一、 舉辦目的：

OpenVINO 降低 AI 應用的門檻，讓人人可用，人人可懂 AI，課程結合最新MCP 的 AI 應用，讓「視覺、語言與機器人運動」無痛整合邁向 VLA 的 AI 新時代。

二、 主辦單位與地點日期：  

【北】台北科技大學 115年 2月 5日(四) 13:30 ~ 16:30
【南】南臺科技大學K501教室 115年 2月 10日(二) 13:30～16:30

三、 協辦單位與應用單位：

飆機器人_至盛科技、中華科技教育應用發展協會、intel、研華、研揚、Canonical(ubuntu)、大聯大_世平集團

四、核心亮點：

MCP 就像秦始皇推行的『車同軌、書同文』，讓不同系統與模組能在同一標準下互通，確保效率與一致性。並具有以下特色：

  1.  【AI的樂高積木】
    AI、API、感測器、導航模組都能像積木一樣，即插即用。快速複製一套新解決方案。

  2. 【AI 的翻譯官】
    能將你的話，翻譯成機器的任務指令；也能把執行結果，轉成合規報告或決策建議。

  3. 【AI教育的加速器】
    讓學生不只學會寫程式，更能學會設計系統。它把複雜的 API、AI 模型、硬體控制，全部包裝成一個可操作的介面，讓教育現場能快速上手，競賽團隊能更快創新。

五、案例說明：工廠裡的「智慧小幫手」

一個工廠裡有三種不同的機器：

● 機器狗：負責巡邏，檢查管線有沒有漏水、儀表數值是否正常。

● 搬運車 (AMR)：負責把零件或工具送到指定工作區。

● 仿生機器人：負責跟工人互動，回答問題或幫忙查資料。

傳統做法：分別操作三套系統：

1. 打開機器狗的控制介面，設定巡檢路線。

2. 再打開搬運小車的系統，輸入要送的物品和目的地。

3. 最後還要跟仿生機器人用另一套程式溝通。

有了 MCP 的做法：一句話「幫我檢查三號管線的壓力表，然後把工具箱送到組裝區。」

MCP 會自動幫你拆解：

1. 把「檢查管線壓力表」交給機器狗 → 機器狗用 OpenVINO AI套件讀取儀表數值。

2. 把「送工具箱到組裝區」交給 AMR → AMR 自動導航到目的地。

3. 仿生機器人負責回報結果 → 用自然語言告訴工人「管線壓力正常，工具已送達」。

就像跟一個「懂事的助手」講話，助手會自己分派工作給不同的機器。

六、 參加對象：

校園 : 高中職及大專院校稍具Python程式基礎教師，欲發展【AIx機器人】相關領域。 

業界 : 高階管理或研發人員對 AI Agent、LLM 應用、機器人實務應用有興趣。

七、 報名方式：

教師請上飆機器人官網 – 【研習｜社群平台】-教師研習 完成報名手續。https://lihi.cc/Wu9xk

八、 研習時間與課表：

九、 報名須知：

報名成功後將於email通知，務必請留正確mail。額滿時主辦單位有權調整最終上課名單。課程將濃縮，較為緊湊，請準時到場。恕不接受現場報名。

十、附件資料：

您的 AI 成效有幾% ? 看看來自學界與業界的意見，讓您的成效能夠被看見！
https://youtu.be/t7t7716pqlg?list=PLSBnoO4Do2O8NeWMDOxejOPBb_fv7soRl

更多內容請看 https://www.youtube.com/playlist?list=PLSBnoO4Do2O8NeWMDOxejOPBb_fv7soRl

參考設備資料：https://shop.playrobot.com/products/openvino-2