前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202627)

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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8月14日

圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202627)

眼動追蹤技術可達九成準確率判斷讀者閱讀意圖
以色列理工學院(Technion)的研究團隊開發出一套結合眼動追蹤與文字處理的計算模型，能僅憑讀者的眼球運動模式，以約90%準確率判斷其閱讀目的(例如一般理解閱讀或搜尋特定資訊)。更令人驚訝的是，在閱讀開始的兩秒內，系統就能達到近80%的判斷準確率。研究顯示，眼動數據不僅可用來推測閱讀目的，還能評估語言能力、辨別首讀與重讀、分析文章可讀性，甚至判斷讀者尋找的特定資訊。由於眼動追蹤裝置越來越平價且普及，未來此技術可廣泛應用於教育、媒體、政府服務等領域，協助打造個人化內容與提升資訊可及性。
參考資料：Eye-tracking tech achieves 90% accuracy in detecting readers' intent. TechXplore, 2025/8/11

人工智慧剛發現5種可取代鋰電池的強大材料
紐澤西理工學院（NJIT）的研究團隊利用生成式人工智慧（AI）探索新型多價離子電池的材料，成功發現五種新型多孔氧化物結構，具備高度潛力取代鋰離子電池。這些多價離子電池採用如鎂、鈣、鋁、鋅等常見元素，具有高能量容量及可持續性，但過去難以容納離子活動因多價離子尺寸較大且電荷較多。為此，團隊採用了「Crystal Diffusion Variational Autoencoder（CDVAE）」結合大型語言模型（LLM），開啟高速篩選潛在材料的大門，使他們能在龐大結構組合中迅速鎖定可行候選者。再透過量子力學模擬與穩定性測試，確認這些AI 所設計的材料具備實驗製備可行性與良好效能。研究成果展現AI在材料發現中的潛力，未來將與實驗室合作，推動這些材料向實際商用化邁進。這項研究成果發表在《Cell Reports Physical Science》期刊。
參考資料：AI just found 5 powerful materials that could replace lithium batteries. ScienceDaily, 2025/8/2

更多的相機，更多的問題？為什麼深度學習在3D人體感測方面仍然苦苦掙扎
深度感測技術雖被廣泛應用於機器人、自駕車和擴增實境領域，但目前的深度相機在處理透明、反光或高亮度物體時仍容易出錯。為了解決這項問題，來自喬治亞理工學院與其他機構的研究人員開發了一套名為「RoD（Reality-on-Demand）」的基準資料集與自動化測試框架，能準確捕捉並分類深度相機在複雜環境下的錯誤情形。透過這套工具，工程師與企業可在真實場景中檢驗感測效能，加速改良新一代相機系統，使其能在各種極端條件下保持高準確率，提升3D應用的安全性與穩定性。
參考資料：More cameras, more problems? Why deep learning still struggles with 3D human sensing. TechXplore, 2025/8/12

走向世界：受肌肉啟發的機制為微型自主昆蟲機器人提供動力
研究團隊受軟體動物肌肉機制啟發，開發出彈性電磁（EEM）驅動系統，結合柔性彈性體與內嵌磁體的電線圈，可模擬生物肌肉的收縮與鎖定功能。該系統能以低電壓運作，並進入雙穩態鎖定狀態，在無需持續供電下維持位置，有效降低能源消耗。其柔性結構亦具高度耐用性，可承受上百萬次反覆運動及高達30公尺的墜落衝擊。為驗證技術可行性，團隊製作多款昆蟲尺寸的軟體機器人，涵蓋爬行、游泳及跳躍型態，並於石地、土壤、玻璃及河流等環境進行測試，成功完成移動、越障與感測任務。此技術兼具低功耗、耐衝擊與環境適應能力，未來可望應用於搜救、危險環境監測、洞穴探勘及微創醫療器械，進一步提升微型軟體機器人的自主性與應用範圍。（1132字；圖1）
參考資料：Going places: Muscle-inspired mechanism powers tiny autonomous insect robots. TechXplore, 2025/8/13

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