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迎戰 AI 自動化時代的網路威脅，SailPoint 呼籲製造業者強化身分安全防線　

全球製造業正加速邁向數位轉型，人工智慧與自動化技術的廣泛導入正重塑工業流程與營運模式。企業身分安全治理解決方案的領導公司 SailPoint 指出，在機器與人類身分高度共存的環境下，製造業正面臨前所未有的網路風險。 SailPoint 香港台灣澳門總經理戴健慶指出：「人工智慧興盛、全球數位轉型浪潮風起雲湧，當AI與自動化技術成為製造業重要夥伴，機器身分數量增長已然成為現實。然而在身分與存取管理不足的情況下，企業容易淪為勒索攻擊等威脅的目標。因此企業在進行數位轉型的同時，應同步升級身分安全架構，以確保營運穩定與資安防護。」 亞太領軍製造業數位轉型，企業擴張引爆資安漏洞 根據 Meticulous Research 預測，受惠於強大的工業基礎與數位應用，亞太地區預計將於 2025 年成為全球製造業數位轉型的關鍵驅動力。同時，電子商務的蓬勃發展亦加速產業變革，帶動客製化產品與快速出貨的需求，進一步推動智慧製造與供應鏈數位化。然而，在自動化設備、機器人與第三方供應鏈夥伴大量引入的情況下，企業在尚未建立完善身分管理制度前便急速擴張，已然成為重大資安漏洞。SailPoint 最新《The Horizons of Identity Security》指出，90% 的製造業網路攻擊具備明確動機，僅 10% 為隨機事件，顯示攻擊者多針對特定企業進行精準滲透，背後因素可能包括勒索、商業競爭、地緣政治，甚至內部報復。 機器身分難控成資安破口，多數企業缺乏整合與可視性 調查同時發現，90% 的製造業者需管理超過 2,500 個有效身分，其中有大部分比例為機器身分。74% 的製造商坦言機器身分比人類身分更難防護，原因包含機器身分多分散於不同雲端環境，缺乏統一控管與可視性。71% 的受訪者也認為目前缺乏集中監控機制，無法即時掌握異常行為與存取紀錄，增加系統被操控、敏感資料外洩的風險。再加上近期供應鏈重組與產線外移，企業常在未審查供應商身分與存取權限的情況下匆忙導入新合作夥伴，無形中擴大了網路攻擊的範圍與機會。 傳統流程難應對現代挑戰，自動化身分治理勢在必行 在營運層面，許多製造商仍倚賴手動流程與零散的身分管理工具，不僅導致存取延遲、資訊落差，亦加重安全團隊負擔。這些潛在風險往往未被重視，卻可能演變為高昂代價的業務暫緩。SailPoint 指出，若製造業希望在數位轉型浪潮中維持競爭力，擬定現代化身分安全策略必不可少，企業應部署統一的身分安全生態系統，整合人類、非員工與機器身分，透過 AI 與自動化技術實現集中管理與即時可視性。 身分安全成數位轉型核心，企業需強化防禦體質 SailPoint 強調，現代身分安全解決方案應能主動偵測風險、處理合規問題，並自動化繁瑣流程，幫助企業化解複雜存取挑戰，提升整體營運效率與資安防禦力。唯有將身分安全納入轉型核心，企業才能穩健推進數位升級，兼顧營運持續與創新發展。 （本文訊息由 SailPoint 提供，內文與標題經 TechOrange 修訂後刊登。新聞稿 / 產品訊息提供，可寄至：[email protected]，經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。首圖來源：SailPoint。）

高達 15% 巴金森氏症患者發病與自身基因的缺失或突變有關，美國基因定序新創 Ultima Genomics 如何以 AWS AI 解碼臨床特徵？

1817 年，英國外科醫師 James Parkinson 透過觀察患者的身體運動特徵，首次對「震顫麻痹」進行描述，為這種疾病描繪出初步的臨床輪廓。時至今日，兩個世紀過去，多數臨床專家在巴金森氏症的診斷過程中，仍主要沿用這個以身體症狀為主的傳統方法來推斷大腦病變的階段。某種程度而言，醫生們在缺乏精準腦部資訊的情況下艱難探索，如同在黑暗中摸索前行。f 由於大眾缺乏對此疾病的了解，使巴金森氏症對健康造成的負擔更加沉重。根據世界衛生組織（WHO）統計，全球巴金森氏症病患數量已逾 1000 萬，且其發病率每 25 年便會成長一倍。然而，隨著雲端運算的強大運算力，以及機器學習（ML）與人工智慧（AI）的快速發展，巴金森氏症的診斷與治療將迎來全新曙光。借助這些先進技術，人們對大腦的認知得以深化，對巴金森氏症影響大腦的機制也有更為透徹的理解，這不僅能夠加速疾病診斷，有助於開發全新的治療方法，還能顯著提升患者應對疾病的能力。 巴金森氏症屬於一種退化性疾病，主要病因在於大腦中負責產生多巴胺的神經元逐漸流失。隨著時間推移，病情會持續惡化。由於大腦在運動控制方面仰賴多巴胺，此類神經元的流失就導致患者身體出現諸如僵硬、手臂活動幅度變小、眨眼頻率降低或臉部表情減少、身體靜止時出現不自主顫抖等症狀。此外，巴金森氏症還可能引發一些不太容易察覺的症狀，如低血壓、認知功能障礙、憂鬱、焦慮、幻覺以及妄想等。研究顯示，巴金森氏症患者罹患某些類型失智症的風險更高，進一步加劇該疾病對生活的影響。 目前，研究人員尚未明確找出導致患者體內產生多巴胺神經元功能開始衰退的確切原因，因此難以從疾病根源著手，實施有效的治療方案。現階段大多數的治療手段，主要著重於補充患者體內已流失的多巴胺。雖然這類方式能夠在一定程度上暫時改善患者的運動能力，但仍無法從根本上阻止病程惡化。這也衍生出另一項嚴峻挑戰—誤診風險的增加。因為針對提升多巴胺濃度、緩解巴金森氏症症狀的治療方式，極有可能加重諸如失智症或特發性震顫等其他類似神經疾病的症狀。 若要尋求真正能夠治癒巴金森氏症的有效方法，就必須廣泛蒐集並深入分析大量不同類型的資料，同時借助對大腦更為深入、細緻的認知理解，進而推動新型療法的研發。 大規模解碼基因體，探尋疾病根源​ ​目前，在巴金森氏症病例中，高達 15% 的患者發病與自身基因的缺失或突變有關。研究人員掌握的 DNA 資料量越大，便越有可能挖掘出更多此類關聯，進而找出能夠預測個體罹患巴金森氏症風險的遺傳標記。這不僅有助於更早進行疾病診斷，也能為制定後續治療策略提供方向。總部位於美國加州的 Ultima Genomics 公司，運用 Amazon Web Services（AWS）為其下一代基因定序儀開發相關軟體、演算法，並訓練 AI 模型。這套可擴展的架構將完整的人類基因組定序成本從約 1000 美元降低至僅 100 美元。這項突破不僅擴展對疾病遺傳學的理解，也為奠定透過 DNA 編輯來預防疾病的基因療法的發展基礎。 將患者經歷轉化為實際可用的資料 巴金森氏症患者的症狀以及患病歷程各不相同，這也意味著患者本身在推動醫學界對這項疾病更深入的理解時，扮演著無可取代的角色。Michael J. Fox 巴金森氏症研究基金會（MJFF）致力於積極資助各項研究計畫，尋找巴金森氏症的治癒之道，同時也確保能為患者研發出更好的治療方法。 MJFF 將可穿戴技術納入其評估與追蹤巴金森氏症症狀的研究計畫，同時也運用大數據分析推動多項研究專案。這些大數據研究平台架設於 AWS 雲端基礎設施，並結合各種可擴展的大數據與物聯網技術，用以收集、處理和儲存來自研究參與者智慧型手機和可穿戴設備的去識別化資料流程。 加速診斷過程並預示未來治療契機的生物標記 在雲端資料分析以及 AI 的助力下，蛋白質已不再是當前巴金森氏症潛在生物標記研究的唯一方向。Icometrix 公司正運用 AI 影像解決方案，對腦組織體積的變化展開監測，並深入探索這些變化與疾病進展之間的關聯。借助 AWS 雲端基礎設施，Icometrix 重構其深度學習推理流程，在大幅縮短運算時間的同時，也顯著提升準確率。 Icometrix 技術長 Dirk […]

烏克蘭推出首款國產消防機器人，滅火、運輸設備、牽引消防車樣樣行

自從 2022 年俄羅斯入侵烏克蘭以來，空中無人機技術成為戰爭焦點，而烏克蘭更在今年春天宣布計劃部署 15,000 台地面機器人（Unmanned ground vehicle，或稱地面無人機、UGV），希望分擔人類戰爭的重擔。如今，烏克蘭的緊急應變能力迎來新進展──烏克蘭國家應急服務（State Emergency Service, SES）近日正式接收首款由烏克蘭本土製造的消防機器人。 提升高風險任務安全性，機器人強化現場支援能力 烏克蘭媒體《UNITED24 Media》報導，這款消防機器人不只具備導引水流進行滅火的功能，還能在惡劣環境下執行設備運輸、充當牽引平台以協助拖曳其他設備，這使其在火場或爆炸等災害現場中，成為取代人力進入危險區域的重要輔助工具。 根據烏克蘭 SES，這款國產消防機器人是以慈善方式捐贈，現已正式部署至前線單位。交接儀式中，救難人員接受了基本操作與訓練，並在實地條件下進行性能測試。SES 表示，這套機器人系統有望大幅提升應變作業效率，並加強人員的安全保障。 非首次使用機器人救災，烏克蘭加速導入救災科技 儘管這是首台由烏克蘭自主研發的消防機器人正式服役，但該國在過去已嘗試導入國外設備協助應對災難。 2024 年，SES 曾啟用德國製 Magirus Wolf R1 消防機器人，用於俄羅斯飛彈襲擊後的火場中執行滅火任務。此外，在 2025 年 6 月，基輔市緊急救援人員也部署了葡萄牙提供的 Ka-32 消防直升機，應對俄軍無人機與飛彈襲擊引發的大火，並成功於人力難以抵達的高樓與住宅區進行滅火作業。 烏克蘭積極研發地面機器人，建立自主防衛實力 根據《經濟學人》報導，烏克蘭目前約有 40 家廠商生產大約 200 款地面無人機（UGV），其中多數為私人企業。這些無人地面載具主要分為三大類：物流支援型，用於運送燃料、水和撤離等；工程支援型，負責佈雷、掃雷和通訊等；以及比例較少但同樣重要的戰鬥支援型，例如配備榴彈發射器或無人機獵捕砲塔的平台。 在戰時資源有限、外部支援受限的情況下，烏克蘭國產消防機器人的誕生，除了展現出烏克蘭的工程研發實力，也反映出其在強化自主防衛與民防系統的積極程度。 ＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《UNITED24 Media》、《RBC-UKRAINE》、烏克蘭國家應急服務、《Economist》，首圖來源：ДСНС України

美軍「AI 官階」出爐！陸軍新設 49B 專長，打造演算法時代士兵

美國陸軍正加速推動 AI 軍事應用的制度化進程，近期計畫設立全新的士兵職業專長：49B，專責人工智慧與機器學習任務。同時，軍方也同步培養具備專業技術背景的準尉階級軍官，目標是打造一支跨軍種的 AI 技術骨幹部隊。 近年基於美軍現代化政策，陸軍現代化進程正在加速。美軍正試圖透過職涯體系的根本改革，來應對以演算法、無人機和機器人為核心的未來戰爭型態。 AI 正式入列軍事職涯 陸軍擬設立的「49B」專長編號，將成為人工智慧與機器學習的正式職業分類，這意味著 AI 專業不再是額外技能，而是軍隊不可或缺的核心能力。這項規劃旨在為前線作戰部隊和技術後勤單位注入新能量，確保 AI 應用能夠有效落地。 49B 不僅僅是設立一個新職位，它也將對軍隊內外產生重大影響。從經濟角度來看，預計將透過增加對人工智慧和機器學習專家的需求來刺激成長，可能帶來相關行業更高的薪資和新的就業機會。從社會角度來看，它有潛力吸引更多元的人才加入軍隊，豐富軍隊人員的能力和技能。 為了吸引並留住頂尖的 AI 人才，新計畫設計了更具彈性的培育路線。軍方將開放網路與信號等領域的軍官，無須脫離原本的專業，即可轉向 AI 專長領域。這項策略旨在建立可延續的職涯發展脈絡，確保 AI 專業人才的穩定性與戰略價值。未來，陸軍將為軍官設立專屬的 AI 專長職涯，讓不同專業背景的人員能夠長期投入 AI 領域，形成一支堅實的技術骨幹，以支援跨軍種的 AI 任務需求。 美國陸軍也正建立全面的教育項目，並投資數據科學和 AI 教育計畫，確保士兵們能夠熟練掌握 AI 技術。此外，為保障 AI 系統的安全與有效融入軍事行動，軍方也正在開發人工智慧分層防禦框架，以保護 AI 系統免受潛在風險的影響。 AI 軍事應用的挑戰與演進 儘管美軍在 AI 軍事應用上野心勃勃，但現實中仍面臨從理論到實務的落差。雖然軍方已成立「人工智慧整合中心」等機構，但實際部署仍多處於起步階段。前線部隊距離全面整合 AI 技術，並將其應用於日常作戰，仍有顯著的實務落差。這顯示，技術轉型需要時間，更需要系統性的推動與調適。 事實上，本次 AI 軍職設計，是對 2018 年成立的「人工智慧特遣部隊」（AI Task Force）的制度性延伸。當時軍方即希望透過建制化方式，彌補軍中在演算法和數據科學方面的技術人力落差。現在，將其正式納入職涯體系，代表美軍對 AI 應用的長期規劃和承諾，並非僅是短期試點，而是希望將 AI 變成軍事運作的常態。 […]

立即報名緯謙科技 8/6【產業交流媒合會】，探索以 AI 加速營運、AI 法律科技、提升客服效率等具體應用

根據 PwC《2025 AI 商業發展大預測》，企業在研發過程應用 AI，可將產品上市時間縮短 50%，並將成本降低 30%。當 AI 不僅能夠簡化流程，還能顯著提高效率和創造力，企業如何更廣泛採用 AI，進而靈活應對市場需求的變化？ 立即免費報名緯謙科技 8/6【AI 無限，智慧創新未來】產業交流媒合會，活動匯聚 6 家以 AI 賦能企業數位轉型的新創公司，分享製造業 AI 應用、AI 法律應用、AI 聲學處理及辨識、智能客服、ESG 及 AI 管理平台等，將透過專題演講剖析最新市場趨勢，現場也提供產業鏈深度連結的機會，助力製造、醫療、零售及服務業者與 AI 新創展開深度合作。 【活動資訊】 📍時間：8 月 6 日（三) 14：00-17：00 📍地點：台北國泰萬怡酒店 2 樓蘭花廳（台北市中山區民生東路三段 6 號） 👉立即報名👈

時尚產業廣告進入 AI 數位分身時代，為何支持者認為有助於提升創意？

生成式 AI 近年在行銷影片生成方面的應用發展迅速。像是英國 AI 公司 Synthesia 的 AI 影片生成工具，可以製作廣告演員的分身，讓這些演員的表演不再是一次性，而是可以重覆運用，只需按一下按鈕即可背誦用戶給「演員」的任何腳本。據官方說法，已有 44% 的財富 100 強公司使用其技術。 H&M 今年積極投入 AI 技術領域，計劃與模特兒及經紀公司直接合作，打造 30 位模特兒的「數位分身」（Digital Twins）。他們打算透過這些 AI 生成的模特兒，快速生成社群與電商行銷素材，提升內容製作效率並降低拍攝成本，加速品牌響應市場趨勢的敏捷度，也能藉此測試更多視覺風格與商品搭配。 根據 H&M 公佈的資訊，模特兒數位分身的合作方式，皆需經過真人模特兒授權，讓模特兒親自參與數位分身的創建，並讓他們擁有自主權，這同時也意味著，模特兒可以自行決定是否授權 H&M 使用他們的數位分身，並依據使用範圍獲取合理報酬。 此外，凡是 AI 生成素材都會清楚標註是 AI 製作，以維護消費者的知情權與內容透明度。H&M 全球創意長安德森（Jörgen Andersson）表示：「我們希望透過這項計畫探索生成式 AI 對創意流程的幫助，同時堅持以人為本的品牌核心。」 批評者：AI 恐影響勞動權益、強化容貌焦慮 時尚零售品牌運用生成式 AI 開創新的創意可能性，H&M 並非先例，如牛仔褲品牌 Levi’s 曾於 2023 年宣布將使用 AI 生成模特兒，卻因輿論反彈，最終取消計畫。 公關顧問 James Gordon-MacIntosh 表示，大品牌若公開使用 AI 分身，恐會在市場上「正常化」這種做法，甚至可能被濫用。「未必所有人（模特兒）都會主動取得肖像權授權，這可能開啟更大規模的內容盜用與倫理爭議，」Gordon-MacIntosh 指出，這樣的技術讓過去的影像修圖問題，走向更難察覺的境地。 […]

