演講摘要
共同議程
Keynote嵌入式智慧：擁抱AI的未來工程設計
Takumi Toyama
MathWorks
Keynote09:40~10:10
工程設計的世界因為人工智慧，特別是生程式AI的發展而持續產生改變。人工智慧主要透過三種方式來掌管例行任務以及協助工程師發揮創意：
- 提供更快速、以資料驅動的解決方案來縮短工程設計週期
- 將人類想法與AI洞見加以整合，賦予設計師新的角色
- 改善工程設計工具，使創意構想更容易轉換為真實、可執行的解決方案
一起透過本段演講來見證這些進展如何協助工程師跨出傳統限制，有效率地搭起想像與現實解決方案之間的橋樑。
分場 A : 半導體設計與無線通訊系統
A1從演算法到產品：MATLAB 加速先進通訊系統開發與驗證的實務經驗
陳達慶
ALifecom
A111:20~12:00
本演講探討先進通訊系統從演算法到產品的開發與驗證挑戰，聚焦於開發週期長與驗證效率不足等問題。透過 MATLAB 的模型導向設計方法，說明如何於系統層級進行功能比對、性能評估與定點化分析，提升設計一致性與可靠度。並以 4G/5G/NTN/WiFi 實例，展示從模擬到實測驗證的完整流程與效益。
A2透過系統層級模擬探索真實世界的無線網路
Michael Chen
TeraSoft
A213:20~14:00
本演講將介紹如何透過系統層級模擬分析現代無線通訊網路的行為與效能。隨著5G、WLAN與藍牙等多種技術共存，僅靠實體層設計已難以完整評估整體系統表現。本演講將說明無線網路建模的核心概念，並透過多種應用案例，包括標準相容網路建模(Standard-Compliant Network Modeling)、網路共存建模(Coexistence Modeling)，以及行動隨意網路建模(Mobile Ad Hoc Network Modeling, MANETs)，展示如何分析吞吐量、延遲與服務品質等關鍵指標。透過系統層級模擬，工程師能更有效理解複雜網路互動，加速設計與決策流程。
A5高速 SerDes 高精確度建模： 結合 Mixed-Signal Blockset與SerDes Toolbox串接架構與類比設計的開發橋樑
Phoebe Li
TeraSoft
A516:10~16:50
隨著資料傳輸速率持續攀升，傳統的時域決策回饋等化器 (Decision Feedback Equalizer, DFE) 已逐漸被架構更複雜的ADC型SerDes所取代。這項架構轉變意味著架構團隊(Architecture Team)與類比設計工程師(Analog Designer)必須在開發初期就進行更深層的技術協作，以確保系統餘裕(Margin)符合規範。
本演講將展示如何整合Mixed-Signal Blockset與SerDes Toolbox，建立一套「由上而下 (Top-Down) 設計、由下而上 (Bottom-Up) 驗證」的完整工作流程。
分場 B : 電氣化革命與高品質嵌入式軟體
B1MATLAB交流電機控制之應用經驗
桂人傑
中國鋼鐵
B111:20~12:00
演講大綱：
- 由MS-DOS之MATLAB至Win11之MATLAB/Simulink
- 交流電機：電動機與發電機之控制
- 繞線轉子感應電機控制
- 結語
B2基於MATLAB平台HDL流程與腳本客製化FPGA專案產生與導入
李建霖
致茂電子
B213:20~14:00
以既有系統架構作為Reference Design，針對特定 IP 透過 Simulink 進行設計與調整。完成設計後，使用腳本化流程可自動將 IP 與 Reference Design 整合，生成 Bitstream，並下載到 FPGA 以完成硬體實現。
B3IBR (Inverter Based Resource) 建模與分析：以GFMI/GFLI為例
Jerry Tung
TeraSoft
B314:10~14:50
本演講討論使用 Simscape Electrical 進行GFMI/GFLI的建模與控制驗證，搭配電網/微電網的驗證場景，確認設計性能。演講中也會討論多台GFMI/GFLI並聯時的控制方法實現，例如Droop、VSG 等。
B4以MATLAB/Simulink實現數位降壓轉換器教學示範之設計與應用
劉宇晨
國立臺北科技大學
B415:20~16:00
