計畫名稱
融合外部知識與物理多模態世界模型的智慧多代理人控制技術
計畫目標
本計畫聚焦於建構一個完整的虛擬實體AI 系統架構，透過以下研究主軸，提升系統彈性與應用廣度，實現高適應性與廣泛應用性的智能自主平台，即融合外部知識與物理多模態世界模型的智慧多代理人控制技術。
(1) 視覺表徵之學習、壓縮與生成
(2) 理解外部知識之物理世界模型
(3) 三維場景認知與重構
(4) 整合三維世界表徵的機器人強化學習
(5) 基於空域安防之多智能體無人機自主智能協同防禦策略
計畫概述
近年來，少子化與人口高齡化趨勢加劇，勞動人力短缺日趨嚴重，取代人力的自動化技術已成為未來發展方向。因應此一結構性轉變，政府以「產業AI化」為前提，全面推動產業升級。隨著技術的推升，無人載具相關的自主移動設備已呈現多元化發展趨勢，其範圍涵蓋無人機、自駕車、機器狗、機器人等多元載體，亦成為解決勞動人力缺口的解方。為降低訓練模型的測試成本，且面對不同外在環境的適應力，觀察國際與產業發展趨勢，多智能體、多模態、實體人工智能，與檢索增強生成，已成為具身智能機器的主要發展方向。本執行單位承襲前兩期AI計畫的成果，以先前發展方向為前提，在本期計畫將建構一個虛擬實體人工智能生態系。為因應快速變動之產業需求，提升應用廣度與彈性，本計畫之系統架構不限於無人機平台，可拓展至各類自主移動載具。計畫將分為以下五大主題：「視覺表徵之學習、壓縮與生成」、「外部知識理解與物理模型建構」、「三維場景認知與重構」、「三維世界表徵的機器人強化學習」，以及「多智能體無人機自主智能協同防禦策略」。藉由以上五項研究主軸，建立一套微型而完整之虛擬實體人工智能系統架構，實現高適應性與廣泛應用性的智能自主平台。