史丹佛大學開設 AI 機器狗課程，讓學生「從零開始」結合 AI 和機械工程

機器人產業蓄勢待發，根據美國勞工局預估，截至 2031 年，美國機械工程師（含機器人工程師）就業率將成長 2%，每年釋出約 1.79 萬個職缺。然而培育機器人領域的人才，需要結合機械工程、電子學、電腦科學與控制工程等多的學科知識，史丹佛大學正以創新課程，讓學生提前卡位未來科技浪潮。 史丹佛開設機器人課程「CS123：AI 機器人實作入門」，結合入門硬體套件與 AI 課程，培養學生從馬達控制到機器學習的全方位技能。這門課已邁入第 3 年，最大特色在於引導學生「從零開始」打造四足機器狗 Pupper。 課程為期 10 週，鼓勵學生成為機器人專家 「我們相信，幫助和鼓勵學生成為機器人專家的最佳方式，是從零開始打造一個機器人，」授課教師之一、史丹佛大學工程學院電腦科學教授 Karen Liu 表示，四足機器人是初學者進入機器人領域的理想平台，也具備足夠的功能來支援先進的 AI 演算法開發。 CS123 起源於校內機器人社團的研究專案，由 Karen Liu、Google DeepMind 的 Jie Tan，以及 Apple 和 Hands-On Robotics 的 Stuart Bowers 共同授課。課程設計為期 10 週，入門門檻僅需基本程式設計能力即可參加。 讓程式碼「活起來」，融合工程與 AI 的實作學習 課程前半段聚焦於硬體控制與感測器應用，後半段則導入深度學習、模擬訓練與神經網路，讓學生實際訓練 AI 模型，提升機器人的行走、感知與環境互動能力。學生須於期末完成專案，應用 Pupper 執行任務，如語音導航、物件辨識或路徑規劃。 「我們想看到這些程式碼活起來，」授課教師 Bowers 表示，他們希望學生能實際訓練一個神經網路並控制機器人。今年學期末，課程還舉辦了名為「Dog and Pony Show」的成果展，邀請 Google […]

ChatGPT 正在測試神秘新功能「Study Together」，打造 AI 共學新模式

當生成式 AI 不再只是單方面回答問題，而是可以主動提問，會為學習過程帶來什麼樣的新體驗？近期 OpenAI 在 ChatGPT 中悄悄測試一項名為「Study Together」的新功能，雖尚未正式啟用，但已引發教育與科技圈廣泛關注，因為這項功能的出現，象徵 ChatGPT 正從單一對答工具，進化為具備「互動學習引導」能力的學習夥伴。 讓 ChatGPT 從「你問我答」轉變成「主動提問」 這項名為「Study Together」的新功能，讓 ChatGPT 有別於以往直接回覆解答，而是擔任引導使用者思考與學習的角色。根據媒體 TestingCatalog 實測，Study Together 會將複雜主題拆解為數個小步驟，引導使用者逐步完成學習任務，並根據對話內容即時調整提問，讓整體互動設計更具教學感，彷彿一位具備引導能力的「學習教練」。 從單向回應的知識庫，轉變為引導學習者主動參與的互動環境，ChatGPT 的 Study Together 被視為使用體驗上的重大轉變，也反映 OpenAI 正在致力打造更深入的 AI 學習模式。搶先發現並體驗「Study Together」功能的台灣學生 Ray Lin，在接受科技報橘的訪問時，分享自己在詢問「我想研究 LLM 的框架」這個問題後，Study Together 就會進一步列出問題與相關研究資料，並引導使用者持續思考。「Study Together 就像老師一樣，會透過一步步的帶領，讓思考導向正確的方向，」 Ray Lin 說。 Study Together 如何創造學習新模式？ 除了為學生提供個人化的學習導師，Study Together 還可以創建小組討論模式，進一步優化學習過程。未來 OpenAI 也可能將 Study Together 功能拓展為多人共學模式，讓使用者可以邀請朋友一同進入 ChatGPT 的學習空間，並能透過語音對話，讓學習過程如同與導師或小組成員交流般輕鬆自然，進一步創造在 […]

【台灣為何還沒收到信】川普致函 14 國公告新關稅，半導體業者估台灣稅率將比對手高

美國總統川普陸續公布新對等關稅稅率名單，7/7 通知日本、韓國等 14 個國家，如果未能立即和美國達成新的貿易協議，將自 8/1 起面臨至少 25% 的關稅。川普已致函各國領袖，並透過社群平台公布最新稅率，《紐約時報》預估，本週美方還會針對更多國家祭出關稅威脅。 行政院回應：正在美國持續談判中 《紐約時報》指出，這項新稅率實際上取代了川普今年 4 月首次宣布的對等關稅政策。當時幾乎所有國家都遭到關稅課徵，其中台灣被課 32%，高於日本的 24%、韓國的 25%。不過，美國政府一週後即撤回原方案，並給予 90 天談判期。根據《中央社》7/8 報導，針對媒體詢問台灣是否接獲美方關於對等關稅的通知信，行政院表示未收到這項信件，而行政院副院長鄭麗君等人目前正在美國持續談判中。 7/7 公告的名單中，日本與韓國各占美國進口市場約 4%，將從 8/1 起面臨 25% 關稅，泰國則為 36%，孟加拉 35%，最高是緬甸的 40%。《路透社》指出，這些新關稅不會與先前公布的產業性關稅合併計算，例如日本汽車的關稅將維持在 25%，不會因為新的對等關稅而相加上升至 50%。 美國調整對等關稅實施國家與稅率 國家 7/7 美國對該國商品關稅稅率 日本 25% 韓國 25% 泰國 36% 馬來西亞 25% 印尼 32％ 南非 30％ 柬埔寨 36％ 孟加拉 35％ 哈薩克 25％ 突尼西亞 25％ 資料來源：《TechOrange》整理。 […]

凌華科技發表全新 3.5 吋單板電腦，強化邊緣 AI 與工業嵌入式應用

邊緣運算解決方案全球領導品牌凌華科技（股票代號：6166）宣布推出兩款全新 3.5 吋單板電腦：SBC35-MTL（採用內建 NPU 的 Intel® Core™ Ultra 處理器）與 SBC35-ASL（搭載高效節能的 Intel® Atom® x7000RE 系列）。此兩款產品進一步擴充凌華科技 SBC35 系列產品線，廣泛滿足從輕量 AI 工作負載到工業級嵌入式控制系統的邊緣運算需求。 精巧外型，實現智慧 AI：SBC35-MTL SBC35-MTL 結合 Intel 新一代 Core™ Ultra（Series 1）平台與 Intel® AI Boost（NPU），能於邊緣端執行即時 AI 推論。該平台支援高達 96GB DDR5 記憶體、四路獨立顯示、雙 2.5GbE 網路埠與 USB 3.2 等高速 I/O，並內建 MIPI-CSI 介面以連接 AI 相機，專為自主移動機器人（AMR）、AI 檢測、智慧零售與機器人等視覺導向的應用設計。 無風扇設計，堅固耐用：SBC35-ASL SBC35-ASL 專為高溫差、惡劣工業環境設計，搭載 Intel® Atom® x7835RE/x7433RE 處理器，支援 -40°C 至 […]

OpenAI 點名鮮為人知的黑名單：「智譜 AI」如何成為中國 AI 出海戰略樞紐？

在人工智慧引領全球科技競賽的當下，美中兩大強權的 AI 戰線正出現新的焦點。儘管中國新創 DeepSeek 在近期佔據了大部分媒體頭條，但人工智慧巨擘 OpenAI 近日卻罕見地直接點名另一家低調的中國 AI 新創公司：智譜人工智慧（Zhipu AI）。 OpenAI 認為，智譜在中國對外拓展 AI 標準與基礎建設的過程中，正扮演著關鍵角色，其海外業務以及與中國共產黨的深厚聯繫，使其甚至更加值得國際社會關注。AI 發展已從單純的技術競賽，升級為涉及地緣外交的全球競逐。 智譜 AI 是誰？中國 AI 出海的戰略代表 智譜 AI 成立於 2019 年，被中國官方視為推動 AI 發展的六虎將之一（六虎名單見以下列表）。該公司不僅擁有領先的語言模型研發能力，更積極拓展海外市場，在中東、新加坡、英國及馬來西亞等地設立辦事處，並在印尼、越南等東南亞地區開展聯合「創新中心」計畫。 公司名稱 英文名稱 創辦/成立年份 主要產品/技術亮點 代表人物 智譜 AI Zhipu AI 2019 GLM 系列大模型、ChatGLM 唐杰、劉德兵 MiniMax MiniMax 2021 Talkie、Glow、Inspo 閻俊傑 百川智能 Baichuan AI 2023 Baichuan 大模型、醫療 AI 王小川 月之暗面 Moonshot […]

AI 幫企業寫 ESG 報告草稿省下 40% 時間，英國新創 Zevero 打造一站式報告自動化平台

隨著全球對 ESG 揭露要求逐年升高，企業可能也感受到越來越大的壓力：繁瑣的數據蒐集、多樣化的報告格式、以及手動整合資料的流程，不只耗時，也容易出錯。一些公司甚至依賴外部顧問處理 ESG 報告，不僅成本高昂，也難以達到內部的真實掌控。 英國氣候科技新創 Zevero 看準這個市場痛點，推出一站式的 AI 驅動 ESG 自動化平台，以 AI 技術結合專家驗證支持，幫助企業快速建立符合國際標準的 ESG 報告流程。 其中一個實際應用案例便是知名啤酒品牌朝日（Asahi）。該公司透過 Zevero 平台管理碳排數據與 ESG 內容，在面對國際法規與市場要求時，能夠更快速完成揭露任務，減輕內部團隊負擔。Zevero 官方指出，類似案例中，企業通常能明顯感受到 ESG 報告週期的簡化。 複雜文件不再是惡夢，AI 自動對應國際 ESG 規範 透過將 Zevero 的「ESG Disclosure AI」功能，整合進企業的碳管理平台中，該系統便能運用 AI 自動化分析企業內部文件、政策資料及氣候報告，從中擷取與 ESG 揭露相關的資訊，並對應至國際上常見的 ESG 框架，包括 B 型企業、碳揭露計畫（CDP）及歐盟的企業永續揭露指令（CSRD）。 Zevero 平台的 AI 功能也支援多語系與自然語言處理技術，不論文件原文為英文或其他語言，皆可處理並自動產出報告草稿（支援超過 100 種語言）。最終內容會再交由 Zevero 的永續發展專家審核與修正，確保報告的品質與合規性。 從碳排放追蹤到策略規劃，AI 一站式整合 除了可撰寫報告草稿外，Zevero 平台還涵蓋碳排放追蹤、氣候風險策略等模組，服務據稱已被應用於 20 多國、協助管理超過一億公斤的二氧化碳當量（CO2e）。其目標用戶從新創公司、正在成長的企業，一路延伸至具全球供應鏈的大型製造業。 […]

覺得 AI 平庸卻又擁抱 AI？皮克斯創意長：AI 價值來自善用它說故事的人

只要用文字輸入「北極熊在城市裡喝可口可樂」，AI 就能生成一部相應的影片，AI 在好萊塢已是爭議話題，批評者認為 AI 可能會取代人類工作，造成娛樂產業大量失業；支持者認為 AI 能提高電影製作的成本效益。AI 對多數創意產業領袖而言是避而不談的敏感話題，但動畫巨擘皮克斯（Pixar）的創意長 Pete Docter 卻多次在媒體訪談明確表達，對 AI 「並不感冒」。 AI 是遊戲改變者，可減輕動畫製作負擔 Docter 在接受《好萊塢報導》訪問時指出，AI 確實將改變產業規則，但只能作為創作過程的一部分，因為「AI 不會創造任何新的東西」，只會拼貼過去輸入 AI 模型的內容。他在 Podcast 節目《Working It Out》中更直言：「AI 是最沒創意、平庸、東拼西湊的產物。」他認為 AI 不會取代人類在動畫電影創作中的角色。 在 Docter 看來，AI 如同電腦，可以減輕一些動畫相關、較為繁瑣的任務。他回顧過去指出，真正出色的手繪動畫師只有十幾位，「只有極少數人畫得夠好，能夠理解動作動態、演繹角色，並擁有正確的感知能力。」 他進一步解釋，電腦讓動畫更容易上手，這代表人們要成為動畫師，不一定要是繪圖高手，但「仍然需要表演和節奏感，因為只有其中一部分的繁重工作已透過科技完成。」 AI 已是皮克斯工作日常 事實上，皮克斯早在近十年前就已開始在不同工作流程中導入 AI。Docter 在《Fast Company》2025 年度全球最具創新力企業峰會上舉例，過去製作動畫時，每秒 24 格的畫面中，渲染一個單格畫面可能就需要花費 30 至 40 小時，但 Pixar 自行開發的 AI 軟體，已能大幅縮短這項工作的處理時間。 Docter 強調，皮克斯只是善用 AI，而這並未取代任何人，並透露團隊正在探索更多 AI 應用，認為 […]

獲 SE Labs 肯定！NetApp ONTAP® 人工智慧自動勒索軟體防護對進階全檔案加密勒索軟體攻擊展現高達 99% 的偵測率

智慧型資料基礎架構公司 NetApp® (NASDAQ: NTAP) 宣布，NetApp 在 2025 年 SE LABS® 大獎中獲評為網路安全領域的傑出廠商，榮獲 2025 年 SE Labs 企業級資料保護獎，證明 NetApp在全球資料儲存安全領域的領導地位。 NetApp 憑藉在網路韌性上的卓越創新榮獲 2025 年 SE Labs 獎項。獲獎產品 NetApp ONTAP® 人工智慧自動勒索軟體防護 (ARP/AI) 通過 SE Labs 的測試與驗證，在測試中對進階全檔案加密勒索軟體攻擊展現高達 99% 的偵測率，且無任何誤報，表示 NetApp ARP/AI 能在企業環境中穩定運作，而不會造成警示疲勞。 SE Labs 創辦人暨執行長 Simon Edwards 表示：「卓越的安全性並非偶然，而是經過打造、測試和驗證的成果。每個高效能安全產品的背後，都有一個追求卓越的團隊。我們應該肯定在防禦網路攻擊、提升網路韌性方面，不斷突破的技術與團隊。今年各類別冠軍的水準非常高，所有獲獎者都值得喝采。」 SE Labs 大獎迄今已邁入第七年，旨在表揚對維護系統安全有實質貢獻、並提供頂尖解決方案的資安廠商。這些獎項的評選標準結合了持續的公開測試、非公開評估以及 SE Labs 企業客戶的回饋，獲獎產品為整個網路安全產業樹立了標竿。 NetApp 資料服務資深副總裁暨總經理 Gagan Gulati 表示：「榮獲 2025 […]

歐盟發表 ProtectEU 安全路線圖，計劃在 2030 年合法解密公民私人資料

為了應對恐怖主義、組織犯罪、販毒、駭客攻擊等威脅，歐盟自 4 月正式發表歐盟內部安全戰略「ProtectEU」以來，近日揭露具體路線圖，目標是在讓歐盟「合法且有效」獲取公民個人資料，引發隱私專家關注。 歐盟在官方網站指出，許多犯罪行為會留下數位足跡，根據歐洲刑警組織評估，目前歐盟 85% 刑事調查仰賴數位證據。然而，由於無法即時取得關鍵資料，導致許多調查延宕甚至失敗。歐盟強調，執法部門需要更完善的工具和現代化法律框架，以在合法存取數位資料的同時，尊重公民基本權利。 歐盟目前無法即時獲得數據的原因包含：服務提供者依照隱私保護或商業需求，在數日內就刪除資料；資料存放在不同法域，因法律衝突導致無法跨境調取；雖已扣押設備，但數位鑑識困難、資料無法還原；資料經加密無法解讀；缺乏合適技術或人力，無法在合法前提下有效分析大量資料。對此，歐盟 ProtectEU 聚焦幾個重點領域。 歐盟規劃 6 大面向實現合法資料存取 這項計畫涵蓋六大重點領域： 值得關注的是，《techradar》報導，歐盟在 2025 年發表的報告指出「端對端加密」是執法調查的最大技術障礙，並明確點出 VPN、加密通訊軟體等工具對調查構成阻礙。 專家怎麼看 ProtectEU 路線圖？ 自從 ProtectEU 公布以來就引發廣泛爭議，尤其是合法存取加密通訊的作法。《Techradar》指出，專家長期以來反對破解加密，非營利組織網路社會（Internet Society）高階主管 Robin Wilton 即表示，開發解密技術無法避免會製造新的漏洞，甚至可能被有心人士鼓勵「囤積」漏洞，違背網路安全原則。 事實上，全球網路威脅升溫，美國聯邦調查局（FBI）和中央情報局（CISA）等機構已呼籲民眾改用端對端加密服務；歐盟執委會過去也承認，加密是維護網路空間完整性的必要手段。如今，歐盟告訴《techradar》，立法者將在網路安全與維護隱私權之間取得平衡，讓執法機關合法存取數位資料。 ＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Techradar》、《The Record》、EU 1、EU 2，首圖來源：AI 工具生成