本次演講內容將以 MATLAB/Simulink 在數位電源降壓轉換器上的教學示範為主，分享如何將電力電子理論、系統建模、控制設計、模擬驗證與實作概念整合至教育場域，作為研究生與初學者學習數位電源設計的入門示範案例。
B5利用Polyspace靜態與動態測試構建高可靠嵌入式軟體
Kary Chang
TeraSoft
B516:10~16:50
在嵌入式軟體開發中，確保程式碼的安全與正確性是研發流程的重中之重。本演講將深入探討如何協同使用 Polyspace Bug Finder 與 Polyspace Test，在軟體生命週期的不同階段進行全面體檢。 透過 Bug Finder，我們能在大規模程式碼庫中快速掃描潛在的 Runtime Error、並檢測 MISRA C/C++ 與 CERT C 安全規範；而透過 Polyspace Test，則能針對單元測試（Unit Test）與整合測試（Integration Test）建立自動化的執行環境，並提供關鍵的結構覆蓋率（Code Coverage）。 我們將分享如何透過這套整合方案，不僅滿足 ISO 26262 等產業標準的要求，更能顯著降低後期除錯成本，達成軟體定義產品時代下的高品質交付。
分場 C : 工業智慧轉型與精密製造
C1在產品開發中運用 MATLAB: 實踐方法與優勢
林傳宗
漢民測試
C111:20~12:00
本簡報以實際產品開發案例為主軸，分享如何將MATLAB導入工程工作流程。內容涵蓋工程師在資料分析中面臨的挑戰、MATLAB作為整合平台的核心優勢、資料視覺化對決策的提升，以及深度學習與訊號分析的應用。最後透過實際App展示，印證 MATLAB「低門檻、高影響力」的特點，鼓勵工程師將其融入日常開發實務。
C2鋼鐵製程中的少量樣本異常偵測
黃梓軒
中國鋼鐵
C213:20~14:00
鋼鐵製程具有高溫與高環境雜訊的嚴苛特性，產線中的異常狀態往往極為特殊，收集或標註的代價高昂。面對這種「高變異性少量樣本數據」的現實困境，單純仰賴大數據驅動的深度學習技術往往面臨過擬合問題，難以有效落地。本次分享針對鋼鐵製程中少量樣本異常偵測的實際痛點，探討如何因應數據稀缺的挑戰，將工程領域知識轉化為邏輯規則，並結合適切的演算法，建構出符合產線高強健性要求的工業視覺檢測系統。
C3AI與生成式AI集結 – 以模型為基礎的半導體生產設備開發流程
Takumi Toyama
MathWorks
C314:10~14:50
半導體設備工程師面臨了對於奈米等級的精確度、更短的開發週期、網路安全的合規等需求的增長。更智慧的控制演算法、以及更有效率的開發工作流程皆為克服這些挑戰的必須。
本段演講介紹一個雙軸架構：
- 助於提升設備效能的AI – 比如預測模型、以AI為基礎的降階建模、以及基於深度學習的虛擬量
- 協助提升工程生產力的生成式AI – 包含自然語言模型生成、Simulink Copilot、以及自動CI/CD途徑
藉由產業案例研究展現遍及完整以模型為基礎的設計(Model-Based Design，MBD)工作流程的實際的結果。
演講焦點：
- 以物理為基礎和AI驅動的建模技巧來實現更快、更高擬真的模擬
- 可進一步改善精確度、吞吐量、產能的先進控制策略
- 從模型自動產生程式碼，快速完成目標硬體部署(PLC, FPGA, embedded C/C++)
- 生成式AI助手，加快設計、編程、測試與除錯流程
- CI/CD途徑整合，以利持續的品質保證與準備就緒的網路安全
C4借助AI加速工程模擬: 降階模型與物理資訊神經網路
Koustubh Shirke
MathWorks
C415:20~16:00
工程模擬團隊在傳達更快速的洞察力、探索更大的設計空間、評估更複雜的系統被賦予愈來愈多的期待，甚至通常還要面對極度緊湊的開發週期。本段演講展示AI、物理資訊神經網路(Physics Informed Intelligence Networks，PINN)與降階建模(Reduced Order Modeling，ROM)如何擴充傳統基於物理的模擬，協助工程師在只運用到一部分運算成本的情況下執行高擬真模型—包含3D ROMs。使用MATLAB與Simulink，有助於建立資料驅動、有物理意識的ROM，將這些模型整合至現有CAE工作流程，加快最佳化和what-if研究，並且自動化模擬流程。演講將提供一個端到端的案例，展示AI驅動與物理資訊ROM如何轉變跨越複雜系統與產業的工程團隊設計、測試、及迭代方式。
演講內容：
- 為什麼要將AI導入模擬?
