前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202543)

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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11月21日

圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202543)

智慧攝影機提供先進的自適應交通監控
仁川國立大學的研究人員提出了一種增強的流體監控系統，解決傳統靜態攝影機無法應對交通狀況變化的問題。該系統利用動態網格排列的單鏡頭相機網絡，根據即時交通狀況自動調整攝影機開關，實現高效且靈活的監控。研究提出了兩種智慧算法：隨機值相機級算法和全隨機加權算法，能根據交通流量調整攝影機的工作狀態，既保證了監控覆蓋範圍，又節省能源。模擬結果顯示，該系統在不同交通條件下均能有效運行，並為智慧城市的交通管理提供了可行的解決方案。此技術不僅可應用於交通管理，還可擴展至人群監控、災難應變等領域。
參考資料：Smart cameras provide advanced adaptive traffic monitoring. TechXplore, 2025/1/15

電腦科學家開發解決方案，使人工智慧模型更高效且可客製化
美國萊斯大學的研究團隊開發出三種技術來增進人工智慧(AI)模型的運作效率，降低運算成本並擴增可普及性。首先，參數共享技術減少AI模型的記憶體需求，使處理速度提高11%。其次，NoMAD演算法能讓AI在一般電腦處理器(CPU)上運行，而非昂貴的GPU，大幅改善運算效率並降低成本。最後，耦合量化技術能將AI模型的臨時記憶(KV-cache)壓縮至僅1bit的極限，同時維持高品質的輸出。這些技術讓AI模型更節能、更可負擔，未來或能讓強大AI工具直接運行於手機或筆電，而非依賴雲端運算。
參考資料：Computer scientists develop solutions for making AI models more efficient and customizable. TechXplore, 2025/2/3

模仿人類過程的合成神經元可能帶來更聰明的機器人
西北大學與喬治亞理工學院的研究團隊合作開發了一種新型有機電化學神經元 (OECN)，能在與人類神經元相似的頻率範圍內放電。這項研究突破了傳統人工神經元的限制，將其性能提高了50倍，為智慧機器人和其他依賴感知系統的技術提供了新的可能性。該團隊設計並構建了一個完整的神經形態觸覺感知系統，成功地將觸覺刺激即時轉換為神經信號，並與人工突觸反應結合，模擬真實的生物過程，研究成果發表於《PNAS》期刊。此項研究展示了有機電子技術在彌合生物學與技術間差距方面的進展，對未來感知系統和智慧機器人的發展具有重要影響。
參考資料：Synthetic neurons that mimic human processes could lead to smarter robotics. TechXplore, 2025/1/29

受大腦啟發的人工智慧技術提升效率並降低能源消耗
希臘研究機構FORTH的研究團隊開發了一種受大腦樹突啟發的新型人工神經網路(ANN)，能在減少參數與計算步驟的情況下，依然維持甚至超越傳統AI的辨識能力。研究顯示，這種神經網路的學習方式更靈活，避免過度擬合問題，使 AI 更加聰明、高效且節能。此方法有助於未來開發更小型、更智慧的 AI 系統，擴大應用範圍，降低對高功耗運算設備的依賴。（934字；圖1）
參考資料：A brain-inspired AI technology boosts efficiency and reduces energy consumption. TechXplore, 2025/2/5

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