星巴克 AI 新招不討好顧客，反從「店員」下手——巨頭為何從內部啟動 AI 轉型

星巴克近日在美國拉斯維加斯領導力體驗活動上，發表生成式 AI 工具「Green Dot Assist」；這款定位為「咖啡廳夥伴」的 AI 助理將在 35 家門市試點，透過店內 iPad 為咖啡師和管理者提供即時支援。 Green Dot Assist 的功能涵蓋飲品配方查詢、設備故障排除、建立維修工單，以及協助人力調度等營運需求。這款由微軟 Azure OpenAI 平台所開發的生成式 AI 助理系統，預計 2026 年在美加全面推展。星巴克技術長 Deb Hall Lefevre 表示，此舉旨在簡化營運流程，讓員工專注於製作飲品和服務顧客。 轉型消費者不買單，這次從內部開始啟動 星巴克此次 AI 策略轉向，源於過去導入自動化經驗的教訓。幾年前，公司試圖透過自助點餐機減少人力成本，希望藉客戶端自動化提升效率。然而顧客並不買單，這種做法反而導致體驗下滑、營收受挫。 面對連續五季同店銷售疲軟、第二季財報不如預期的困境，CEO Brian Niccol 推出「重返星巴克」重建計畫。在此脈絡下，Green Dot Assist 代表了從「客戶導向自動化」轉向「員工支援式 AI」的策略調整。 這個轉向展現大型連鎖品牌的務實態度，也就是當外部自動化遭遇阻力時，將焦點轉向內部營運優化，往往能創造更穩定的投資回報。對零售業而言，成功的 AI 應用不一定要面向消費者，從解決內部痛點開始可能更有效。 參考咖啡店真實場景，大幅降低溝通成本 從技術功能來看，Green Dot Assist 充分考量經營一間咖啡店所需要的真實場景究竟是什麼： AI 不只是單一系統的導入，更讓數位轉型流程環環相扣 Green Dot Assist 推出獲得市場正面回應，星巴克股價同步上漲。這反映兩個訊息，首先投資人認同從外部自動化轉向內部數位化的策略調整，以及市場對 AI 提升營運效率潛力的樂觀態度。從營運角度看，星巴克希望透過內部 AI 提升效率，達成店內訂單 […]

企業如何建立精準且全面的防詐機制？專訪美商天睿資訊 Teradata 業務總經理陳盈竹，剖析新世代打詐策略及應用模式

全球詐騙案件層出不窮，數位科技的進步，更讓金融詐騙手法持續進化，造成民眾財產損失。本集《全新一週》專訪美商天睿資訊 Teradata 業務總經理陳盈竹，探討面對日新月異的詐騙手法，數據導向的解決方案如何成為金融機構與政府單位即時防堵金融犯罪的關鍵應用，以及 Teradata 如何透過「打詐四部曲」，助力全球客戶打造金融安全新典範、加速邁向防詐成功的路徑。 從事後監控的打詐策略，升級為「事前預防」和「即時阻斷」 陳盈竹指出，國內外詐騙手法截然不同。國外多以工程化與資訊化手段發動大規模攻擊，國內則傾向運用高科技仿真技術，結合人性弱點設下陷阱。金融機構身為資金流動的重要樞紐，自然成為打擊詐騙行為的關鍵切入點。然而，全球多數金融業仍以事後監控與規則引擎為主要手段來辨識詐欺者或高風險對象，往往無法即時阻止犯罪。Teradata 因此協助客戶建構事前監控機制，及早辨識潛在詐騙行為，從源頭全面強化金融犯罪的防制能力。 「在防制詐騙的過程中，金融機構必須善用數據與 AI 科技介入」，陳盈竹表示。Teradata 因此提出全球性的方法論，協助客戶建立黃金數據（Golden Data）體系，透過整合分散在各系統中的關鍵資料，打造一套可信且可追蹤的數據基礎，為後續的風險辨識與 AI 模型訓練奠定堅實基礎。此一方法論不再僅限於傳統的 KYC，而是從「一人一檔」的觀點出發，進一步涵蓋 Know Your Customer、Know Your Employee，以及 Know Your Product，全面掌握客戶、員工與產品的風險輪廓。當金融機構擁有更完整的數據集，並建構內部打詐資料庫後，後續導入 AI 機器學習技術，即可更精準且迅速地預測潛在風險。 「Teradata 在全球定位是企業數據的大腦」，陳盈竹說明。其數據平台能整合並承載歷史交易紀錄、客服訊息及系統日誌等軌跡資料，並透過產業數據模型（Industry Data Model）集成為黃金數據，提供前端分析靈活取用。因此，除了防詐應用，也能支援向上銷售（Upsell）、交叉銷售（Cross Sell）與信用風險評分（Credit Risk Scoring）等多元場景。她進一步指出，許多企業關注內部數據架構的健康程度，以及是否具備支援新型應用場景的彈性。為此，Teradata 提供完整的雲端分析與數據平台 VantageCloud，採用 Lake-Centric 的現代化方法，協助企業將數據轉化為驅動創新與突破的洞察力。此外，Teradata 解決方案採用 MPP 架構，具備高效能的運算引擎，就如同航空母艦等級的基礎設施，能讓客戶放心將各類 AI 模型部署於平台，實現從實驗室驗證到生產環境的順利落地，加速應用價值的實現。 助力國際金融機構以 AI 實現識詐、堵詐、阻詐、防詐，全面建構兼具即時應對與長期預防的智慧風控體系 進一步談到 Teradata 如何協助金融業建立 Golden Data 架構，陳盈竹說明，Teradata 會先協助客戶導入 Industry Data Model，並與客戶共同釐清分析主題、需蒐集的資料來源，以及如何加速數據庫建置，以支援前端分析需求。當資料整合完成後，即可進一步推動 […]

「很多黑暗時期我都想放棄。」AI 機器人新創 Chef Robotics 如何透過拒絕原有客戶取得成功？

食品服務業持續面臨缺工問題，一家矽谷新創打造出可以隨時上工、在工廠生產和包裝食品的 AI 機器人，獲得市場與投資人青睞。Chef Robotics 近期完成 2,060 萬美元 A 輪融資，成為少數幾家蓬勃發展的食品科技機器人公司之一。 Chef Robotics 擁有 40 名員工，以及知名客戶如食品公司 Amy’s Kitchen 和 Chef Bombay，自 2019 年成立以來，已在美國各地安裝數十台機器人，製作 4,500 萬份餐點。科技媒體《TechCrunch》指出，相較之下，其他食品機器人公司面臨困境，例如沙拉機器人公司 Chowbotics、披薩外送機器人公司 Zume、即食產品組裝機器人新創 Karakuri 皆走向倒閉。 然而，Chef Robotics 能走到今天，創辦人 Rajat Bhageria 向《TechCrunch》坦言：「有很多黑暗時期，我都想過放棄。」他除了靠朋友與投資人的鼓勵撐過低潮，還做了多數創辦人不敢嘗試的事來挽救公司：拒絕原有客戶與數百萬美元的收入。 技術瓶頸讓創辦人頓悟 創業初期，Chef Robotics 原本鎖定快餐業市場，開發能組裝多種餐點的機器人，甚至已簽下數百萬美元的合約。然而，一項關鍵技術瓶頸讓這條路走不下去──「抓取問題」（grasping problem）。 在快餐業，人類員工需將每道菜的各種食材組合完成訂單，客戶希望機器人能複製這個流程。但 Bhageria 的團隊因為缺乏訓練資料，初期無法開發這樣的機器人。他曾向潛在客戶提案，先部署兩種食材機器人來蒐集訓練資料，並以此基礎進行開發，但是對方拒絕了。 這次碰壁讓 Bhageria 頓悟，他需要的是新的客戶，而不是為了滿足現有客戶需求而導致破產。 找到新的理想市場，建立護城河 Chef Robotics 一度陷入經營危機，在 2021 年融資寒冬四處碰壁，遭數十家創投基金拒絕。直到 2023 年 3 月，才獲得創投公司 Construct […]

美國 Pinwheel 推不給手機也能安心聯絡小孩「AI 手錶」，AI 安全性引討論

為了讓兒童在不使用手機的情況，仍能與家長保持聯繫確保其安全，美國親子科技公司 Pinwheel 推出新產品「Pinwheel Watch」手錶，結合 GPS 定位、家長控管、通話與訊息功能，導入 AI 聊天機器人，提供兒童不連網、不上社群媒體的數位溝通工具。 搶攻穿戴裝置市場，主打親子互動設計 《TechCrunch》提及，Pinwheel 於 2020 年推出首款兒童安全手機，此次進軍智慧手錶市場，希望搶攻約 1,000 億美元的穿戴裝置市場，與 Apple、Fitbit 等品牌正面競爭。 相較於 Fitbit Ace LTE 兒童智慧型手錶偏重健康與定位功能，《TechCrunch》補充 Pinwheel Watch 主打更完整的通訊與親子互動設計，透過 Caregiver App，家長可自訂安全聯絡人、限制使用時段，甚至設定僅能在特定時段聯絡緊急聯絡人。 Pinwheel Watch 將於 Amazon 上架拓展更多國際市場，產品標榜結合 AI 科技與高度家長監控功能，能讓孩子與科技保持適當距離，提供兼具安全與實用性的數位裝置選擇。 另外，Pinwheel Watch 內建名為「PinwheelGPT」的 AI 聊天助理，供孩童提問生活與課業相關問題，避免接觸不當資訊，兒童能夠提出有關各種主題的問題，包括滿足好奇心、社交互動和與家庭作業相關的問題。 AI 助理引發關注，手錶設計強調安全與隱私 《TechCrunch》指出，有些家長仍對 AI 聊天機器人是否會誤導孩子或造成依賴產生疑慮。對此 Pinwheel 公司表示，系統具備辨識敏感話題的機制，AI 將拒絕回應暴力、色情或其他不宜內容，並鼓勵孩子與可信賴的大人對話。家長也能透過專屬應用程式查看所有聊天紀錄，包括已刪除對話，必要時可即時介入。 Pinwheel 公司也強調資料隱私政策，未使用任何兒童或成人資料來訓練 AI 模型。「如果家長擔心，可以自行控制從手錶中移除 PinwheelGPT 或將其關閉，」Pinwheel 創始人 Dane […]

2025 SAS 校園黑客松 AI 預測挑戰賽正式開跑！攜手 3 大金融業龍頭，培育兼具理論與實戰力的企業級 AI 人才

【為什麼我們要挑選這篇新聞稿】 國際數據分析領導廠商 SAS 正式啟動「2025 SAS 校園黑客松 AI 預測挑戰賽」，今年賽事以「如何透過資料驅動洞察，創造實質商業價值」為主題，引導學生運用企業級分析平台 SAS Viya，找到客戶留存與忠誠度提升的創新解方。在近期舉辦的起跑說明會，除了邀請永豐商銀、國泰人壽、遠東商銀等金融龍頭分享 AI 應用成果，也特別安排 SAS 顧問團隊分享產業實務與職涯經驗，展現 SAS 透過「教育、實作、應用、職涯」的 AI 生態循環，為台灣加速培育企業級 AI 人才、開創 AI 學習與實戰場域的核心理念。（責任編輯：李昀蔚） 國際數據分析領導廠商 SAS 正式宣布啟動「2025 SAS 校園黑客松 AI 預測挑戰賽」。今年競賽聚焦於 Data 與 AI 的價值轉化，主題圍繞「如何透過資料驅動洞察，創造實質商業價值」。參賽學生將運用企業級分析平台 SAS Viya，在真實且具挑戰性的產業情境中，深入探索數據的潛能，將 AI 模型應用於企業決策情境，具體展現在客戶留存（customer retention）與忠誠度提升的創新解方。期望透過數據思維與 AI 技術的融合，協助企業精準預測潛在流失客戶，並提出具行動力的解決方案。今年活動一開放即吸引熱烈回響，共有來自全台 40 多所大專院校、60 個科系的 120 組團隊、超過 350 名學生踴躍報名。 起跑說明會中，SAS 台灣總經理龔律安透過影片致詞指出，隨著 AI 技術加速發展、企業對數據人才的需求日增，SAS 持續投入校園培育，並期望透過黑客松促成產業與學界的深度對話。當天也有多位 SAS 台灣主管親臨現場，包括金融事業群業務副總經理劉君彥、製造事業群業務副總經理張志豪，以及副總經理陳新銓，闡述各產業在全球 AI […]

跨部會打造 AI 平臺，「大南方新矽谷」推動智慧應用落地

為落實「人工智慧島」願景，國家科學及技術委員會（以下簡稱國科會）提出「大南方新矽谷」推動方案，與經濟部合作打造「臺灣智慧系統整合製造平臺」，今（4）日與臺南市政府者於沙崙舉辦「臺灣智慧系統整合製造平臺成果暨臺南智慧城市應用發表會」，現場展示逾 40 項創新技術成果，呈現 AI 技術融入市民生活的未來樣貌。 國科會主委吳誠文於開幕致詞表示，「臺灣智慧系統整合製造平臺」歡迎產學研單位加入成為供應端夥伴，為打造自主 AI 系統共同努力，也歡迎各企業提出 AI 應用實際需求，由平臺提供整合服務加速AI應用落地。此外，平臺規劃鏈結科技大學的人才能量，參與計畫的學生有機會到提需求的公司就業，期望同步滿足南部產學人力需求與培育，完善人工智慧產業生態系發展。 「大南方新矽谷推動方案」規劃自 2025 年到 2029 年間投入超過新臺幣 360 億元，藉由擴算力、鏈場域、引人才、展應用等 4 大策略，結合沙崙科學城與從嘉義到屏東的半導體 S 廊帶，促成 AI 產業化、產業 AI 化。 「臺灣智慧系統整合製造平臺」聚焦「需求分析」與「AI 系統自主設計」，目前已鏈結國內半導體及 AI 產業鏈等逾 70 家業者共同合作，提供結合 AI 與晶片專業的一站式服務，從民眾需求出發，透過跨域系統整合，協助各類產業實現智慧創新轉型並提升競爭力。 本次活動展示項目包括智慧製造、智慧健康、智慧服務及 AI 技術共通平臺等多項成果。智慧製造透過數位雙生虛實整合設計，推動機器人、機器狗、無人機等創新應用。智慧健康因應高齡化社會的挑戰，串聯廠商與臺南市衛生局，導入包括高齡肌少症及慢性病預防 AI 方案，用科技守護長者健康。智慧服務串連廠商與臺南飯店業者導入 AI 服務機器人新應用，打造在地美食即時直送客房的新體驗。AI 技術共通平臺連結國內晶片半導體供應鏈，展現具國際競爭力的 AI 軟硬體解決方案。 （本文訊息由 國科會 提供，內文與標題經 TechOrange 修訂後刊登。新聞稿 / 產品訊息提供，可寄至：[email protected]，經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。圖片來源：國科會。）

信驊科技 Cupola360 採用 UpGPT AI 智能助手，構築 Azure OpenAI 共贏生態圈

面對全球企業積極推動 AI 轉型浪潮，專注於半導體解決方案的信驊科技今日正式宣布，與安然科技合作，全面導入以 Microsoft Azure OpenAI 技術為基礎的 UpGPT AI 智能助手，透過 AI 智慧化解決方案，顯著優化其客戶服務品質及內部知識管理效能。此次合作不僅印證 AI 技術於實務場景中的落地價值，更進一步強化並推動 Azure OpenAI 生態圈的穩健發展。 從晶片設計創新到全景智慧安防應用——信驊科技 信驊科技為全球知名 Fabless 無晶圓廠 IC 設計公司，科技科技致力於提供頂尖的系統單晶片（SoC）解決方案，專注於利基型市場，並以高度創新與差異化策略，取得市場領先地位。信驊旗下子公司酷博樂（Cupola360）整合信驊專利晶片技術，推出全景巡檢相機及軟體系統，成功打造完整的全景影像安防管理解決方案，具備 AI 自主巡檢、火煙偵測、人流分析、群眾行為辨識等多元功能，成功推動全景智慧影像安防應用的落地與發展。 隨著產品與客群規模不斷成長，信驊科技與酷博樂亦積極優化客戶服務體驗，以因應客戶在產品操作及技術支援方面日益複雜的需求。面對龐大的服務量與技術諮詢，現行的支援流程也逐步邁入轉型升級的關鍵階段。 客戶服務轉型的挑戰與契機：強化即時支援與知識管理效率 為提升整體服務效能並強化客戶關係管理，信驊科技聚焦以下幾項優化方向： 精準選擇 UpGPT AI 智能助手 為有效解決上述痛點，信驊科技經過多方評估，安然科技最終選擇所提供的 UpGPT AI 智能助手作為客服智能化解決方案。該方案不僅利用了 Azure OpenAI 的生成式AI能力，還結合了自動化流程工具進行系統整合，打造了一個完整且智慧化的客戶服務生態系統。 圖像與文件多格式智能分析運用 UpGPT 在文件與圖像分析方面展現出卓越能力，支援文字、表格、圖片等多元內容的即時解析與應用。無論是如信驊科技應用場景的系統設定手冊，還是常見的產品規格書、作業檢查流程圖，甚至複雜的表格數據，UpGPT 都能準確擷取重點資訊並進行智能標註與分類，協助企業快速建立結構化知識庫。這不僅讓客服與業務人員能即時查詢、比對細節，也可識別任務並更新資料，全面提升知識管理與決策效率。透過這些功能，UpGPT 有效減少人工查找與重複作業時間，讓企業得以專注於高價值活動，推動智慧化營運轉型。 UpGPT 自動化流程整合能力 UpGPT 具備強大的自動化流程整合能力，能無縫串接企業內部多種系統與工具，實現跨平台的智能協作。以信驊科技的應用為例，UpGPT 不僅結合 Microsoft Azure OpenAI 的生成式 AI 能力，還能透過整合自動化流程，將 AI […]

