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機械工業雜誌
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編者的話|無人載具關鍵系統與零組件技術專輯主編前言
作者
陳文泉
刊登日期:2026/06/25
摘要
在數位轉型、智慧化升級與永續淨零趨勢下,無人載具已成為智慧移動、自動化應用與國家戰略
布局的重要關鍵。面對國家安全、災害應變、智慧物流等需求,臺灣機械與機電產業需加速整合控制、
通訊、人工智慧、能源管理與低碳設計能力,藉此推動無人載具技術邁向產業升級前進。本專輯以「智
慧無人載具」為主軸,從無人機、無人地面載具、無人艇與電動商用車等應用場域出發,探討自主導航、
環境感知、感測融合、資安防護、混合雲地面站、AI 飛控整合、電動化模組與次世代動力推進等關鍵技術。
產業面則聚焦非紅供應鏈、Blue/Green UAS 認證、汽車級自動化量產與低成本大規模製造,凸顯臺灣在
可信製造與系統整合上的發展機會。技術上,模組化感測系統、控制解耦架構、AI 馬達設計、雲台穩定、
360 度感知與剩餘壽命預測等研究,展現無人載具朝高可靠、高安全與高自主化演進的方向。整體而言,
無人載具不僅是單一產品開發,更是機械、機電、AI、通訊、資安與量產製造的系統性整合。本期內容
呈現臺灣推動「智慧無人化」與「信賴供應鏈」雙軌轉型的技術能量與產業潛力,並期望促進產官學研
共同思考未來無人載具關鍵系統與零組件的自主發展方向。
Abstract
Driven by digital transformation, intelligent upgrading, and the global trend toward net-zero
sustainability, unmanned vehicles have become a key enabler of smart mobility, automation applications, and
national strategic development. In response to needs such as national security, disaster response, and smart
logistics, Taiwan’s machinery and electromechanical industries must accelerate the integration of control,
communications, artificial intelligence, energy management, and low-carbon design capabilities, thereby
advancing unmanned vehicle technologies toward industrial upgrading. With “smart unmanned vehicles” as its
central theme, this special issue examines key technologies across application domains including unmanned aerial
vehicles, unmanned ground vehicles, unmanned surface vehicles, and electric commercial vehicles. Topics include
autonomous navigation, environmental perception, sensor fusion, cybersecurity protection, hybrid-cloud ground
control stations, AI-integrated flight control, electrified modules, and next-generation propulsion systems. From an
industrial perspective, the issue focuses on non-red supply chains, Blue/Green UAS certification, automotive-grade
automated production, and low-cost mass manufacturing, highlighting Taiwan’s development opportunities in
trusted manufacturing and system integration. Technically, studies on modular sensing systems, control-decoupling
architectures, AI-based motor design, gimbal stabilization, 360-degree perception, and remaining useful life
prediction demonstrate the evolution of unmanned vehicles toward higher reliability, greater safety, and increased
autonomy. Overall, unmanned vehicles are not merely standalone products, but rather systematic integrations of
machinery, electromechanics, AI, communications, cybersecurity, and mass production technologies. This issue
presents Taiwan’s technical capabilities and industrial potential in promoting the dual transformation of “smart
unmanned systems” and “trusted supply chains”, while encouraging government, industry, academia, and research
