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多模態感知與理解技術研發 開發跨模態技術（視覺、語音、文字），提升智慧機器人對環境與人類行為的理解能力。 優化多模態 AI 模型的效能，確保能高效應用於多平台場景。 AI 模型效能優化與資源效率提升 進行 AI 模型微型化，包括 模型壓縮、量化、剪枝、知識蒸餾 等技術，提升推理效率並降低計算資源需求。 研究並應用 智慧運算技術與大規模模型推論規劃，提升 AI 應用的可行性與效率。 大型 AI 容器化微服務系統開發 專注於 GAI（生成式 AI）、AI 及 Edge AI 技術，設計並開發 容器化微服務系統，支援智慧機器人應用中的彈性部署與高效運行。

1. 機器人關節、感測系統機構設計與建模。 2. 機器人整機設計、力平衡分析與與系統建模 3. 與感測、軟體工程師合作，確保感測器佈置合理並符合整機構需求。

1.微機電系統控制軟韌體開發。 2.負責開發和建立微機電系統架構、系統測試平台及測試方法。 3.能組織、建立軟硬體資源，建立系統測試方法，制定測試計畫。

針對智慧音場、空間音訊、人聲處理之核心技術進行模型設計，並研究演算法設計整合與優化，完成應用程式開發。主要工作內容包含： 語音資料集蒐集與處理：收集、標註和處理大量語音數據，用於模型訓練和測試。 演算法開發：開發和優化語音識別（ASR）、語音合成（TTS）和語音識別技術，針對專案需求優化與修改模型架構與演算法設計。 模型訓練：使用機器學習和深度學習技術訓練語音模型，提高識別和合成的準確性和效率。 性能優化：針對不同應用場景，優化演算法的性能和資源佔用。 技術研究：跟蹤最新的 AI 和語音技術發展與會議期刊論文，並將其應用到專案中。

研發人工智慧、機器學習、最佳化搜尋、資料探勘等相關技術，並基於不同型態的Large Foundation Model，發展在光電半導體、金屬加工、鋼鐵、生技等產業的智慧化和設計優化應用。

1. 設計與開發 AI 加速器推論引擎或其模型低階編譯器。 2. 分析並解決技術挑戰，提出可行方案並完成穩健實作。 3. 規劃產品效能分析流程，驗證模型經編譯後的效能與正確性。

1. 視覺系統與多感測器定位演算法開發與部署 2. 機器⼈SLAM相關演算法開發 3. 整合運動控制，實現目標辨識、跟隨對位與機械手動作等功能性 4. GAI/AI/Edge AI 等演算法研發

研發項目包括： 1.冷凍空調系統熱流分析及熱管理 2.熱交換器、冷凍空調系統設計與性能測試 3.伺服器或電子散熱 4.冷凍空調設備環境之氣流模擬分析