鴻海與川崎重工合作「護理機器人」測試中，日媒：2026 年台灣上市

《Nikkei Asia》報導鴻海與日本機器人大廠川崎重工（Kawasaki Heavy Industries）合作的最新進展，指出雙方已開發出一款護理人形機器人，並在台灣某一醫院進行測試，預計 2026 財年在台灣正式銷售，2027 財年銷售目標為 200 台。 根據《Nikkei Asia》報導，川崎重工原本聚焦於工業、汽車和半導體機器人領域，近期觸角延伸至人形和醫療機器人領域，並且以自家的服務機器人 Nyokkey 為基礎，與鴻海（Foxconn）合作開發的護理機器人。 鴻海與川崎重工測試的護理機器人搭載內建感測器，可在醫療院所自動導航，避免碰撞，並具備雙臂設計，能協助引導病人、搬運檢體。兩家公司目前正在討論未來在製造、行銷與售後支援上的分工，最終希望拓展應用場域。 鴻海布局智慧醫療，自研機器人 AI 模型 鴻海近年來積極布局智慧醫療，在日前 NVIDIA GTC Taipei 活動中，揭露其護理機器人 Nurabot 由鴻海研究院研發，內建自研繁體中文大語言模型 FoxBrain，結合語音辨識（ASR）、語音合成（TTS）與自然語言處理（NLP）等能力，並透過鴻海資料中心部署。 Nurabot 採用三台 NVIDIA 加速運算電腦構建成的 AI 平台 Isaac for Healthcare。該平台除了能在超級電腦上訓練和微調大量 AI 模型，並可於邊緣裝置上進行快速 AI 推理。 鴻海在 5 月新聞稿中指出，Nurabot 可執行送藥、搬運檢體、巡房與病人衛教等重複性任務，有助於減輕護理人員多達 30% 的工作負擔，並協助提升護理工作標準化和準確性，讓護理人員能更專注於病患照護與臨床決策。Nurabot 目前正在台中榮民總醫院進行現場實驗，預計將於年底正式融入該院護理團隊的運作。 ＊本文部分初稿由 AI 生成，經《TechOrange》編撰，開放合作夥伴轉載，資料來源：《Nikkei Asia》、Foxconn、NVIDIA、，首圖來源：Kawasaki Heavy Industries，圖為 Nyokkey 機器人

挑戰美元穩定幣霸主地位，京東、螞蟻遊說中國央行推人民幣穩定幣

根據《Reuters》報導，知情人士透露，中國科技巨頭京東與阿里巴巴旗下的螞蟻集團正私下遊說中國人民銀行，希望能在香港推出與離岸人民幣（CNH）掛鉤的穩定幣。此舉旨在對抗與美元掛鉤的加密貨幣日益擴大的全球影響力，並進一步促進人民幣的國際使用。 穩定幣市場競爭激烈，監管機構漸趨積極 京東與螞蟻集團已計劃在八月香港《穩定幣條例》上路後，發行與港幣掛鉤的穩定幣，但在與中國人民銀行的閉門會談中，京東主張發行人民幣穩定幣更具迫切性，因港幣與美元掛鉤，無法有效推動人民幣的跨境使用。 《Reuters》引述知情人士的話指出，京東建議中國應先在香港允許人民幣穩定幣發行，未來再擴大至自由貿易區內的其他離岸市場，並透露此建議已獲監管機構積極回應。《Reuters》補充，即使中國目前仍禁止加密貨幣，政策制定者對穩定幣的興趣正快速升溫。 《Reuters》說明，目前全球穩定幣市場規模約為 2470 億美元，預計至 2028 年可望擴大至 2 兆美元，其中超過 99% 以美元計價。面對美元穩定幣的快速崛起，包括神州數碼集團聯席董事長王永利等業界人士，皆對人民幣國際化前景表達擔憂，認為中國有必要採取行動。 借道香港布局穩定幣市場，中國企業搶跨境支付先機 根據 全球銀行金融電信協會 SWIFT 數據，人民幣在全球支付貨幣中的占比於今年 5 月降至 2.89% ，創近兩年新低。 中國長期以來期望人民幣能在全球支付體系中發揮更大作用，但資本管制成為阻礙因素，中國人民銀行行長潘功勝上月表示，穩定幣與數位貨幣的發展對金融監理帶來重大挑戰，中國央行顧問黃益平則於近日接受訪問時表示，在香港發行離岸人民幣穩定幣「具有可行性」。 香港財政司司長陳茂波表示，穩定幣立法與持續推動數位資產政策，使香港在爭取成為全球數位資產樞紐上具競爭優勢。《CoinGeek》補充，在中國鬆綁相關限制前，香港會是中國企業探索數位資產的主要試驗場，5 月香港立法會通過的《穩定幣條例》將於 8 月生效，讓香港成為全球首批建立穩定幣法定監管框架的地區之一，是數位資產活動的重要據點。 目前，螞蟻集團正準備在香港和新加坡申請穩定幣牌照，為離岸人民幣穩定幣做準備。京東董事長劉強東也透露，計劃在全球主要貨幣國家申請此類執照，以促進外匯兌換和跨境支付。 ＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Reuters》、《CoinGeek》、SWIFT，圖片來源：AI 生成。

歐盟 AI 法 8 月上路在即，為何 ASML 等 45 家科技巨頭大喊「等一下」？

歐盟在 2024 年通過全球首部全面監管 AI 的立法《AI Act》（簡稱 AI 法），但在實際執行面臨多重挑戰。距離部分條文生效只剩不到一個月，科技巨頭陸續呼籲延後實施，甚至有業者主張「暫緩兩年」，引發歐盟內部對 AI 法執行時程的激辯。 雖然歐盟委員會重申針對大型通用 AI 模型（GPAI）的關鍵規定將於 8/2 如期生效，但也指出這些規定自 2026 年 8 /2 才會強制執行。不過根據《Reuters》7/4 報導，歐盟已鬆口承認內部正在討論，是否將協助產業遵循法規的《行為準則》（Code of Practice）延至 2025 年底生效。 GPAI 條款將如期生效，但行為準則延宕惹議 歐盟 AI 法採分階段實施，針對大型語言模型（GPAI）的規範將自 8/2 起適用，要求 AI 模型開發商履行透明度義務，例如建立技術文件、遵守歐盟版權法，以及提交訓練資料來源摘要。企業在推出產品前，也需進行偏見測試及風險評估等。 如果 AI 模型被歐盟認定具系統性風險，還須採取額外措施來降低風險、加強安全性，並報告系統架構資訊。違反 AI 法規定的企業（所有輸出結果使用於歐盟成員國的企業）最高將面臨年度營收 7% 的罰款，對模型開發商則為 3%。 然而，有關上述大型語言模型（GPAI）的行為準則（Code of Practice），原定在 5/2 發表，目前卻未正式公布。歐盟委員會表示將於近日內公布，並希望企業在下個月簽署。 儘管簽署這份行為準則屬於自願性質，但根據《Reuters》報導，部分大型科技公司認為如果不簽署，將喪失法律確定性的保障。AI 倡議組織 The Future Society 強調，該準則有助於明確界定下游使用者或商業客戶對於 AI 品質的期待，也讓業者難以不可靠的產品誤導使用者。 […]

Amazon Devices & Services Ring 軟體研發主管​​陶奎志：這裡的每個部門就像一個小型創業團隊，不只挑戰更高的技術門檻，也讓人有更多學習與成長的機會

Amazon Devices & Services Ring 軟體研發主管陶奎志帶領台灣研發團隊在國際舞台上發光，挑戰全球級的技術難題，也讓外界重新看見台灣工程師的堅韌實力。陶奎志分享，自己喜歡快速變動的節奏，也渴望鍛鍊技術與判斷力，因此在職涯初期刻意選擇加入新創公司。不過讓他意外的是，即便 Amazon 已經成為全球知名的大公司，但所在團隊卻仍保有新創精神，「這裡的每個部門就像一個小型創業團隊，不只挑戰更高的技術門檻，也讓人有更多學習與成長的機會，」陶奎志說。 陶奎志回憶在學生時期，他就對於各種前沿科技產品充滿好奇。當時智慧型手機還未問世，陶奎志便從海外購買 PDA（Personal Digital Assistant 個人數位助理）稀有機型裝置一探究竟，並和全世界同好交流、研究、拆解，這份純粹源自興趣的技術熱情，正為日後踏入科技產業打下厚實基礎。「雖然中途也曾有機會轉往產品管理職位發展，但我很快就發現，自己真正熱愛的還是站在研發第一線，解決技術難題的那種成就感，」透過在台資企業、外商公司累積的豐富經驗，陶奎志也橫跨參與電子書閱讀器、手機應用程式、無線網路語音功能等多元領域的產品開發，打造完整的科技視野。 實踐「以聽為先」、「幫助他人成長」的領導模式 加入 Ring 團隊後，陶奎志發現成長不只來自技術上的挑戰，更來自每天與人交流的激盪，以及從主管、團隊夥伴身上得到的啟發。身為主管，陶奎志也非常清楚自己不可能永遠是對的，所以「如果你覺得我哪裡有問題、哪裡可以做得更好，請一定要直接說出來」，成為陶奎志時常提醒團隊的一句話，「每次與主管或資深領導者討論，我幾乎都能挖掘出新的思維方式。這些對話幫助我跳脫慣性，重新檢視自己的想法，甚至改變了我的領導方式。」 「現在，我的領導風格可以說是『以聽為先』，」陶奎志表示，在領導團隊的過程中，自己會先聽取每個夥伴的意見與觀點，再綜合思考做出決策，他也特別認同 Amazon「敢於諫言，服從大局（Have Backbone; Disagree and Commit）」的領導力準則，不僅為團隊提供足夠的背景資訊，讓夥伴理解整體方向與背後的思考邏輯，還鼓勵他們放心提出不同聲音。陶奎志分析，「很多時候，正是那些坦白而真誠的建議，讓我們少走了許多彎路。即使初期意見不同，但當大家理解決策脈絡時往往都能達成共識，齊心完成任務，這也是我認為一個成熟團隊最難能可貴的地方。」 除了決策方式的改變，陶奎志也重新思考「如何幫助他人成長」。剛開始擔任主管時，陶奎志總是習慣直接告訴對方如何做，後來在 Amazon 學到一個觀念 ——「更重要的是如何引導團隊思考，讓他們自己找出答案」，這不僅有效提升團隊的能力，也讓陶奎志的實際角色更聚焦在策略與方向，「在這裡，我不只向台灣團隊學習，還經常和來自北美、歐洲、亞洲其他地區的團隊交流。正因為是全球化的企業，彼此之間的分享與學習變得非常自然，也讓我的領導風格持續在演進中。但最重要的是，我們可以一起學習，一起成長，這讓工作本身變得更加有意義，」陶奎志說道。 真正卓越的成果，來自於每一個正確且到位的輸入 「每次進入一間新公司，我最在意的，從來不只是職位名稱或項目內容，而是企業文化與它背後的價值觀，」陶奎志指出，每家公司擁有不同策略重點，可能強調技術創新與產品突破，或是著眼於品牌經營與市場佔有率，也有些公司將營運效率、成本控制視為核心，當工作者真正理解公司在乎的關鍵，才能調整自己的思維與行動，讓團隊的努力與公司願景產生共鳴。 「亞馬遜的企業文化是我遇到過非常具啟發性和創新性的。從 16 條領導力準則、習慣六頁報告，到重視邏輯與數據推演的討論氛圍，這些看似制度的背後，其實是強烈的價值觀在支撐，」陶奎志表示，剛加入 Amazon 團隊，最印象深刻的領導力準則就是「達成業績（Deliver Results）」，一開始他認為是單純的結果導向，但深入理解後發現，這項準則其實更強調過程與成果的連動性。因為真正卓越的成果，來自於每一個正確且到位的輸入，對主管而言，管理的關鍵不是等事情發生後來檢討，而是在過程中設下明確的方向，並隨時調整節奏、引導團隊走在對的路上。同時，在達成業績的路途上，陶奎志認為不再只是自己拚命就好，更重要的是確保每一位夥伴都知道團隊為什麼而努力，以及該如何一起達成它，這才是真正有效的領導模式。 工程師如何在挑戰中鍛造解決問題的能力？ 陶奎志指出，台灣是 Amazon Devices & Services Ring 的重要研發基地之一，團隊不僅僅是完成支援性工作，而是從硬體研發、設計到系統整合，全面參與整個產品線的核心建構，這裡的每一個企劃、每一行程式碼，最終都會落實在全球數百萬個家庭中，發揮著真實影響力。陶奎志強調，作為軟體工程師畢業後最重要的一件事，就是找到一個足夠扎實，也具備挑戰性的『淬鍊場』磨練自己。而 Amazon Devices & Services Ring 正是這樣的地方，除了提供豐富資源，更涵蓋高度複雜的專案與極具挑戰的問題，能逼迫工作者不斷突破自己的極限，從一次次的磨練中成長。 「所謂的淬鍊，從來就不輕鬆。它意味著會有壓力、會犯錯、也會遇到卡關的時候，」陶奎志也坦言，正是這些挑戰性的時刻，讓工程師能夠從混亂中學會如何找出脈絡、從失敗中提煉解法，「我自己就曾在兩年前，一場新品發表的專案中遇上極為棘手的技術難題，時間壓力極大，必須在最短時間內定位問題並提出可行解方。那是一段非常艱難的經歷，但事後我體會到，人們記得的，不是你曾經多慌張，而是你是否有能力站起來、把問題解決。也正因為這次經歷，我和跨部門的同事建立起更深的信任關係。我們一起經歷難關，一起解決問題，從那以後協作更順、默契也更強。所以有時候，一場危機，其實是最好的成長契機，」陶奎志分享。 致力讓「台灣研發」在世界舞台上被看見、被肯定 「Amazon 這個品牌對多數人來說可能並不陌生，但許多人不知道，我們台灣團隊在全球產品研發中，其實扮演著極為關鍵的角色，」陶奎志說明，Ring 打造的是真正在世界各地發揮影響力的創新成果，作為軟體研發的主管，也致力培養更多優秀工程師，幫助每一位團隊成員發揮所長，讓「台灣研發」這四個字，在世界舞台上被看見、被肯定，「我想藉這個機會邀請有志於科技創新的人。如果你渴望挑戰、想參與能影響數百萬用戶的創新專案，Amazon Devices […]

AI 狂抓網站內容卻不給錢？Cloudflare 意圖改變全球網頁爬蟲市場

當 AI 忙著抓取網路內容進行訓練模型時，內容創作者面臨的卻是永無止盡被佔便宜的困境。雲端服務商 Cloudflare 最新推出了「按抓取付費」市場實驗，試圖改寫這個不公平的遊戲規則。讓網站擁有者能直接向 AI 大廠收取資料使用費。這項創新可能徹底改變 AI 模型與內容出版商之間的權利與授權機制。 從封鎖到變現，Cloudflare 戰略轉向 過去一年，Cloudflare 主要幫助網站擁有者對抗 AI 爬蟲的大量抓取：他們推出了一鍵封鎖所有 AI 機器人的工具，以及讓網站擁有者追蹤 AI 爬蟲造訪狀況的視覺化儀表板。這些看似防禦性的產品，實際上正在為更大的商業布局鋪路。 現在，Cloudflare 正式推出「按抓取付費」（Pay per Crawl）市場實驗。網站擁有者可以針對不同 AI 公司設定抓取價格，每次「抓取」都能收取小額費用。同時，網站擁有者擁有完全控制權，可以選擇收費、免費開放或完全封鎖 AI 爬蟲抓取。 更重要的是，所有透過 Cloudflare 新設立的網站，現在在初始階段就被預設拒絕所有 AI 爬蟲訪問。網站擁有者必須主動授權特定 AI 爬蟲才能存取內容。這個「預設拒絕」的機制，讓內容創作者重新掌握主導權。 大型媒體集團加入實驗，希望奪回創作者權利 過去大多數網站都允許 Google 抓取內容，換取搜尋結果中的曝光機會，進而獲得流量和廣告收入。這個互惠模式運作了數十年，如今的 AI 時代卻可能逐漸失效。 Cloudflare 最新報告指出，網站流量來源出現極端不平衡。傳統上，Google 每推薦 1 次流量會抓取 14 次網站內容，但 AI 公司的比例卻是天文數字：OpenAI 達 1,700：1，而 Anthropic 更高達 73,000：1。 這種巨大落差源於 […]

