計畫背景
醫療照護與智慧製造正面臨高齡化、缺工與品質要求提升等多重壓力，人形機器人在病房、長照機構、工廠產線等場域被視為人機協作的關鍵載體。然而機器人要真正落地，仍受限於三項瓶頸：（一）室內定位不可靠：單一WiFi、5G或BLE訊號易受環境干擾、覆蓋不均影響，傳統指紋庫須人工建檔且難以隨環境變動更新，無法支撐機器人長期任務需求；（二）資安與隱私風險：機器人於醫療場域所接觸之病患資料、行動軌跡、用藥紀錄等屬高度敏感資料，現行系統缺乏制度性資安與個資保護框架，難以滿足《個人資料保護法》、歐盟AI法案等國內外法規要求；（三）AI決策可信度不足：機器人之定位、導航與任務規劃皆涉及AI自主判斷，若行為失控可能危及病患與作業人員安全，但目前國內尚無針對機器人AI系統之管理制度可循。為解決上述瓶頸，本分項計畫聚焦於建構一套兼具技術可行性與制度信任度之「協作式機器人場域管理與標準化驗證平台」，作為中心各分項共用之基礎建設。
研究目標
完成AI自適應無線定位系統：建構涵蓋「快速場域建置」與「可持續優化閉環」之兩階段體系，目標於10分鐘內產出初始場域模型、定位精度優於3m、推論延遲低於10ms，並具備機器人使用越久越精準之自適應更新能力。
取得ISO四項國際認證：完成ISO 42001（AI管理）、ISO 27001（資安）、ISO 27701（隱私）、ISO 17025（實驗室量測）認證之差距分析、體系建置與送件，目標成為國內首個取得ISO四證之機器人研發實驗室。
建立Agent Operation統一服務平台：提供各子計畫AI Agent標準化之程式碼版控、Prompt/Model Registry、自動化CI/CD與Kubernetes部署管線，降低各分項自建運維基礎設施之負擔。
建構多機器人智能調度架構：以A2A協議實作Coordinator Agent與Robot Agent，整合分項四之給藥機器人、分項五/七之感測載具等異質機器人，完成從任務解析、分派到回報之端對端閉環驗證。
完成AI-RAN基準測試框架與國際展示：以統一指標比較DNN/CNN/Transformer等模型，完成MWC 2026及O-RAN Alliance Virtual Exhibition等國際舞台之成果展示，推進與iCAIR、中華電信研究院、泰國金讚企業等夥伴之國際合作。
技術方法
多模無線訊號融合定位：整合WiFi RSSI、5G通道狀態、BLE信號強度與磁場向量等異質訊號，利用訊號覆蓋互補性克服單一訊號之干擾與盲區限制。
快速場域建置流程：機器人搭載多模接收模組與慣性感測器（IMU），透過行人航位推算（PDR）將訊號自動對齊至場域座標，由Central Station後台進行網格化管理、特徵分析與模型訓練，達成兩台機器人單日完成千坪場域建置之效率。
可持續優化閉環：採用半監督學習與信心加權機制，將機器人日常任務中採集之訊號回饋至定位模型自動再訓練與部署，建立「採集→訓練→部署」之自動化閉迴路，免人工標註即可達成「越用越準」之效果。
AI-RAN基準測試與資料主權稽核：建立統一準確度、延遲、抖動指標之邊緣至雲端閉迴路測試框架，並導入對齊NIST IR 8425之資料主權技術稽核（DSTA），確保非紅色供應鏈合規及端到端加密傳輸安全。
雲原生與多智能體編排：以Docker容器化、Kubernetes部署、AgentOps/MLOps為基礎，建構Agent Operation平台；採A2A協議搭配Google ADK實作Coordinator Agent，整合LLM語意導航與AG-UI互動介面，協調多個Robot Agent完成跨機器人任務。
ISO四證制度導入：以全生命週期風險評估、隱私衝擊評估（PIA）、量測不確定度分析與AI偏差/公平性管控等程序，分別對應ISO 27001、27701、17025、42001之要求，並結合Lab 611升級為開放通訊架構測試實驗室（OCATL）作為實證場域。
創新
AI自適應無線定位可持續優化閉環系統：機器人在場域中執行任務時自動採集WiFi、5G、BLE及磁場等多模無線信號，結合半監督學習模型訓練與模型自動回饋部署，實現定位模型隨機器人使用時間持續優化之「越用越準」能力，部署後免人工標註即可進行自適應更新。
AI-RAN基準測試框架：為首個針對6G AI-RAN室內定位系統的部署導向基準，以統一指標（準確度、延遲、抖動）比較DNN、CNN及Transformer模型，實現低於10ms推論延遲與低於3m定位精度之邊緣至雲端閉迴路驗證。
資料主權技術稽核（DSTA）架構：對齊NIST IR 8425標準，確保非紅色供應鏈合規與端對端加密傳輸安全。
Agent Operation統一服務平台：基於A2A協議建構Coordinator Agent，將各類機器人封裝為獨立Robot Agent，實現多機器人跨分項協作之標準化調度與管理。
預期成果
技術突破：完成AI自適應無線定位系統，實現10分鐘內產生初始場域定位模型並快速上線，定位精度低於 3m，推論延遲低於10ms，可直接應用於機器人室內導航與智慧場域管理。
國際認證：推動取得ISO 42001、ISO 27001、ISO 27701及ISO 17025四項國際認證，成為國內首個通過ISO四證之機器人研發實驗室，樹立智慧機器人系統可信賴性之國際標竿。
產學合作：產學合作與技術轉移收入共計651萬元，國科會經費挹注385萬元，總計1036萬元。與中華電信研究院、美國西北大學iCAIR、泰國金讚企業等建立合作關係。
學術成果：已發表國際期刊論文1篇、國際會議論文5篇，培訓7名企業工程師，培育碩博士研究生。
國際參與：積極參與O-RAN ALLIANCE、AI-RAN Alliance等國際組織，於O-RAN Alliance Virtual Exhibition進行展示。