j-mex 登上 NVIDIA GTC Taipei 2026 主題演講生態系展示
身為 NVIDIA Connect Program 成員，j-mex 持續結合 NVIDIA 生態系資源，加速 Physical AI、Humanoid Robotics 與 Motion Intelligence 的創新發展。
在 NVIDIA GTC Taipei 2026 主題演講中，NVIDIA 執行長 黃仁勳（Jensen Huang） 向全球展示 NVIDIA AI 生態系時，j-mex（晶翔機電） 品牌標誌登上 GTC Taipei 2026 Ecosystem Showcase，與來自全球 AI、機器人、半導體、雲端運算及學術研究機構共同亮相。
此次於 GTC Taipei 主題演講中的展示，不僅展現 j-mex 在 Motion Intelligence、Motion Capture、Teleoperation 與 Physical AI 領域的技術實力，也彰顯 j-mex 持續參與 NVIDIA 生態系，與全球創新夥伴共同推動下一代智慧機器人技術的發展。
持續深耕 NVIDIA 生態系
作為 NVIDIA Connect Program 成員，j-mex 持續運用 NVIDIA AI 與機器人平台，加速 Motion Intelligence 技術的創新與產品化。
近年來，j-mex 積極整合 NVIDIA 生態系相關技術，包括 NVIDIA Isaac Sim、NVIDIA Isaac GR00T、ROS 2 等開發環境，建構從人體動作擷取、遠端操作（Teleoperation）、動作映射（Motion Retargeting），到機器人示範數據（Robot Demonstration Data）收集的完整工作流程，協助研究機構與企業快速建立高品質的 Physical AI 訓練資料。
藉由結合 NVIDIA 生態系的開放平台，j-mex 能夠讓 Human Motion Data 更有效率地轉化為 Robot-Ready Data，縮短智慧機器人模型訓練與應用部署時間，加速 Human-to-Robot Learning Workflow 的實現。
AgileMaster：打造 Human-to-Robot 的完整資料流程
隨著 Physical AI 與 Humanoid Robotics 快速發展，高品質的人類示範數據（Human Demonstration Data）已成為 Vision-Language-Action（VLA）模型與模仿學習（Imitation Learning）的重要基礎。
j-mex 所推出的 AgileMaster – Humanoid Teleoperation Solution，正是為此需求而打造。
AgileMaster 結合 j-mex 近二十年累積的 IMU Motion Capture 技術，提供完整的人體動作擷取、Motion Retargeting、遠端操作及高擬真示範數據收集能力，可支援：
- Human-to-Robot Motion Retargeting
- Humanoid Robot Teleoperation
- High-Fidelity Motion Data Collection
- Robot Demonstration Data Generation
- ROS 2 Integration
- NVIDIA Isaac Sim Workflow
- Digital Twin Applications
透過 AgileMaster，開發者可更快速建立高品質的人類示範數據，降低資料收集成本，加速機器人 AI 模型訓練，進一步提升 Physical AI 與智慧機器人的開發效率。
從 Motion Intelligence 到 Physical AI
多年來，j-mex 持續投入 MEMS 慣性感測、Motion Capture、人體動作分析與 Motion Intelligence 技術的研發，並將技術延伸至 Teleoperation、Digital Twin、Robot Learning 與 Physical AI 等新興應用領域。
今年，AgileMaster 更榮獲 COMPUTEX 2026 Best Choice Award（Robotics & Drones 類別），展現 j-mex 在 Human-to-Robot 技術上的創新成果，也獲得產業專家的高度肯定。
未來，j-mex 將持續結合 NVIDIA 生態系的 AI 平台與機器人開發工具，深化 Motion Intelligence 技術，協助全球合作夥伴打造更智慧、更靈活、更高效率的人形機器人與自主系統，共同推動 Physical AI 的下一波創新浪潮。