西門子宣布產品整合工業 AI 代理，瞄準提升 50% 生產力的施力點是什麼？

在 2025 年於美國底特律舉行的 Automate 2025 展覽中，西門子（Siemens） 宣布其「Industrial AI Agents」（工業 AI 代理），正式整合於自家 Industrial Copilot 生態中，代表 AI 從被動輔助，進化為可主動執行整條工業流程的智慧代理平台 。本質上，西門子正在推動讓自動化流程進一步自主化的系統，並預估在生產力上帶來高達 50% 的提升。 串連多個 AI 代理，打造工業全流程自主化 此套系統的靈魂，在於一套如「指揮中心」的 orchestrator（編排器）。它負責調度與協調多種 AI 代理（包括設計、計劃、工程、操作、維修等），讓這些 AI 代理互相串連、協作 。每種 AI 代理都具備上下文理解、自主學習與跨代理呼叫功能，並可接入西門子自有或第三方 AI 代理，構成全面的多代理智慧生態系（multi-agent ecosystem）。 西門子表示，舉例來說，產品設計的 AI 代理（Design Copilot）應用於西門子的建模系統 NX，能透過自然語言與使用者互動，加速產品設計流程、生成流程圖與裝置佈局；負責規劃的 AI 代理（Planning Copilot）則運用生成式 AI 提供資源分配與生產排程建議，協助工廠最大化產能、減少浪費；在工程環節，Engineering Copilot 整合至西門子擬真工具 TIA Portal，允許工程師以自然語言快速生成 SCL 控制程式碼，簡化重複性任務，也減少潛在錯誤。 這項技術已在西門子的合作夥伴實際部署並取得成效。以德國重工業蒂森克虜伯（thyssenkrupp）倉儲電池測試設備為例，蒂森克虜伯工程師透過 Industrial Copilot 自動生成 PLC、SCL 程式與可視化設定，減少了重複手動工作 。至於西門子自家位於德國巴特洛伊施塔特（Bad Neustadt）的工廠導入 Operations […]

盤點 2025 狂吸融資的 11 大 AI 機器人公司，人形機器人蓄勢待發

隨著生成式 AI 與機器人應用加速融合，AI 機器人市場正迎來新一波成長浪潮。根據市場研究機構 MarketsandMarkets 預測，全球智慧機器人市場規模將從 2025 年的 162 億美元成長至 2030 年的 428 億美元，年複合成長率達 21.5%。 MarketsandMarkets 指出，缺工與人力成本上升，促使製造、物流與醫療等產業尋求機器人解方。能夠自主導航、搭載高階感測與 AI 推論能力的移動型智慧機器人，正加速進入各類應用現場。 在這波產業需求與 AI 技術交會的轉捩點上，全球機器人新創公司也接連吸引資金投入。以下整理 2025 年上半年融資規模亮眼、應用潛力備受期待的 11 間機器人新創。 1. Agility Robotics：專注於物流，目標年產 1 萬台 來自美國奧勒岡的 Agility Robotics，專注於雙足人形機器人 Digit 的研發與倉儲應用。根據《The Information》 4 月報導，該公司預計募資 4 億美元，估值達 17.5 億美元。Digit 身高 5 呎 9 吋，可搬運 35 磅貨物，具備自主導航與視覺感測功能，過去有亞馬遜投資，目前已進入的物流測試場域。該公司計畫未來年產能達 1 萬台。 2. Apptronik：獲 Google […]

克服 Micro LED 大規模量產難題！專訪 RVI 瑞利光智能創辦人兼董事長何志浩，談如何以 AI 與巨量轉移技術實現更彈性、低成本的智慧製造

隨著 AI 等技術驅動顯示器產業快速發展，Micro LED 因高亮度、高對比度、低功耗的卓越性能備受矚目，然而「量產」、「成本」一直是業界的巨大挑戰，也反應在市場上動輒數百萬的高額售價。面對這樣的現況，RVI 瑞利光智能憑藉 AI 與巨量轉移技術顛覆傳統製造模式，成功解決過往生產模式的痛點。 讓數千萬顆晶片均勻分布並縮短對位次數 RVI 瑞利光智能創辦人兼董事長何志浩分析，目前 Micro LED 顯示器遲遲無法大規模量產，主要原因是傳統的巨量轉移技術成本昂貴。業界為了達到視覺上的均勻性，往往採取極為嚴格的材料篩選標準，例如在十片晶圓中可能僅保留一到兩片，且只選取中間最均勻的部分，讓發光的波長盡可能達到一致、中心變化不會太大，「人眼對波長變化非常敏感，即使出現 0.7 奈米的差異也能感受到差異，這反映到顯示器可能讓畫面出現馬賽克，對於高價顯示器而言是不可被接受的情況。」 而 RVI 瑞利光智能採取截然不同的方式，以 AI 技術將顏色略有差異的晶片在螢幕上均勻分布。何志浩指出，「每一顆 LED 都是隨機改變、稍微不同的波長，對於人類眼睛而言，整體看起來反而會是均勻的顏色。從製造廠商的角度來看，在上游材料的選擇也變得更簡單，甚至能夠使用照明等級的 Micro LED，不僅降低成本，也意味著波長可變化到 10 奈米，在製程上更容易達成。」 另一方面，晶片缺陷數量龐大且分布離散，是 Micro LED 製造過程中難免遇到的挑戰。當企業確保修復光源的圖案精準匹配，卻可能導致修復時間過長，大幅提高成本，因此，RVI 瑞利光智能運用演算法控制雷射光束的移動邏輯，高效清除多個缺陷。何志浩表示，RVI 的方法就像把所有麻將牌「翻開」，利用電腦記住每顆 LED 的特性，如同記住每張牌的花色，接著透過 AI 賦能巨量轉移技術，也就是優化「發牌」過程，目標以最短時間、最少移動路徑將高達數千萬顆晶片均勻分布，並且縮短對位次數。在修復光源的部分，RVI 瑞利光智能則是利用機器學習技術，通過優化轉移順序等方式，成功將修復時間縮短三倍，「許多設備只要涉及巨量相關應用，我們就可以藉由 AI 演算法、機器學習來改進，」何志浩強調。 在矽光子、AR/VR 裝置領域也具有應用潛能 何志浩說明，RVI 瑞利光智能以 AI 創新研發的 3D Micro LED 架構及巨量轉移技術，成功解決面板色彩不均與高成本問題，未來在矽光子領域也將有延伸應用的機會，例如能夠快速檢測光源在晶片上的各個條件，接著透過巨量轉移將晶片移動至 CPU，讓光源條件相近的晶片緊密相鄰，「電子元件不良率的規定幾乎都是 PPM（百萬分之一）等級，運用巨量轉移技術還可實現單顆晶片的移動、快速排除瑕疵品，對於半導體封裝製程，展現彈性、成本更低、品質更佳的具體效益。」 至於在 AR/VR 應用，何志浩指出 […]

AWS 如何為半導體業者革新晶片設計、營運製造與日常工作流程？

當 AI 正快速成為百工百業提高生產效率、重塑工作模式的核心引擎，那麼雲端就是驅動這場轉型的關鍵動力。如今企業應用雲端技術時，在成本與彈性的基礎上，更意識到安全、效能及全球部署能力的重要性。面對全球雲端與 AI 的競逐浪潮，企業如何從設計、研發到製造打造敏捷高效且可信賴的營運流程，極大化雲端與 AI 應用效益？ Amazon Web Services （AWS）從豐富的實戰經驗出發，解析 AWS 協助高科技企業重塑營運流程與工作型態、提升未來競爭優勢的具體行動方案。 AWS Secure Cloud Chamber 如何提升半導體設計的資安與彈性？ 在晶片設計這條高運算負載且高度協作的產業鏈中，如何兼具資安與彈性，對企業而言向來都是一大挑戰。針對這個產業痛點，AWS 與台灣半導體龍頭合作打造結合高安全性與高擴展性的「Secure Cloud Chamber」雲端設計空間。安全是AWS 的首要任務， Secure Cloud Chamber 不僅能提供儲存與算力，更有 VPC 網路控管、NACL 規則、DMZ 架構、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 加密、IAM 權限驗證、多因子認證等功能，並搭配 Amazon CloudWatch 與 VPC Flow Logs 等日誌系統，讓設計資料在雲端的每一筆操作都有跡可循，甚至能偵測與封鎖惡意檔案，為企業打造一個可追蹤與擴展的協作環境。 除了安全，AWS 也讓半導體設計流程的效率大幅躍進。傳統半導體設計環境通常受限於有限計算資源，造成運算資源供不應求，讓工程師必須排隊等候的狀況，隨著晶片複雜度提升，運算需求只會越來越多，因此 AWS 為加速設計流程，特別提供針對 EDA （Electronic Design Automation）優化的專用 Amazon Elastic […]

宏庭科技榮獲 Google Cloud 機器學習專業認證，AI 落地實戰案例領先業界

身為 Google Cloud 菁英合作夥伴（Premier Partner）的 Microfusion 宏庭科技今日宣布，以其深厚的 AI 與機器學習研發的實戰能力，榮獲 Google Cloud 機器學習（Machine Learning） 專業技術認證。此項殊榮不僅印證宏庭科技在 AI 技術領先的地位，更彰顯其能將 AI 技術成功落地，為企業創造實質數位轉型效益的堅實實力。 作為 Google Cloud 關鍵的戰略合作夥伴，宏庭科技致力於將 Google Cloud 強大的 AI/ML 生態系與雲端基礎設施，轉化為客戶專屬的解決方案，並且深知 AI 技術不應止於技術探索，更應是驅動企業優化營運、降低成本、顯著提升生產力的強大引擎。宏庭科技以其堅實的雲端技術及服務，確保每個 AI 專案都能精準契合客戶需求，實現從 AI 數據洞察到商業決策的轉化。 零售業的智慧革新：AI Chatbot 精準洞察消費者品味，推動銷售成長 面對傳統零售業難以有效理解與預測消費者的品味，宏庭科技為知名量販店部署了基於 Google Cloud 平台打造專屬 AI 葡萄酒選購 Chatbot。此系統透過分析大量消費者行為數據與商品特徵，精準訓練出個人化推薦模型。上線不到兩個月，即吸引逾三萬名消費者互動，其中高達七成成功下單，直接助攻葡萄酒業績成長。這不僅證明 AI 能有效提升顧客滿意度至 85%，更展現宏庭科技強大的數據整合能力，能將複雜的 AI 技術應用於商業數據分析的卓越能力。 連鎖餐飲業的數據賦能：加速數據中台建置，優化顧客服務體驗 在餐飲領域，宏庭科技協助連鎖餐飲品牌建立高效的數據中台，將傳統上耗時的中心化資料倉儲開發速度提升三倍。並透過 Google BigQuery 進行即時商業情報分析，該品牌不僅能迅速掌握消費者意見回饋並即時回應，更藉由導入 Gemini API […]

誤報率降低逾 90%！Tookitaki 打造 FinCense 金融犯罪防制平台，以 AI 驅動高效的金融反洗錢與防詐

金融科技快速發展，讓全球金融機構面臨網路攻擊、詐欺行為與合規壓力的挑戰，使用傳統解決方案已經難以應對複雜且快速變化的新型風險。全球反洗錢系統品牌 Tookitaki 看見這個市場現況，便憑藉先進的 AI 技術、協作智慧和即時自學能力，打造「FinCense」金融犯罪防制平台，重新定義金融犯罪預防，助力客戶精準識別風險、大幅降低合規運營成本。 「眾多銀行面對金融犯罪，其實仍以新石器時代的武器應對太空時代的犯罪集團，」Tookitaki Country Head 李玉琪剖析當前全球和台灣在金融犯罪的最新趨勢，指出銀行機構針對反洗錢、打詐任務往往仍使用舊式、單線規則型（rule based）的系統，而且更新迭代均緩慢，此類型的方案存在漏洞較大、功能迭代速度慢及容易被犯罪集團掌握的缺點。同時金融機構也缺乏整合式平台，協助審查作業管理與執行的流暢性，這會降低事前預防及事後審查的有效性。然而 Tookitaki 看見許多金融犯罪情況是洗錢與詐欺結合，大幅提升追查困難度。另外，許多金融犯罪已拓展為跨國性事業，可能涉及本土詐騙、跨國洗錢或支付，AI、社群平台等新興工具更成為不法人士的犯罪工具，這些詐欺模式和洗錢手法都讓金融業需要特別警惕，並且確保在技術方面能夠跟上最新犯罪型態的變化。因此，提供金融機構最小化誤報率，以及更全面視角識別警報的能力，是 Tookitaki 推出 FinCense 解決方案的重要目標之一。 FinCense 如何實現協同防禦和警報管理？ 「我們的 FinCense 解決方案涵蓋反金融犯罪（AFC）生態系統，展現共同協防的概念，」李玉琪分享，Tookitaki 的 AFC 生態系統能夠即時捕捉三大類態樣來源，第一類是各個國家監管單位釋出的金融犯罪態樣，第二類是專家機構觀察到的新型犯罪態樣，第三類則是金融機構自己察覺，但目前仍未被記錄的態樣形式，「當銀行上傳金融犯罪模式，AFC 生態系統就會捕捉至儲存庫，就像圖書館一樣讓所有會員調閱。這個協作網絡提供最新的反洗錢和欺詐類型，確保機構能夠領先應對新興威脅，並且迅速了解其他國家遇到的跨國金融犯罪，實現『在 A 國發生犯罪後，B 國能夠提早知道』的協同防禦概念。」 「最少半年才能部署新態樣，兩年調整閥值，會使得金融機構面對金融犯罪毫無招架之力，」談到 FinCense 另一項核心模組 AI 人工智慧，李玉琪指出，當洗錢詐騙集團每天發展出層出不窮的新型洗錢的態樣，例如冒用學生捷運卡進行快速的資金轉移，金融機構需要經過深入研究、發展相關的監控規則或模型，然後需要向系統廠商提出系統修改、寫程式以及進行各種測試，前後至少花費半年時間才能將新的態樣正式上線。Tookitaki 運用 AI 技術將態樣轉化為可解釋的規則，在系統內以分群客戶的歷史資料進行模擬測試，針對不同客戶區隔設置閥值。測試完成之後，即可設定部署，同時留下歷史軌跡，以供日後稽核之用。FinCense 透過 AI 的 non-coding方式，將部署時間縮短至十分之一。金融機構也可以每隔一段時間，即可在平台內以新的交易資料，進行模擬測試，判斷是否需要更新規則或閥值，以達到即時迭代的目的。部分模組中內建自學模型（self-learning model），讓 AI 隨時根據審查人員反饋和客戶行為變化中學習新資料，提供金融機構迭代優化的模型建議。從而提供金融機構穩定準確得監控能力，「我們還利用自動沙盒測試場景，讓金融機構能即時迭代規則，並且達到 100% 態樣涵蓋、部署時間減少 80% 的具體效益，」李玉琪說明。 至於在自動化案件管理功能，李玉琪表示審查人員逐筆審查交易警報，必須匯總來自多個系統的資訊，才能判斷客戶風險，同時，還需要遵守監管機構對於警報處理的時間規定。不過隨著案件量、警報量持續增加，就會造成調查團隊工作的負擔，李玉琪說道，「面對各種挑戰， FinCense 透過自動化工作流程和提供涵蓋詐欺和反洗錢流程的客戶風險視圖，使調查和報告更有效，進而落實更智慧的管理分配、在安全與合規性之間取得平衡，這些功能都是基於我們 AI 模型和機器學習引擎，所提供的高效支援。」 助力金融機構達成 100% 完整風險覆蓋並降低調查成本 […]

美參議院驚險通過「偉大美麗法案」，對於台積電等台廠有何影響？

美國參議院結束了數日激辯，於 7/1 以 51 比 50 的票數驚險通過「偉大美麗法案」（big beautiful bill）。這項法案涉及重大稅法改革、增加邊境安全及國防支出等。《CNBC》分析，隨著美國繼續加強國內晶片供應鏈，半導體製造商在美國建廠的成本可能因此降低。 根據本次通過的法案版本，半導體公司在美的稅收抵免將自 25% 提高至 35%。英特爾、台積電和美光等晶片製造商，如果能在 2026 年期限前擴大其在美製造業務，將有機會適用此優惠。 PwC：新法案版本有利台廠赴美設廠 資誠（PwC）會計事務所美國業務負責人蘇宥人指出，參議院通過的版本重點，在企業稅方面包含固定資產、美國境內研發支出，以及製造用不動產之費用化、利息費用認列限制放寬、晶片法投資抵減率提高至35%，並調整受控外國企業（CFC）和國內最低稅負制之稅率等，對於擬定赴美設廠或擴大既有美國製造基地的台灣企業較有利。 不過，接下來法案將交由眾議院審議，並進行投票決定是否接受該法案。如果眾議院通過參議院修訂後的版本，偉大美麗法案將有望在 7/4 完成立法。然而，蘇宥人表示，因為法案內容經過修訂，眾議院可能需要更多時間協調雙方意見分歧，使得通過時間充滿變數。事實上，偉大美麗法案延續川普首任期的大規模減稅政策，但以削減低收入醫療與等社會福利為代價，引發爭論。 關稅，才是企業真正關注的潛在風險 《CNBC》指出，自美國總統川普第一任期以來，美國一直試圖從亞洲引進更多先進半導體供應鏈，以支持國內企業並限制中國的發展能力。不過，川普和美國前任總統拜登態度不同，他曾表示與拜登提供資金的《晶片法案》相比，關稅才是推動半導體回流的最佳路徑。 近幾個月來，許多在美國有專案的晶片製造商擴大了美國投資計畫，包括台積電、NVIDIA、美光和格羅方德等。科技顧問公司 Futurum Group 執行長 Daniel Newman 告訴《CNBC》，川普的關稅威脅使得半導體公司更加緊迫地擴大美國產能，而新通過的偉大美麗法案如果能執行，只會加速供應鏈「美國化」進程。換言之，稅收抵免，可以被視為抵銷美國相關業務成本的機會。 ＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《CNBC》、PwC、《BBC》、《Financial Times》，首圖來源：擷取自 Donald J. Trump