- 降階模型概念說明
- 真實世界範例實踐
- 真實世界的端到端ROM工作流程 (1D & 3D)
- 使用ROM APP建立ROM
- ROM + 最佳化：快速設計空間探索
- 物理資訊神經網路(PINN)的工程應用
C5嵌入式AI的最佳實踐
Fred Liu
TeraSoft
C516:10~16:50
本演講探討在各類硬體架構（CPU/NPU/MCU）下部署嵌入式 AI 的最佳實務。我們將展示如何透過 MATLAB 統一開發環境，針對不同硬體生成經優化的代碼：從高效能的 NVIDIA CUDA、專為 NPU 設計的深度學習加速器，到適用於低功耗 MCU 的 ARM。此流程能克服異質平台部署的挑戰，確保模型在資源受限環境下仍能發揮極致效能。
分場 D : 高效率工作流程，AI世代的生存攻略
D1使用GenAI增進工程生產力: Copilots、代理、與自動化工作流程
Koustubh Shirke
MathWorks
D111:20~12:00
生成式AI以成為實用的工程任務加速器，不只更快撰寫程式碼，還可以減少開發過程的日常瑣碎工作：搜尋文件、除錯、重構、理解模型、以及重複的工作流程步驟。
本段演講將探討MATLAB與Simulink的生成式AI功能如何為工程師每天的開發工作提供支援。演講介紹直接嵌入在MATLAB和Simulink環境的MATLAB Copilot與Simulink Copilot，這些工具可以透過使用存在於MathWorks文件的情境感知的指南輔助程式碼撰寫、理解、除錯、與精進。演講接著延伸到代理AI的工作流程，讓AI代理能夠自主地規劃、執行、測試，及迭代工程任務。使用MATLAB MCP Core Server和Model Context Protocol (MCP)，端到端的總覽展示如何結合copilots與代理AI來促成各產業更自動化的工作流程及更快速的工程開發。
演講內容
- 生成式AI在當今工程研發扮演的角色
- MATLAB & Simulink Copilot: 程式與模型的AI助理
- 從Copilots到Agents: 代理AI工作流程簡介
- 使用MCP Core Server連結AI代理與MATLAB
- 端到端應用示範：代理驅動的工程工作流程
D2從願景到行動: AI賦能的跨領域感知與導航工作流程
Koustubh Shirke
MathWorks
D213:20~14:00
自主系統高度仰賴強健的感知與導航，以求在複雜、不確定的環境下安全地運作。本段演講探討裝載在UAV、航空系統上、由AI驅動的感知流程是如何搭配來自於車用電子和ADAS的補充洞見而被設計、檢驗、和部署。
本演講聚焦真實世界以視覺為基礎的導航的工作流程，包含物件偵測、追蹤、姿態估計、感測器融合，展示案例如UAV和太空船地貌相關導航(terrain‑relative navigation)、自主著陸、會合與對接。演講也探討相似的感知架構如何運用在車輛系統，以進行物件偵測、車道理解、與避免碰撞。
參加者可以了解MATLAB與Simulink如何協助建立端到端工作流程—從資料準備和AI模型開發，到搭配實際感測器模型來進行模擬，以及嵌入式和邊緣平台的部署。演講凸顯模擬驅動的設計和AI輔助感知如何加速演算法到生產就緒的自主系統的跨領域轉型。
演講內容
- 自主系統的感知架構
- AI使用案例 – UAV與太空系統
- AI使用案例 – 車輛感知
- 模擬驅動的AI開發與檢驗
- 部署AI感知模型至真實系統
D3無人航空載具演算法之模型化設計驗證與部署實務
Alex Zhuang
TeraSoft
D314:10~14:50
面對無人機複雜動力學的開發挑戰，本演講將介紹如何運用 MATLAB/Simulink，從底層物理建模到實機部署的完整 Model-Based Design流程。內容將深入解析在 MIL、SIL 到 HIL 階段中，受控體與控制器的物理定位與驗證邏輯；同時涵蓋感知、導航及控制演算法的開發路徑，以及如何將其部署至目標硬體與即時系統上。最後，將分享結合虛擬場景的驗證實務，確保數位孿生與實體飛行的一致性，大幅提升開發效率並降低除錯成本。
D4Simulink自動程式碼生成與硬體整合策略
Kary Chang
TeraSoft
D415:20~16:00
隨著嵌入式系統複雜度提升，傳統手寫C語言開發面臨驗證困難與開發週期過長的問題。本議題旨在展示如何利用MATLAB/Simulink結合TI C2000 Blockset，建構一個從演算法模擬到硬體實作的無縫開發流程。透過自動程式碼生成技術（Embedded Coder），工程師可直接將控制邏輯轉換為針對C2000最佳化的C程式碼，並自動配置 PWM、ADC 與中斷系統。並探討如何透過硬體在佈署（PIL）驗證運算效能，並分享加速硬體整合的關鍵策略，以達成高可靠度且快速迭代的開發目標。
D5跨層級熱建模: 從高擬真模型到系統級設計
Shirley Wen
TeraSoft
D516:10~16:50
高擬真的熱模型能準確描述空間溫度分佈與熱傳行為，對於複雜系統的散熱設計至關重要。然而，此類模型通常計算成本高，難以直接應用於設計迭代與系統分析。本演講將介紹如何透過Reduced-Order Modeling(ROM)，在保留關鍵熱物理特性的前提下，將模型轉化為可用於快速模擬與設計優化的形式，以延伸至更廣泛的熱管理問題。