無人機
一台玩具等級的無人機，已經開始有能力暗殺特定的人。
一台在市面上當玩具賣的 DJI Tello，沒有深度感測器、沒有 GPS、機上算力也很有限。一支羅馬尼亞軍事技術學院的團隊，只用開源模型和一面 3D 列印的斜鏡，就讓它自己找到人、認出臉、沿著地上的線飛。
2026年7月6日9 分鐘·—
無人機
烏克蘭怎麼讓無人機在看不完的戰場直播裡，記住每一台軍車？
前線上空塞滿偵察無人機，影像多到沒人看得完，畫質又被雲端壓縮得模糊。一支烏克蘭國防部團隊用單幀標注訓練出一套即時追蹤法，讓機器在低幀率的空拍畫面裡，靠著車輛周圍的地景，認出那是不是同一台軍車。
2026年6月22日8 分鐘·—
無人機
空中用網子捕無人機：自主攔截系統怎麼在 60 公尺外瞄準目標
地面感測器精度只有幾公尺，但網子要打中目標需要幾十公分的誤差。德國研究團隊把 LiDAR 和攝影機裝上攔截無人機，讓它自己在空中找到、確認、然後用網捕獲目標。
2026年6月1日5 分鐘·—
電腦視覺
球場上有十個人在跑：AI 如何記住每一個的身分
多目標追蹤在籃球場景裡有個核心難題：十個人穿著相似球衣，掩護時兩人緊貼，鏡頭跟拍時模糊抖動。GameSense 用雙層記憶機制解決身分連貫的問題，追蹤指標在 SportsMOT 上超越所有競品。
2026年5月26日4 分鐘·—
電腦視覺
像鳥群一樣飛：不靠 GPS，無人機怎麼知道自己在哪裡？
一篇來自維吉尼亞聯邦大學的研究，讓無人機群像椋鳥群一樣，只用眼睛維持隊形；另一組無人機則互相交換地圖，在沒有 GPS 的隧道裡定位自己。兩件事合在一起，才是完整的自主飛行。
2026年5月12日4 分鐘·—
電腦視覺
追蹤那顆消失的球：TrackNetV4 如何讓 AI 學會感受動作
追蹤網球和羽球的 AI 模型家族 TrackNet，每一代都在進步，卻始終有個根本缺陷：它們只會「看」，不會「感受移動」。TrackNetV4 加入了可學習的動態注意力地圖，用兩個參數就讓模型知道球在哪裡。
2026年5月7日4 分鐘·—
電腦視覺
從一支攝影機，看見球在空間裡的位置。
一篇來自泰國 VISTEC 的研究，只用一支攝影機的 2D 追蹤序列，讓神經網路還原球的 3D 軌跡。表示方式的選擇，比模型大小更關鍵。
2026年5月7日2 分鐘·—