阿里巴巴用 AI 打造「先賣再製」新電商模式，怎麼讓轉換率提升逾 17%？

在電商競爭日益激烈的情境下，中國電商巨頭阿里巴巴導入 AI 驅動的「先賣再製」（sell‑first‑make‑later）商業模式。這項策略跳脫「設計－製造－上架」的線性流程，改由 AI 預測消費需求、設計商品、觀測市場反應，再決定是否生產。 AI 先做商品圖 + 市場驗證，打造「先賣再製」循環 阿里巴巴的「先賣再製」模式，核心在於「AI Generated Items」（AIGI，AI 生成的商品），運用文字生成圖片（text-to-image）模型，自動打造潛在熱賣商品的設計草圖。這些圖片會直接作為「虛擬商品」上架於平台，透過實際的點擊率、預購數據來驗證消費者反應。 與過去商品開發需歷經手繪、打樣、測試反應的冗長流程相比，AIGI 能將這些步驟都省略了。一位設計師一天或許只能產出數個商品草案，AIGI 系統卻能在數秒內生成上百張不同設計，並透過數據即時篩選哪一款更符合趨勢與偏好。 此外，阿里巴巴還搭配名為 PerFusion 的偏好對齊（Preference Alignment）框架，整合用戶點擊、停留時間等行為指標，優化生成模型，使其能精準反映特定市場群體喜好，讓 AI 不只是單向生成圖像的工具，而是一位理解市場的共同設計者。 虛擬商品上架後，平台可透過預先曝光和預購驗證市場反應，以真實數據篩選最佳方案，再進行生產，這樣的流程縮短了商品上市前的設計時間，並有助減少實體樣品成本與庫存風險。根據阿里巴巴與上海交通大學研究人員研究，AIGI 商品在搜尋與推薦頁面的點擊率，分別提升超過 17% 和 13%，轉換率亦顯著增加逾 17%。 先賣後製關鍵優勢：降低試錯成本 過去，品牌在新品開發初期，往往得先投入大量人力物力設計、打樣與製造測試批次，冒著滯銷風險一試市場反應。這也導致許多商品誕生即庫存積壓，成為企業營運壓力來源。 而阿里巴巴的 AIGI 機制，讓開發流程得以反轉，品牌無需先製造實體樣品，即可上架虛擬商品測試水溫。透過點擊與預購的即時數據反饋，只有真正獲得市場興趣的設計才會進入生產流程。這種以「需求先行」為基礎的設計方式，讓試錯成本大幅降低，也讓生產更有依據、更貼近真實市場。 這種「先賣再製」不僅加速商品推向市場的節奏，還能動態響應流行趨勢變化，使品牌更靈活，也更具競爭力。 不只是設計自動化，而是整體商品策略重構 值得注意的是，阿里巴巴研發的 AIGI 並非僅限於設計層面的應用。當模型能預測趨勢、調整風格、引導設計方向，其實已參與商品的整體策略制定。這讓「設計」不再只是創意產出，而變成數據驅動的動態優化過程。 因此，阿里巴巴與上海交通大學研究人員指出，阿里巴巴這套系統更可被視為一種商品智慧決策引擎，讓企業得以以最小風險測試市場，同時以極高效率推出個性化或小量訂製商品。 隨著生成式 AI 技術愈趨成熟，更多平台可能跟進這樣的策略，加速商品設計與上架的節奏。阿里巴巴的案例，不僅是電商營運的一次創新，更反映 AI 不只是工具，也是商品供應鏈中的核心驅動因素。 ＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Sell It Before You Make It: Revolutionizing E-Commerce with Personalized AI-Generated […]

英特爾傳考慮棄守 18A 製程，發展 14A 搶 NVIDIA 大單對決台積電

知情人士向《Reuters》透露，英特爾新上任的執行長陳立武正在評估對其晶圓代工業務進行重大變革，以爭取大型客戶。這項代價高昂的策略轉向，將與前任執行長的計劃有所不同。 根據《Reuters》報導，若這項新策略實施，英特爾將不再向外部客戶推廣其長年開發的某些晶片製程技術。知情人士指出，英特爾執行長陳立武自上任以來，一方面削減成本，一方面尋求重振公司的新方向，他也明確表達，前任執行長 Pat Gelsinger 主導推動的 18A 製程，現階段已難以吸引新的客戶青睞。 擬停止推廣 18A 製程，未來策略待董事會討論 《Reuters》指出知情人士表示，若英特爾決定不再銷售 18A 與其衍生製程 18A-P，這兩項花費數十億美元開發的技術，必須認列相關資產減損。《Reuters》訪問的產業分析師也估計，該項減損可能導致數億美元，甚至上看數十億美元的損失。 陳立武希望更多資源集中在次世代製程 14A 上，據消息人士向《Reuters》透露，英特爾認為該製程在技術上有望優於台積電。這項調整也旨在吸引像蘋果與 NVIDIA 這類目前委由台積電代工的重量級客戶。 其中一位知情人士向《Reuters》表示，陳立武已要求團隊就是否停止向新客戶推廣 18A，準備相關方案以提交董事會討論，最早將於本月開會討論。不過，由於議題複雜且涉及巨額資金，董事會可能需等到秋季例會才會作出最終決策。 《Reuters》提及，英特爾 2024 出現自 1986 年以來首次虧損，全年淨損達 188 億美元，重回正軌過程充滿挑戰，且可能代價高昂。 根據《Business Times》今年四月報導，英特爾最新一季財測低於市場預期，並宣布裁員以因應業務規模縮減所帶來的成本壓力。英特爾第二季營收預估落在 112 億至 124 億美元之間，遠低於市場分析師平均預期的 129 億美元。《Reuters》指出，陳立武接掌的英特爾「是一家失去製造優勢、在過去 20 年中錯過行動運算與 AI 技術浪潮的企業。」 關鍵製程仍有變數，英特爾強調轉型決心 《Reuters》說明，如果英特爾照陳立武的構想執行，將聚焦 14A 製程，並以此吸引設計合作夥伴與潛在大客戶，在與台積電競爭中取得優勢。但是否能及時完成 14A 並順利爭取大單，目前仍具高度不確定性，消息人士透露，英特爾仍可能維持原定 18A 路線。 18A 製程採用全新的供電架構與新型電晶體，英特爾高層曾表示，這些創新設計能讓公司與台積電一較高下，甚至超越對手。不過《Reuters》提及，部分產業分析師指出，18A 的技術相當於台積電於 2022 年底量產的 N3 製程。 […]

「AI 將迅速接管金融體系。」《人類大歷史》作者哈拉瑞提醒 AI 本質是代理

當生成式 AI 席捲各大產業，未來最快被徹底改寫的領域之一，或許是金融。全球暢銷書《人類大歷史》的作者、歷史學家兼哲學家哈拉瑞（Yuval Noah Harari），在《華爾街日報》舉辦的 CEO 高峰會分享他對 AI 發展的看法，特別提到 AI 和過往科技的差異，以及為何要小心 AI 對金融體系造成的風險。 哈拉瑞提醒，AI 的本質不只是工具，而是一種代理（agent），因為 AI 可以獨立於人類做出決策、創造新想法、自我學習和改變，相比之下，其他人類發明如印刷機、原子彈，都是需要人類決策、賦予人類力量的工具。他更將 AI 比喻成「嬰兒」，表示人類可以盡己所能地教育它，但 AI 是獨立的個體，最終可能會做出讓人驚訝甚至恐懼的行為。 哈拉瑞為何點名金融體系？ 「AI 將迅速接管金融體系，」哈拉瑞特別點名「金融」作為 AI 最快產生巨大影響的領域。他解釋，金融是極端資訊密集的領域，本質上並不牽涉到太多物理世界的操作，只需要輸出、輸入資訊，因此 AI 極易切入與掌握。 哈拉瑞日前在接受《WIRED》採訪也表示，綜觀歷史，人類發明了日益複雜的金融機制，而發明金融的目的在人與人之間建立信任和連結──即使兩個人不認識，但金錢讓彼此能夠合作，「發明一種人類無法理解的金融機制毫無意義，因為它無法建立信任。」 然而，AI 卻可能發明比利息、債券或股票更複雜的全新金融機制，並且只有 AI 本身可以理解，「AI 之間相互信任、溝通，最終形成一個金融網絡，而人類無法理解其中發生的事，」哈拉瑞表示，屆時人類將失去對金融體系的控制。 哈拉瑞曾經舉例，2008 年的金融危機，就是金融創新難以讓人類理解的結果──當監管機構無法充分理解新的金融產品，就無法對其進行監管。 人類應對 AI 變化的關鍵：信任、自我修正 這些言論聽來悲觀，但哈拉瑞在高峰會上說，他想表達的是 AI 既有巨大正向潛力，也有風險。他不相信歷史或技術決定論，因為人們可以用同一種技術創造出截然不同的社會。哈拉瑞表示，理想狀況下，應該相信 AI 能幫助人類處理超出理解範圍的事物，但是現在 AI 發展最大的問題卻可能是「我們如何讓 AI 值得信賴？目前我們還沒有答案。」 他認為，AI 革命最大的悖論就是信任悖論──人們急於開發一個自己並不完全信任的超級 AI，即便了解當中有許多風險，理性上應放慢開發速度、加大安全投資，並優先建立安全機制以確保 AI 不會失去控制，但實際上企業和各國仍以極快的速度展開 AI 軍備競賽。 […]

iKala、勢流科技、TP-Link、八拍子與肆佳科技齊聚「AI 智慧大工廠」高雄場，展示創新解決方案助攻企業開創營運新效益

當全球局勢變動加劇，面臨空前挑戰的台灣製造業，如何強化競爭力、開拓市場新局？在 TechOrange 科技報橘近日所舉辦的「AI 智慧大工廠」高雄場，特別邀請到 iKala、勢流科技、TP-Link 、八拍子與肆佳科技展示最新產品與解決方案，助攻製造業加速轉型升級的腳步。 深耕雲端與 AI 技術領域多年的 iKala，特別介紹「Technical as a Service（TaaS）」解決方案。iKala 舉例，iKala Cloud TaaS 的 GenAI 服務可以快速打造企業專屬 Chatbot，且無需 AI 工程師即可輕鬆設置與管理；Landing Zone 服務能協助企業建構多帳號雲端架構，並整合資安防護、共享網路與資源區隔，優化成本與管理效率；MSP 雲端託管服務則由專業團隊全天候監控企業在 AWS、GCP 等雲端平台的基礎設施，協助降低人力維運負擔，確保營運穩定。因此，從前期的需求訪談，再到模型部署、雲端架構建立以及後期監控，iKala Cloud TaaS 就如同企業的虛擬資訊團隊，可以透過全方位 IT 支援服務助力企業破解導入 AI 的挑戰，並讓決策者、IT 人員、工程師、開發者都能專注在更具價值的任務。 勢流科技致力為企業提供 AI 與數據分析解決方案。這次展出的 SAS 一站式全方位 AI 分析平台，提供強大的資料管理功能，可以協助企業進行資料擷取、準備與整合，並透過高度自動化的數據清理與中台技術，為後續分析及建模提供可靠基礎。勢流科技強調，透過 SAS 進行根因分析，可以掌握資料是否異常、偏態、離群、缺失，還能立即取得關鍵參數與洞見，並且一鍵部署模型、即刻應用分析成果，顯著提升產品良率與品質，未來也將持續透過代理 SAS 先進服務，助攻製造業降本增效，進一步在激烈競爭的市場中脫穎而出。 作為專注於商用網路與智慧安防的品牌，Omada 與 VIGI 於本次展會展示整合式解決方案，透過統一的 Omada Central 雲端平台，實現網路與監控設備的一站式集中管理。無論是企業網路建置或監控系統布署，都能透過單一平台完成設備納管、即時狀態監控與問題排查，大幅提升部署效率與後續維運效能。在安防領域，VIGI InSight 系列則以金屬機身設計、豐富鏡頭選型、搭載 […]

CyberArk 為託管服務供應商推出強化管理主控台與全新夥伴計畫，協助打造獨特且統合的身分安全服務

全球身分安全領導廠商 CyberArk 今日宣布推出全新管理主控台與夥伴計畫更新，協助託管服務供應商（MSP）以身分安全為基礎，推動更具獲利潛力的業務成長。全新推出的 CyberArk MSP Hub 是一套進階的 SaaS 型管理主控台，為 MSP 提供整合式的一站式入口，可向其客戶提供 CyberArk 身分安全平台服務，並搭配全新、專為 MSP 最佳化設計的夥伴計畫。 「在高度連結的世界中，選對 MSP 意味著選對一位值得信賴的合作夥伴，不僅能強化日常營運，也鞏固整體資安防護，」Optiv 資深安全營運經理 Micheal Steele 表示：「透過 CyberArk MSP 解決方案，我們大幅提升了營運效率，得以專注為每位客戶交付真正具價值的身分安全服務。」 在 CyberArk 身分安全平台的支援下，無論是新加入的 MSP 夥伴，或是原已納入 CyberArk 生態系的 300 多家 MSP，皆可向客戶提供統合的身分安全服務，涵蓋特權存取管理（PAM）、身分治理與管理（IGA）與身分與存取管理（IAM）。他們的主要入口正是 MSP Console 的 SaaS 化進階版本 —— MSP Hub，該平台可簡化雲端營運流程，並無縫連接所有已管理的 CyberArk 部署環境，協助 MSP 建構具差異化、可擴展與高獲利潛力的身分安全服務，涵蓋人員與機器身分的完整管理與保護。 CyberArk 的全新身分安全服務將協助 MSP： 透過 MSP Hub 提升營運效率：運用多租戶管理能力與統一的可視化介面，輕鬆管理所有 CyberArk […]

「AI 技術是家樂福策略的核心。」法國家樂福導入智慧貨架、打造資料驅動超市新樣貌

法國超市龍頭家樂福加快 AI 轉型腳步，打造新一代智慧連網門市，融入其通路零售策略。「AI 技術是家樂福策略的核心，」家樂福集團電子商務、數據與數位轉型總監 Emmanuel Grenier 在巴黎舉辦的 Viva Tech 2025 大會中表示。 根據《PYMNTS》報導，Emmanuel Grenier 提出他對未來零售的三項核心理念： 家樂福與 VusionGroup 合作導入智慧貨架系統 Emmanuel Grenier 指出，家樂福的科技目標有兩大面向：「第一是優化顧客體驗，第二是提升員工效能。我們希望透過科技賦能團隊，讓他們在門市工作更有效率。」 其中一項數位轉型技術是與電子貨架標籤（ESL）系統整合商 VusionGroup 合作的智慧貨架系統。這些貨架裝有鏡頭，能即時偵測商品缺貨情形與消費者的購物行為，並透過藍牙技術與顧客互動，即時推播優惠訊息。Emmanuel Grenier 說明，這些鏡頭就像是「有個人在每小時掃描一次貨架、拍照回傳給系統與員工反饋。」 VusionGroup 表示，這套系統的核心是一條「智慧軌道」，可為多種數位物聯網裝置（如電子標籤、行銷標示、鏡頭與感測器）提供電力與數據連接，打造專屬資料平台。VusionGroup 董事長暨執行長 Thierry Gadou 表示：「數位化將使實體門市成為重要的數據資產。透過電腦視覺與感測器，讓貨架與供應鏈透明化。」 掌握即時數據，助攻零售業營運成長 根據《PYMNTS Intelligence》2025 年發表的報告《數據驅動優勢：零售與超市業者如何加速成長》指出，掌握即時數據是零售業在當前競爭環境中維持優勢的關鍵。 Thierry Gadou 指出，門市數位化可望為營業利潤率帶來 2 至 3 個百分點的成長，對利潤微薄的超市業來說，是非常可觀的提升。Thierry Gadou 表示：「門市是目前供應鏈資料流通的最大斷點，透過數位化有助於改善問題，促進更良好的合作機制。」 Thierry Gadou 補充，未來的員工可透過手機 App 即時掌握資訊：「他可以問 App：現在哪些商品缺貨？哪些品項庫存異常？有哪些標價錯誤？App 就會告訴他該去哪個區域解決問題。」 「對顧客來說，未來的門市將更具親和力、互動性與個人化設計，能提升顧客體驗；對員工而言，自動化與 AI 將徹底改變他們的工作流程，」Thierry Gadou […]

