經濟部發表國產四足機器人研發平臺，整合AI、LiDAR與控制系統等技術，可客製開發消防、巡檢等用途的機器狗

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177183

經濟部今天(7/8)發表國產四足機器人(機器狗)研發平臺。這套由工研院整合建立的開放式技術平臺，涵蓋關節驅動、運動控制、AI感知、自主導航到模擬訓練等底層能力，希望讓國內業者不必從零開發機器人本體，就能打造巡檢、消防、物流等應用領域的四足機器人。

研發平臺是由經濟部科技專案支持、花費一年半所建置，串聯工研院與所羅門、仁寶、英業達、東元電機、創博、來達科技等業者，共同建立從零組件、控制模組、AI軟體到整機系統的自主技術能力，今天發表首度亮相2款國產四足機器人原型機，以及地下涵洞巡檢、自主導航巡檢、群體協作搬運及消防救災等場域驗證。

打造國產四足機器人的技術底座

工研院指出，目前國際上主流的四足機器人多採封閉式架構，開發者通常只能使用既有功能，難以取得底層控制技術，不容易依照不同產業需求修改控制演算法或整合新的感測設備。

而這次發表的國產四足機器人研發平臺，其目的並非打造一款固定規格的「機器狗」，而是建立一套可重複利用的開放式研發架構。

該平臺整合了關節馬達、控制器、LiDAR光達、慣性量測元件（IMU）、電池管理、AI感知、運動控制與系統整合等核心技術，並提供共同的軟硬體架構。未來業者可依應用需求，加裝熱顯像儀、氣體感測器、機械手臂、3D相機等任務模組，開發不同應用版本的四足機器人，而不必重新設計整套控制系統。

對經濟部而言，這代表臺灣將四足機器人的研發重點，從單一產品開發提升至可支援不同產業需求的共通技術平臺。

整合AI、LiDAR與運動控制，提升未知環境自主作業能力

經濟部技術司表示，四足機器人具備的地形適應能力，也是實體AI的重要應用載具，將可協助第一線人員在高風險場域執行偵察、基礎設施巡檢及物資運補等任務，降低執勤風險，提升公共安全與國家韌性。

此次平臺整合LiDAR建圖、自主定位、同步定位與地圖建構（SLAM）、自主導航、自主避障與自主平衡等技術，搭配AI決策系統，讓機器人在陌生的環境中完成環境建模、路徑規畫及自主巡檢。

另外，運動控制演算法則結合關節控制與動態平衡技術，使機器狗能依據不同地形即時調整步態，在地下涵洞、樓梯、碎石路面或狹窄空間維持穩定移動。

今天展示地下涵洞巡檢應用(下圖)，例如模擬台電公司的地下涵洞場域，機器狗可完成上下樓梯、匍匐前進、低角度觀測及長距離巡檢，並執行設備巡查與儀表判讀；另外，自主導航巡檢則是結合LiDAR建圖、自主定位、自主避障及自主平衡等技術，讓機器狗可在陌生環境自主完成巡查任務。

另一項展示則是群體協作，展示3臺機器狗共同協作一起搬運物資，驗證多機協同及任務分工能力。

用4千隻虛擬機器狗在模擬環境訓練AI

除了硬體平臺外，工研院也建立四足機器人的AI訓練環境。

這個環境主要採用經濟部技術司支持的Nvidia Taipei-1超級電腦與Nvidia Omniverse 模擬平臺，建立超過4,000隻虛擬四足機器人同步訓練AI模型。

透過數位孿生（Digital Twin）的「先模擬、後部署」流程，可先在虛擬環境大量驗證導航、避障及步態控制等AI模型，再部署至實體機器人，降低實機測試成本，也縮短模型訓練與產品開發時間。

完成消防驗證，驗證高溫環境作業能力

目前已完成國內首款國產消防機器狗的功能驗證。機器狗通過消防署認可的第三方測試，在距離火源2公尺、天花板溫度100℃的模擬火場中完成火場偵察，在高溫、高風險的環境執行作業，例如攜帶感測設備進入消防人員不易立即進入的高風險環境，協助回傳影像及環境資訊，提升救災安全。

經濟部表示，未來將持續透過法人科專及A+企業創新研發淬鍊計畫，擴充四足機器人研發平臺，讓國內業者可在共同技術底座上開發巡檢、公共安全、消防救災、物流及其他垂直應用，擴大臺灣自主智慧機器人技術與產業生態系。

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資安業者揭露Google Dialogflow CX重大缺陷，攻擊者可透過惡意AI代理竊取AI對話與共享資料

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資安業者Varonis近日揭露針對Google對話式AI平臺Dialogflow CX的「Rogue Agent」攻擊手法，具備一定權限的攻擊者，可建立惡意Dialogflow代理，再利用Google Cloud Run共用執行環境的架構缺陷，存取同一專案內其他代理的資訊。Google已修補此問題，目前未發現遭實際利用的跡象。

Varonis指出，問題 源自同一個 GCP 專案中，所有使用Playbook Code Block來執行程式的 Dialogflow 代理，實際上共用同一個 Cloud Run 執行環境，該環境由 Google 管理，不受使用者控制。攻擊者 藉由向執行環境植入惡意程式碼，從而影響同一專案內其他代理的執行環境。攻擊者將可藉此讀取專案中所有對話紀錄、用戶的輸入資料，還能修改AI對話內容與偽造AI回覆。認為針對這類AI代理造成的問題，Varonis認為分層防禦至關重要，當事件資料與記錄不足時，企業必須整合使用者與實體行為分析(UEBA)與態勢管理（posture managemen）解決方案，強化AI代理執行環境的安全性。

Varonis已於2025年11月向Google通報前述漏洞，Google則於2026年4月發布初步修補，並於2026年6月完成完整的修補。

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