前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202624)

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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 2026年7月22日

圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202624)

人工智慧工具可識別鋰離子電池儲能的有前景的替代品
新澤西理工學院（NJIT）研究團隊，成功運用生成式人工智慧（Generative AI）與大型語言模型（LLM），加速開發鋰離子電池替代方案，聚焦於多價離子電池（multivalent-ion batteries）。相較於僅攜帶一正電的鋰離子，多價離子如鎂、鋁、鋅與鈣能攜帶兩至三個電荷，具更高能量密度潛力，但因其體積大、電荷密度高，需特殊孔洞結構材料支援其順利傳輸。研究團隊透過 CDVAE模型從大量晶體資料中生成多種新型孔洞過渡金屬氧化物結構，並搭配 LLM鎖定最接近熱力學穩定態的候選材料。最終發現五種全新材料，具備開放式通道與高離子傳導潛力，經量子力學模擬與穩定性驗證後，顯示具實驗可行性與實際應用潛力。此研究不僅為鋰電池替代材料提供新方向，也樹立了AI 導向材料發現流程的新範式。
參考資料：AI tools identify promising alternatives to lithium-ion batteries for energy storage. TechXplore, 2025/8/1

專家概述負責任的人工智慧政策制定的實證策略
加州大學柏克萊分校（University of California - Berkeley）和史丹佛大學（Stanford University）、普林斯頓大學（Princeton University）、卡內基國際和平基金會（Carnegie Endowment for International Peace）、哈佛大學（Harvard University）、高等研究院和布朗大學（Brown University）的人工智慧專家組成的工作小組提出《加州前沿人工智慧政策報告》。人工智慧政策應在促進技術創新的同時，確保其潛在效益能以負責任的方式實現並由社會廣泛共享。報告提出六項政策建議，包括：鼓勵人工智慧模型在發布前接受安全評估；要求大型人工智慧企業向政府及社會大眾揭露更多安全措施與風險管理資訊；強化人工智慧部署後的危害監測；建立安全港或保護機制，保障善意第三方研究人員進行人工智慧安全研究；提升整體社會對人工智慧風險的防禦能力，特別是針對即使限制模型能力仍難以降低的既有風險；以及促進科學界形成更具一致性的風險判斷與政策共識。
參考資料：Experts outline evidence-based strategies for responsible AI policy development. Phys.org, 2025/8/1

由人工智慧驅動的實驗室可以自行運行，發現新材料的速度提高了10倍
北卡羅來納州立大學（North Carolina State University）研究團隊開發新型「自動駕駛實驗室」，結合機器學習、自動化設備與動態流動實驗，可連續調整化學配方並即時監測反應，每0.5秒蒐集一次數據。相較傳統穩態流動實驗須等待反應完成，新系統能在相同時間內取得至少10倍資料，使演算法更快速、精準地選擇下一項實驗，並在訓練後首次測試即找出最佳材料候選。此技術不僅可加速潔淨能源、電子與永續化學材料的研發，也能減少實驗次數、化學品用量、成本及廢棄物，提升材料探索效率與環境永續性。
參考資料：This AI-powered lab runs itself—and discovers new materials 10x faster. ScienceDaily, 2025/7/14

AI工具結合無人機，即時識別災區建物損毀，加速救災效率
由萊斯大學（Rice University）與美國國家標準與技術研究院（NIST）合作開發的新型人工智慧工具，能即時分析無人機拍攝的災區影像，辨識建築物損毀情況。該工具在不到一秒內即可產生結構損壞分類圖，為災害應變單位提供即時、精準的損害評估。實驗證明，這套系統在地震模擬場景中能高準確率識別不同程度的建物破壞，大幅縮短人力分析時間，並提升災後應變效率。這項技術有助未來應用於颶風、地震等自然災害後的快速應變，將人工智慧實際導入災害管理流程，減少人員風險並優化資源分配。（1172字；圖1）
參考資料：AI tool transforms drone images into instant disaster area maps for responders. TechXplore, 2025/7/31

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