亞馬遜新「機器人車隊」AI 模型曝光，順手宣告：剛部署了第 100 萬台機器人

電商巨頭亞馬遜歷經 13 年的機器人部署，迎來新的里程碑。亞馬遜發表專為機器人車隊設計的全新生成式 AI 模型 DeepFleet。同時，亞馬遜也宣布旗下倉儲機器人總數突破 100 萬台，第 100 萬台機器人最近已正式進駐日本的一座亞馬遜物流中心。 用生成式 AI 打造機器人的「交通管理系統」 根據《華爾街日報》報導，亞馬遜表示，目前其全球 75% 的配送業務都已在某種程度上導入機器人，透過自動化提升生產力，同時緩解倉儲人力流失的壓力。為進一步讓機器人車隊協作與效率提升，亞馬遜推出 AI 模型 DeepFleet，協調整個配送網路中的機器人移動，聲稱可將移動時間縮短 10%。 值得關注的是，這款 AI 模型聚焦在物流中心機器人的導航與路線調度。亞馬遜將其以「智慧交通管理系統」比喻，表示可以減少機器人等待時間，加速處理訂單，進一步提升配送效率。 DeepFleet 是透過 AWS 雲端平台 Amazon SageMaker 等工具訓練和部署，訓練資料來自亞馬遜內部倉儲和庫存資料。 亞馬遜強調，DeepFleet 並非單純為技術突破而生，而是為了解決實際問題；其機器人與 AI 應用的特色，在於強調創新和實用並行，目前其倉儲機器人不只在美國生產，也和在地供應商合作，再部署到全球使用，建立起設計、製造與第一線員工之間的快速回饋循環，進而改善品質。 機器人數量將與人力持平，亞馬遜推進協作型 AI 倉儲 《華爾街日報》報導，亞馬遜在其倉儲環境部署了超過 100 萬台機器人，接近其設施內人類員工的數量。新款 Vulcan 機器人具備觸覺，可從貨架中取貨，並融入訂單履行流程，與人類員工及其他機器人協同作業。 該報導分析，亞馬遜去年每家工廠的平均員工數為 670 人，為近 16 年來最低；同時，亞馬遜每位員工每年運送的包裹，也從 2015 年的 175 件增加到 3,870 件，顯示生產力提升。 儘管機器人取代了部分工作任務，亞馬遜仍表示未來將仰賴大量人力，目前已在全球培訓逾 70 […]

【AI 時代外包術】KPO 如何讓企業在不擴編下，擴張專業人才庫？

外包產業正在經歷一場深刻轉型，從過去以「節省成本」為主要驅動的作業模式，邁向以專業知識與判斷能力為核心的新階段：知識流程外包（KPO, Knowledge Process Outsourcing）。 相較於傳統 BPO（Business Process Outsourcing，業務流程外包）著重標準化與重複性任務，KPO 涉及的是高附加價值的知識密集型工作，比法律審閱、醫療診斷、詐欺調查、平面設計等，讓企業得以在全球範圍內以可預測、可規模化的方式擴展專業服務。 外包升級：從知識出發、向效率靠攏 KPO 的本質不在於訓練基層員工去適應既有流程，而是直接部署具備資格的律師、工程師、設計師與醫生等專業人士，並將他們的判斷與產出，透過流程設計、品質機制與系統化運作進行「工業化」。這種從知識出發、向效率靠攏的轉變，使得許多原本難以複製的專業服務，得以進一步實現模組化與擴張。 隨著全球企業對高階知識勞動力的需求升溫，KPO 的國際佈局也進一步擴張到南非等新興市場。南非憑藉良好的教育系統、流暢的英語能力，以及已具基礎的 BPO 生態，正在快速崛起為法律、醫療、金融等行業的外包重鎮。不僅如此，相較於歐美市場，南非的人才薪資結構更具彈性，讓企業得以更有效控管成本，同時取得穩定、優質的專業輸出。 這意味著，企業不再需要擴充內部人力團隊，也能達成服務擴張、技能多元與時區覆蓋的多重目標，從而在全球市場保持敏捷競爭力。 從負責「流程」到負責「結果」 不同於過去只處理單一任務的 BPO，KPO 強調的是「端到端」的服務概念。像是保險理賠、詐欺調查或醫療支援等複雜流程，不再被切割為多個零碎單位，而是由專業人員一手包辦、全程負責。這不僅提升服務整合度，也更符合現代顧客對一致性與效率的期待。 外包的客服角色亦同步進化。現代客服人員不再只是電話接線員，而是掌握完整客戶旅程的問題解決者，從初步回應到案件結案皆需主動處理。這不只是工作內容的轉變，更是組織文化的重構。從「流程服從」走向「結果負責」，讓外包從支援部門晉升為企業價值鏈的關鍵一環。 AI 在此扮演副駕駛，而非替代者 儘管自動化與生成式 AI 已廣泛顛覆 BPO 的多數領域，KPO 的核心特性「依賴人類判斷」使其短期內不易被完全取代。但這並不表示 AI 無所作為，相反地，AI 正逐步成為知識工作者的「副駕駛」。 舉凡文件摘要、流程優化、錯誤監控與決策輔助，AI 都能在不取代專業人士的前提下提供效率支援與判斷補強。若運用得當，AI 不但能強化一致性與可規模化程度，還能協助 KPO 模式更快反應市場變化、推動新服務落地。 而隨著數位化浪潮席，KPO 產業必須也開始加速導入 AI、機器學習與大數據分析等先進技術，進一步擴大其服務範疇與價值鏈。根據 Coherent Market Insights，全球 KPO 市場規模預計將從 2025 年的 361.9 億美元，成長至 2032 年的 1,035.8 億美元，年複合成長率高達 16%。這波成長動能來自於企業對智慧分析、數位策略諮詢與跨域專業整合的需求提升，KPO […]

所羅門如何以「快速建模」與「多元裝置整合」兩大技術核心，透過 AI 結合 AR 最佳化生產製造流程？

從生產流程優化、品質監控到設備巡檢與人員培訓，AI 正快速重塑製造業的運作邏輯，也成為傳統工廠轉型的必備工具。在 TechOrange 科技報橘近期所舉辦的「AI 智慧大工廠」論壇高雄場，特別邀請到所羅門視覺事業處協理李佳運深入探析借力 AI 與 AR 技術，推動傳統製造轉型為智慧工廠的具體行動方案。 「機器人不是用來取代人類，而是用來完成人類不想做的事，」李佳運強調，所羅門以開發機器人的大腦與 AI 為主，背後的宗旨就是輔助工廠走向數位化，並創造更多結合 AR 的創新應用場景。 企業導入 AI 常見三大難題 「所羅門在全球已經有超過 700 個客戶與應用案例，也許我們的 AI 不是最厲害的，但我們是非常落地的 AI ，」李佳運從所羅門豐富的實戰經驗出發，分析企業導入 AI 應用時，最常遇到的「需求多元」、「場域多樣」與「設備多變」三大挑戰，以及所羅門的破解策略。 首先是「需求多元」，意即企業在不同產品、流程、規模與管理模式下，對 AI 的期待與功能需求大相徑庭。從食品加工、電子製造到化工業，各產線都有獨特的情境與作業步驟，導致通用模型難以套用，因此如何提供靈活高效的客製建模方式，是 AI 能否落地應用的關鍵。 接下來是「場域多樣」。由於工廠現場包含人員行為、設備狀態、原料物流等大量變數，因此 AI 必須針對不同環境做出準確辨識與即時反應，例如要偵測員工是否跌倒、機台是否過熱、料件是否放置正確，都需要不同的模型與觸發條件。 最後是「設備多變」。每家工廠的機台可能來自不同品牌、安裝時間點也不一致，導致設備資訊格式與控制介面都不盡相同，所以若要實現智慧化運營，AI 就必須具備高度理解能力。 以「快速建模」與「多元裝置整合」為核心，破解 AI 導入難題 面對需求多元、場域多樣與設備多變三大挑戰，所羅門以「快速建模」與「多元裝置整合」兩大技術核心，助力企業在短時間內即可將 AI 應用在需要的地方。李佳運指出，透過快速建模平台，企業無需仰賴 AI 專家或長期訓練，只需提供實際場域的樣本影像與標註資料，便能讓系統在短時間內自動建構具備高準確率的識別模型。 李佳運進一步說明，所羅門採用的是監督式學習 AI 模型，專注在精準辨識特定情境中的物件與行為，這種 AI 模型與 ChatGPT 這一類的泛用情境 AI 不同，不會因語意模糊而產生答非所問的風險，而是根據已知資料進行「是與否」的判斷，對製造、物流、醫療與零售等產業而言尤其重要。 李佳運舉例，過去美國西門子工廠仰賴人工辨識上千種螺絲與零件，相當耗時耗力。然而在導入所羅門 AI […]

鴻海為何要自研 AI 開源模型 FoxBrain？專訪鴻海研究院 AI 研究所所長栗永徽

專訪：《TechOrange》社長戴季全 / 撰稿：廖紹伶 生成式 AI 在全球掀起巨浪，作為全球最大製造服務供應商之一的鴻海，為何選擇投入自研大型語言模型 FoxBrain 並宣布開源？《全新一週》專訪鴻海研究院 AI 研究所所長栗永徽，深入了解 FoxBrain 出現的決策脈絡，以及這家製造巨頭為何走向平台角色，打造下一代 AI 生態系。 從製造升級出發，AI 成為鴻海轉型關鍵技術 鴻海研究院 AI 研究所所長栗永徽表示，過去鴻海的製造流程仰賴大量人力，但是當兩年前生成式 AI 大爆發，他們看到 AI 將帶來新一波製造業大革命，也帶來新的機會，而這也是「鴻海轉型升級的大好機會」。 目前鴻海已經在工廠哪些流程導入 AI？栗永徽表示，很多製造生產的小環節都已融入 AI，舉例來說，運用生成式 AI 和大型語言模型技術，可以協助在少量多樣的產品線上進行瑕疵檢測，以及產線排程最佳化、提高生產率，而鴻海的「關燈工廠」更是最佳體現。 值得關注的是，鴻海不只是導入 AI 應用，更進一步開發自有繁體中文大型語言模型 FoxBrain，並選擇對外開源。 鴻海為何要打造自己的繁體中文 LLM？ FoxBrain 的誕生，正是為了解決這場製造升級背後的核心需求。栗永徽在訪談中提到 2 個因素促使鴻海自行研發 FoxBrain。 首先，他表示鴻海累積了 50 年的製造資料與獨家經驗和知識，如果使用外部語言模型，特別是外部雲端模型來進行 AI 升級，其核心技術和機密可能因此外洩，「對於鴻海來說，如何保守核心機密，是我們非常重要的重點。」 第二，栗永徽認為，如今 AI 模型訓練的競爭關鍵不在於模型架構，而是高品質資料，而這正是鴻海的優勢所在。 然而，在強調資料保密的同時，鴻海卻又選擇在 6 月底開源 FoxBrain 模型給外界，是否有造成鴻海機敏資料外洩的疑慮呢？ 選擇開源，並不等於技術外洩 栗永徽強調，一方面，鴻海研究院希望將前瞻技術成果回饋給社會與學術界。另一方面，他強調模型本身只是「肥沃的土壤」，真正的差異與價值在於企業如何在其基礎上「建立屬於你自己的東西」。 FoxBrain […]

英國政府推 GOV.UK 超級 App：可存取數千種政府服務，將融入 Anthropic 聊天機器人

如何創辦特定類型的企業、申請護照需要帶什麼證件、新手父母可以獲得哪些公共資源──這些問題的答案往往散落在政府一頁又一頁的網站之中。英國政府在 7/1 正式推出一款新的手機 App「GOV.UK App」公測版，讓英國民眾用智慧型手機就能使用各類公共服務，並將逐步整合多達數千項服務，為英國新型數位身分證的施行鋪路。 從查福利到更新護照，一站整合日常行政需求 新 App 初期將提供 11 項主題分類供使用者自訂，包括福利、稅務、交通、托育、健康、退休與出國旅行等。根據英國政府網站，使用者可依個人需求自訂首頁，快速連結到政府網站提供的相關服務，避免過去需要輸入多個密碼存取不同政府服務的狀況，甚至能使用臉部辨識登入。未來，也將能接收個人化通知，提醒是否需要登記投票、兒童照護的抵免額度等。 這款 App 是英國政府數位化藍圖（A blueprint for modern digital government）的一部分，該藍圖討論了一系列讓個人和企業能更容易和政府互動的線上或 AI 工具，目標是減少行政的時間浪費。英國首相施凱爾曾在今年初提及，數位化可以為公部門帶來高達 450 億英鎊的節省與生產力效益。 根據英國數位科技大臣 Peter Kyle 表示，全新的 GOV.UK 將可以簡化從申請福利到護照等公共服務的存取，「透過將公共服務『裝進口袋』，我們將告別繁瑣的紙本表格和數小時的等待時間，讓民眾能立即獲取所需資訊。」 AI 聊天機器人將上線，難找的問題也能快速解答 根據《金融時報》報導，英國數位科技大臣 Peter Kyle 承諾，GOV.UK App 將在未來數月內取得非常快速的進展，包含今年稍晚將推出與 AI 公司 Anthropic 合作設計的 AI 聊天機器人，以及數位駕照。 目前 GOV.UK 網站擁有多達 70 萬頁內容，每月吸引 8,800 萬次造訪，其中超過一半流量來自行動裝置，而這款新 App 就是為了簡化這類使用流程而設計。該專案由英國政府數位服務單位 GDS 內部 32 […]

Meta 成立「超級智慧實驗室」MSL，祖克柏重金挖角人才後啟動 AI 改組

面對 AI 軟體與人才的競爭日漸激烈，Meta 執行長祖克柏宣布對公司 AI 部門進行一場重大重組，成立名為「Meta Superintelligence Labs（MSL）」的新部門，企圖主導下一階段的通用 AI 發展。 這個被稱為「Meta 超級智慧實驗室」的新部門，將由資料標註新創 Scale AI 創辦人 Alexandr Wang 帶領並擔任 AI 長，同時與 GitHub 前執行長 Nat Friedman 共同帶領團隊。根據《Bloomberg》報導，該單位將整合 Meta 原本專注於大型語言模型、AI 應用產品與基礎 AI 研究（FAIR）的團隊，並設立一個全新實驗室，聚焦下一代模型的研發。 「超級智慧」成 Meta 主軸，砸數千億資源搶占先機 祖克柏在 Meta 內部備忘錄中指出，MSL 致力於打造能執行甚至超越人類能力的 AI「超級智慧」。他表示：「AI 的進展正在加速，超級智慧的開發已近在眼前。我完全投入其中，致力讓 Meta 引領這場潮流。」 祖克柏也表示，Meta 將在未來幾年斥資數千億美元投入 AI 專案和研究。雖然他曾表示，目前許多企業可能在 AI 上「過度投入」，但錯過這一波技術變革的代價將更為高昂。6 月，Meta 向資料標註新創 Scale AI 投資了 143 億美元，同時也與 Perplexity、Runway、PlayAI […]

每次使用 ChatGPT 時，都應該開一個新的聊天嗎？

OpenAI 近期針對 ChatGPT 推出「記憶（Memory）」與「項目（Projects）」功能，讓生成式 AI 工具邁入一個嶄新的互動階段。這些功能的核心意義，不僅在於提升與用戶對話的一致性與效率，更在於重塑用戶與 AI 協作的整體思維邏輯。 而對時常使用 AI 的資深用戶而言，這不再是單純的介面更新，而是一場關於「如何讓 AI 成為長期任務夥伴」的結構性轉變。 ChatGPT 開始記住你講的話，有望成最佳數位助理 傳統上，用戶與 ChatGPT 的互動多偏向即時提問與單次任務導向。過去即便對話主題一致，只要關閉視窗或重新整理，AI 就會喪失所有記憶，用戶需重新提供背景、風格與偏好。而如今的「記憶」功能，則能夠在獲得用戶授權後，保存如姓名、語氣風格、專案主題與偏好設定等資訊，並跨對話框與用戶對話。 這讓 ChatGPT 不再僅僅只是「重設即忘」，而是具備延續性與一致性的最佳助理。 不過它也還是保有「上下文」這種短期記憶，也就是同一個對話視窗內的歷史訊息。 這兩種記憶方式就像是人腦中的短期記憶和長期記憶：「上下文」幫助它理解你剛剛說了什麼，而「記憶」則幫助它在之後的對話中還能延續你之前交代過的事情，但需手動保存或由 AI 主動觸發，非自動延續所有紀錄。 這樣的設計，讓 ChatGPT 更能跟用戶長期合作，甚至讓使用方式變得更有策略性。舉例來說，當你正在進行一份報告、一個比較冗長的簡報或內容專案時，繼續使用原本那條對話視窗絕對會比較有效率，因為它還記得你之前怎麼說、想要什麼語氣、哪些細節需要補上，幫你節省不少重複解釋的時間。 相反地，如果你換了個主題，或你覺得這條對話已經被誤會搞混了，這時候開一條新的對話會比較好，這樣它才能「清空腦袋」，重新從中立的角度開始理解你要的東西。 未明確標示記憶調用來源，易造成使用者混淆 不過也有用戶回饋，記憶有時候可能會「自己跑出來」。像根據開發者 Simon Willison 寫的部落格就有觀察到，有些時候 ChatGPT 會從你沒預期的地方挖出以前的資訊，可能會讓回答變得有點偏差。 所以，身為進階功能的使用者，就得隨時留意到底是該繼續這個對話，還是該重新開始，才能確保它不會被自己的記憶「干擾」。 不過這也暴露出 ChatGPT 的記憶功能目前的提示設計還不夠明確：當 AI 使用記憶資料時，若缺乏標示或提醒，會導致使用者無從得知這段回應是來自 AI 自己「推理」的還是使用「過往記憶」。 不要只會下指令，管理、分類對話很重要 另外，「項目（Projects）」這個新功能可以說是這次改版後最適合給長期使用者的人。它不只是可以讓用戶上傳文件或設定任務目標，更像是給你一個 AI 專屬的任務資料夾。不論你是在做品牌策略、開發課程、寫長文或整理研究內容，只要把這些相關的對話和檔案都放進同一個項目裡，ChatGPT 就可以幫你記得之前做過什麼、講過什麼，不需要每次都重新說一遍。 但這也意味著，使用 ChatGPT 的方式可能要被徹底改變了。 以前大家可能習慣問完一題就關掉、下次從頭來，但現在更需要學會怎麼「管理對話」。你得知道什麼時候要延續、什麼時候該重來、什麼任務該用項目來整理。對企業來說，這更是一門需要教導內部同仁的技能：不是教大家怎麼下 prompt […]

