團隊使用開源程式碼，使其他人也能訓練類似的機器人。儘管其表現略顯笨拙，但這項技術代表了人形機器人領域的重要一步。(1460字；圖1)
參考資料：Autonomous humanoid robot shadow-boxes, but kung fu is weak. New Atlas. 2024/06/22.

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