communities to jointly explore the future development of autonomous key systems and components for unmanned
vehicles.
在全球製造業邁向數位轉型、智慧化升級與永續淨零的雙重驅動下,無人載具產業正成為新世代智慧移動與自動化應用的重要關鍵。臺灣機械與機電產業面臨控制、通訊與人工智慧等技術快速演進,此刻更須積極因應國家安全、災害應變、智慧物流、精準農業與低碳運輸等戰略需求帶來的改變。「智慧無人載具」與「淨零低碳應用」已從技術展示轉變為政策推進、產業升級與商業落地的重要指標。如何自主導航、環境感知、群控協同、能源管理與低碳設計導入無人載具系統開發,將考驗產業鏈的系統整合能力、研發能量與快速應變能力。
本期《機械工業雜誌》很榮幸能夠邀請到雷虎科技股份有限公司蘇聖傑總經理,於【領袖觀點】探討臺灣無人艇與無人機的量產策略。面對「非紅供應鏈」趨勢,雷虎導入機器人焊接與汽車級全自動化產線,以達成低成本、大規模量產之目標。
在【產業脈動】單元,我們邀請工研院機械所王仲愷副組長與我們分享無人機演變為網宇實體系統的資安威脅。文章分析美國如何透過國防授權法案及 Blue/Green UAS 認證制度,建立無人機供應鏈的軟硬體安全標準,並指出臺灣具備成為亞洲可信製造鏈核心的戰略優勢。另外我們也邀請到工研院機械所康瑋帆研究員與我們分享無人機動力推進市場。目前雖以電力推進為主流,但受限於電池能量密度極限,未來結合內燃機與電動馬達的混合動力系統將成為成長最快的技術。同時,市場也面臨微型化散熱、高研發成本與地緣政治供應鏈風險。
本期雜誌內容以「無人載具」為核心視角,精選10篇涵蓋智慧監控、供應鏈探討、感測融合,資安技術、電動化模組與人工智慧的研究成果,展現臺灣在智慧機械、機電整合與綠色運輸領域的跨域創新實力:
【無人地面載具(UGV)驅動系統選型策略】
分析無人地面載具輪型與履帶型驅動系統的技術演進與優劣。輪型適合平坦路面且高效率;履帶型適合崎嶇地形且通過性佳。底盤選型不應只求越障能力,須綜合評估任務環境、負載、續航與成本限制。
【無人載具環境感知系統的模組化整合與感測器融合技術發展】
說明地面無人載具環境感知系統的多源感測配置與資料融合技術。強調須整合光達、相機與雷達進行時間同步與座標校正,並提出模組化整合設計能降低系統耦合度,有效提升系統擴充性與維護效率。
【結合數位模型與嵌入式感測器之齒輪箱剩餘壽命預測技術】
提出結合數位模型與嵌入式感測器的齒輪箱剩餘壽命預測方法。利用 Romax 建立數位模型分析疲勞損傷,並透過內建感測器量測參數,計算動態估算元件損傷率,且證實振動方均根值與磨耗之關聯性。
【電動巴士舒適性與操控性分析】
比較輪邊馬達與中置馬達電動巴士。輪邊馬達因簧下質量較重導致舒適性較差;但透過導入向量扭力(Torque vectoring)控制策略獨立驅動兩側後輪,可有效降低大型客車過彎的迴轉半徑與內輪差,提升操控性。
【透過車載通訊行為探討電動商用車之車用資安應用研究】
探討電動商用車在多供應商整合與車隊營運下的資安挑戰,說明其在資安風險辨識與導入的應用價值,並建議強化電動商用車資安治理機制。
【基於混合雲架構之無人機地面站軟硬體系統設計】
提出基於混合雲架構的無人機地面站設計。公有雲(GCP)負責集中式任務管理與資源調度,私有雲(MEC)邊緣節點即時處理影像 AI 推論以保護敏感資料,搭配多鏈路通訊機制,滿足廣域超視距(BVLOS)飛行的低延遲需求。
【控制解耦架構下之智慧上控與飛控底層深度整合】
提出「控制解耦」架構解決無人機 AI 高算力與飛控即時性之矛盾。將 AI 任務移至機載電腦,飛控專注於姿態穩定,兩者透過中介層(uXRCE-DDS)深度整合,並經由 SITL 與 HITL 驗證,達成符合即時控制需求之低延遲表現。
【應用人工智慧方法於永磁無刷馬達設計】
提出結合機器學習與強化學習的永磁無刷馬達設計架構。先以決策樹分類器篩選具可行性的初始幾何設計,再利用 SARSA 強化學習演算法自動調整參數以降低頓轉矩,大幅減少傳統依賴人工反覆試誤的計算成本與時間。
【天空中的穩定之眼:無人機相機穩定系統工程設計】
介紹工研院開發的三軸無人機相機雲台穩定系統。整合機械隔離、主從式通訊與感測器融合技術,主控制器透過 UART 連接各模組,解決通訊延遲與更新頻率不匹配問題,透過運動插值實現平順的空中影像擷取。
【Orbit:360° Perception for Autonomous UAVs】
介紹 ORBIT 無人機360度視覺感知系統。透過多攝影機陣列與機載神經網路即時推論,將原始影像轉換為深度空間場。該系統與 MAVLink 無縫整合,延遲低於100毫秒,無需修改飛控韌體即可實現複雜環境下的自動避障。
本期收錄之各項研究不僅技術性強,更具政策指引價值與產業實作潛能,從收錄的文章中可以見到從基礎驅動控制、環境感測模組、資安通訊架構以及無人載具整機平台的串接與自動化量產方向逐步成形。
綜觀本期內容,可見無人載具(無人機、無人地面載具、無人艇)的系統整合、人工智慧與精準控制的導入、車載與無人機資安防護、以及次世代動力推進與模組化設計均為技術研發與產業化的重要交集點。這些技術的背後不僅代表創新研發能力的展現,更映照出國內政策方向與產業實務的深度呼應。工研院機械所總體目標與政府施政方針一致,持續紮根基礎技術並且在先進無人化系統與智慧關鍵組件的開發上鞏固發展目標。
另一方面,隨著全球地緣政治演變與不對稱作戰的需求,產業界需在保持國際競爭力的同時積極建構「非紅供應鏈」與符合國際規範(如 Blue/Green UAS 認證)的資安防護體系,並借重智慧化與汽車級自動化量產技術,協助整體產業優化產能並落實產品的持續性監測。未來在政策端與研發端的緊密連結,將是加速臺灣機械產業邁向「智慧無人化 × 可信賴供應鏈」雙軌轉型的關鍵推力。最後,希望透過以上的文章分享,能引發讀者的思考,並歡迎讀者提供寶貴的意見與指教。
DOI:10.30256/JIM.202607_(520).0002
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2026年07月號
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