MIT 發表新機器人控制方法 NJF，讓機器人「用看的」學會控制身體

機器人未來可能將不再需要透過複雜的感測系統來「了解」自己。麻省理工學院科學與人工智慧實驗室（MIT CSAIL）最近開發了名為「Neural Jacobian Fields（NJF）」的機器人視覺導向控制方法──這項系統不須手動建模、無須複雜的外部或機載感測器，只要一台攝影機，就能讓機器人感知並學習其身體如何回應命令，這種方法賦予機器人新的「身體意識」。 學習「自我觀察」，顛覆傳統機器人設計思維 MIT 電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL）博士生兼資深研究員 Sizhe Lester Li 表示，現在多數機器人任務仰賴大量工程與程式設計，「但未來我們希望能透過示範動作給機器人看，讓它自己學會怎麼達成目標。」 是什麼需求驅動此一突破？根據 MIT CSAIL，當前機器人設計多建立在既有假設之上：機器人具備不易變形的剛性結構、內建大量感測器，並能對應建立出精準的數位孿生模型。這些假設讓傳統控制系統比較容易運作，可是一旦換做柔軟、可變形或結構不規則的機器人就不適用。NJF 技術背後邏輯是，與其強迫機器人適應這些假設，不如透過觀察自己，學會控制邏輯和內部系統。 也就是說，開發人員可以更自由地探索機器人非傳統、不受拘束的型態，不必擔心之後是否能對特定型態進行建模獲控制。MIT 研究團隊表示，這能讓機器人開發降低門檻、技術價格更實惠、適應性更強，「視覺是一種靈活可靠的感測器。」 NJF 研究團隊表示，這項方法已成功應用於多種機器人，包括氣壓驅動的軟體機械手、剛性機械手（Allegro）、3D 列印的機械臂，以及未內建任何感測器的旋轉平台。根據在每種實驗中，NJF 都能靠視覺學會機體形狀與動作反應，並實現即時控制，每秒可達 12 次閉迴圈反饋。 NJF 應用場域可拓展至農業、建築與家庭 CSAIL 所長 Daniela Rus 補充，NJF 展現的潛力不只是在研究室，農業自動化、建築工地、倉儲環境、甚至家用機器人，都可能因此受益。 MIT 研究團隊也強調，雖然目前 NJF 的訓練仍需多攝影機架設、針對單一機體重新建模，但未來有望簡化到只用手機拍攝機器人動作影片，就可快速生成對應的控制模型，讓業餘開發者也能參與應用。 這份研究成果已於近期發表於《Nature》期刊，並獲得 MIT 研究支持基金、美國國家科學基金會及韓國光州科學技術院等機構資助。 ＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《The Robot Report》、MIT CSAIL，首圖來源：MIT CSAIL

企業老闆最新的口頭禪：人工智慧，否則就再見

從科技巨頭亞馬遜到軟體服務巨擘 Salesforce，再到語言學習平台 Duolingo，全球各大企業的執行長們正同步發出一個清晰而直接的訊號：人工智慧不是選項，而是必修課。 AI 將深遠重塑組織結構和用人邏輯，部分職位將會消失，而另一些則需要透過新技能的培養來重建。未來的職場，不再僅僅是傳統的「人力管理」，而是人與 AI 代理共同治理的「人機共治」時代。 「人工智慧，否則就再見」已成企業老闆最新口頭禪。面對這場正在進行的變革，企業領導者們已開始坦率討論：AI 的浪潮不可忽視，員工若不能轉型適應，就可能面臨被邊緣化的風險。 CEO 們的新職責：全面「管理 AI」 AI 對企業組織圖的影響，已經不是遙遠的未來，而是正在發生的現實。亞馬遜 CEO Andy Jassy 明確表示，AI 將導致部分職位消失，但同時也會創造出新的職位。這也表明越來越多的執行長們相信，在企業界中已經沒有「人工智慧反對者」的空間。 Salesforce 執行長 Marc Benioff 甚至做出大膽預告：從 2025 年起，Salesforce 很可能不再招募工程師，因為人工智慧將大幅提升現有員工的能力。他更直言，他這一代領導者將是最後一代只管理人的 CEO。未來，執行長將同時肩負起管理人員與 AI 代理的雙重職責。 人力資源軟體公司 Lattice 的執行長 Sarah Franklin 即提出，傳統的「人管人」管理模式正朝向「人管 AI、AI 管事、人 AI 協作」的全新範式演進。組織金字塔的結構正在朝「菱形架構」演化。 這意味著，過去底部擁有大量入門級職位的三角形結構正在轉變，因為人工智慧承擔了更多曾經由經驗不足的員工處理的機械性工作。 「初級職位」成職場首波淘汰目標 也因此，AI 對職場結構的衝擊首先體現在入門級職位上。Anthropic、OpenAI 等人工智慧領域的巨頭高層都已指出，AI 能夠勝任大量初階的文職工作。OpenAI 的 Sam Altman 也公開表示，人工智慧代理已經開始完成與初級員工相當的工作。 Anthropic 的負責人 Dario Amodei 更在 […]

南韓穩定幣政策掀資金旋風，制度與技術問題待解

根據《Financial Times》報導，受到南韓總統李在明表態支持韓元穩定幣政策激勵，南韓散戶近期瘋搶與數位貨幣相關個股，推升股市強勢上漲，成為亞洲上半年表現最亮眼的市場。李在明任命支持數位資產的金容範為政策首席顧問，執政黨「國民力量」亦提出法案，允許最低資本 5 億韓元的企業發行韓元穩定幣。 《Financial Times》指出，南韓為全球最活躍的加密貨幣市場之一，約兩成民眾參與數位資產交易。今年首季美元掛鉤穩定幣交易額達 57 兆韓元，促使南韓央行加速推動自有數位貨幣。儘管尚未確定發行時程與單位，金融機構與科技業者已表態高度興趣。 參與南韓央行試點的 Kakao Pay、LG CNS 本月股價大漲，Kakao Pay 股價翻倍，LG CNS 上漲近七成。Kosdaq 市場上，Aton 股價飆升八成，遊戲公司 ME2ON 股價漲三倍，其子公司近期也推出美元穩定幣。 投資者觀望未來貨幣的潛力，專家籲審慎評估市場熱潮 韓亞金融研究院最新發布的《2050 世代虛擬資產投資趨勢》報告提及，此項調查參與者中，有 27% 表示目前持有虛擬資產，其中，虛擬資產投資者以 30 至 40 歲為主。白領族群占比過半，平均擁有 7 項金融商品，資產規模約 1 億韓元。43% 的問卷參與者對未來投入虛擬資產展現高度意願。投資意願愈高者，愈認同虛擬資產作為未來貨幣的潛力，也對技術革新抱持期待，反映出他們更重視市場長期成熟的可能性，而非短期收益。 隨著民眾對虛擬資產的接受度逐步提升，《Financial Times》補充南韓央行總裁李昌鏞對非銀行機構發行穩定幣表達憂慮，認為恐衝擊資本流動與貨幣政策效力，央行擬與商業銀行合作，啟動第二階段數位貨幣試驗。韓國資本市場研究院研究員黃世雲則表示，穩定幣雖有可能推行，但對企業實質獲利助益仍具不確定性，許多企業尚未具備必要的技術與基礎建設，投資人應保持審慎。 ＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Financial Times》、2050世代虛擬資產投資趨勢，圖片來源：AI 生成。

LINE 母公司 AI 戰略曝光：從 AI 代理記憶到 LLMOps 全面部署

生成式 AI 浪潮下，「是否導入 AI」、「如何導入 AI」，成為許多企業面臨的關鍵課題。 LINE 母公司 LY Corporation 舉辦年度科技大會「Tech-Verse 2025」，開幕演講分享旗下各服務導入 AI Agent（AI 代理）的技術路徑，同時回顧集團整併 LINE 和 Yahoo Japan 所遭遇的技術挑戰，並介紹以生成式 AI 打造更友善的開發者環境。 2 大 AI 策略，目標協調成千上萬個 AI 代理 LY 資深執行董事暨技術長朴懿彬（Euivin Park）表示，LY 已定位為一家 AI 公司，並提出 2 大核心 AI 策略：一是在所有服務中整合 AI 代理，二是將各業務領域的生產力提高兩倍，目標是實現所有人皆可使用 AI，進而強化產品和組織效能。 目前，LY 已在旗下 44 個服務導入生成式 AI，目標協調數千萬個代理，讓每個用戶都能使用 LY 支援的個人 AI 代理。以日本 LINE 為例，其 AI 代理功能不只支援基本問答，還具備翻譯、PDF 摘要、照片編輯以及照片文字編輯等功能；規劃中的新服務 AI […]

博弘雲端啟動企業 AI 引擎，驅動雲端智能新未來

台灣雲端科技服務領導品牌博弘雲端（Nextlink Technology）前進 AI 未來商務展，在為期三天的活動現場與零售、金融科技與行銷等企業對話，分享博弘雲端 AI 解決方案與 AWS 雲端專業技術，在 AI 時代開啟企業再次轉型的全新契機。 「現階段台灣企業在導入 AI 技術的過程中，很容易迷失方向。博弘雲端結合多年提供客戶技術服務建置的經驗，協助企業挖掘前所未見的需求，用 AI 達到最合適企業客戶的商業目標。」博弘雲端台灣暨東南亞事業中心副總經理陳亭竹提到，在這次活動中，許多企業因為還不了解 AI 能夠達成那些目標，而處於觀望的階段。博弘雲端就化身產業技術領航家，與企業共同討論 AI 技術的可能性，在未來開啟智能新篇章。 博弘雲端運用哪些關鍵 AI 解決方案，攜手零售業搶購顧客商機？ 以「AI 引擎驅動，雲端驅動未來」為策展核心，博弘雲端的三大 AI 解決方案，包含「全方位AWS AI 技術建置」、「AI 驅動的數位智能產品」與「產業 AI 解決方案」等，根據企業最合適的需求，強化 AI 技術的佈建。 舉例來說，零售電商業者最苦惱的莫過於繁瑣的商品上架管理，以及如何更精準推薦顧客商品強化銷售。這些零售業者常見的 AI 應用場景，將能夠透過博弘雲端的自動化商品上架管理解決方案，藉由 AI 語意智能審核，簡化繁瑣的營運流程；此外，AI 智能推薦相似商品，目的就是讓顧客停留購買，完成訂單。 除此之外，博弘雲端也借重 AWS 相關的 AI 服務，如 Amazon SageMaker、Amazon Bedrock 等，協助零售百貨、餐飲業者建置客戶與商品資料的數據中台，達到促銷成效預測與商品進貨預測等成效，促進商機轉換。 博弘雲端看見企業轉型哪些痛點，化身 AI 應用助飛員？ 「現階段企業最大的痛點，除了不確定 AI 應用的商業目標性之外，就是不知道該從何開始。」博弘雲端自有產品技術副理楊博翔發現到，這次來觀展的多數企業，除了不清楚 AI […]

企業如何打造 AI 工作流程？八拍子攜手肆佳科技揭密以智慧工作站開啟 AI 轉型的關鍵第一步

隨著生成式 AI 技術快速進展，企業已經從「能不能用 AI」邁向「如何系統性使用 AI」。作為橫跨策略顧問與資訊科技整合的團隊，八拍子業務副總石展丞在「AI 智慧大工廠論壇」高雄場分享與肆佳科技合作開發的 「Asgard」，並現場展示導入成果。 解決應用落差：AI 導入需要的是「流程」不是「單一模型」 石展丞指出，多數企業在導入 AI 時多半停留在語言模型的輸入輸出階段，缺乏整合與制度設計，容易造成部門間對同一文件的理解落差，「企業需要的不是一個 AI 工具，而是一整套可控的應用流程。」 石展丞說明，Asgard 以智慧資料庫（AutoRAG）、流程排程引擎+AI 調用（Agent Flow）、多端部署（Multi-Deployment）為三大核心，功能涵蓋多模型支援，可以導入不同供應商的訓練模型，並靈活應用於各類場景，期待達到依照不同產業需求打造 AI 應用、簡化導入流程、實現 AI 真正落地應用的目標。 如何打造 AI 工作流程？從盤點需求到跨部門部署 在導入流程上，石展丞表示，他們根據多年系統整合與企業服務經驗，整理出一套「 COBRD 方法」 ：Check 盤點、Organize 梳理、Build 建立、Revise 修正、Deploy 部署，協助企業逐步落地導入 AI。石展丞分析，企業導入 AI 的第一步，就是盤點業務流程與重複性工作需求，如訂單追蹤、報表分析、文件查找等；第二步為梳理資料來源，意即釐清資料格式、位置與痛點；第三步是透過 Asgard 進行流程建構與轉化，最終進行跨部門部署，強化一致性與靈活應變能力。 石展丞補充，搭配 Asgard 的 RAG 架構，可以優化 LLM 輸出，進而提升準確性與上下文關聯性，適用於知識密集任務。此外，一鍵整合發佈的功能，則可以支援快速預覽與部署，讓企業輕鬆接入既有系統，降低平台切換成本。另一方面，Asgard 使用者也可以將文件自動轉為結構化資料，並透過 Agent Flow 設定觸發條件、模型類型與協作機制，有效整合企業內部知識、外部模型與 API 資源，創造真正可營運的 AI 工作站。 降低使用門檻：AI […]

下一個 DeepSeek 來了？百度今開源「Ernie 4.5」AI 模型，專家看好嗎

中國將迎接自 DeepSeek 以來，最大規模的開源 AI 模型發表：中國搜尋巨頭百度在 6/30 開源其生成式 AI 大型語言模型文心（Ernie）大模型 4.5 系列。然而，這款 AI 能否像 DeepSeek 一樣帶給全球市場衝擊，甚至對 OpenAI、Anthropic 及中國本土對手造成威脅？AI 專家看法不一。 事實上，百度長期主張封閉式專有模型才是 AI 發展正途，百度執行長李彥宏更曾公開反對開源策略。然而情勢在開源新創 DeepSeek 出現後改變，DeepSeek 模型證明開源模型的效能可直逼 GPT-4，還能以更低成本營運，對百度造成實質威脅。 如今百度決定開源自家 AI 模型，《CNBC》報導，即便這不一定是下個 DeepSeek 時刻，仍對全球 AI 競賽具有重大意涵。百度在 3 月即表示，其最新的 Ernie X1 模型已能以半價達到與 DeepSeek R1 相當的效能。 開源 AI 陸續問世，將掀 AI 價格戰 南加州大學電腦科學副教授 Sean Ren 告訴《CNBC》，「每當有大型實驗室開源強大的 AI 模型，整個產業的標準就會被拉高。」Ren 認為，百度開源其 AI 模型，不僅與中國市場有關，也將迫使 OpenAI、Anthropic […]

Robotaxi「無人駕駛」是假象嗎，特斯拉遠端控制自駕計程車有什麼限制？

特斯拉在德州奧斯汀正式啟動市場期待已久的自駕計程車服務，更標誌著特斯拉在自駕車商業化道路上的重要里程碑。6 月 22 日，馬斯克宣布約 10-20 輛 Model Y 開始提供 Robotaxi 服務，每趟車資初期推廣價為 4.2 美元。 然而，這項服務並非完全無人駕駛，而是配備了人類遠端監控系統以及車內安全監督員，也凸顯了自動駕駛技術在邁向完全自主化過程中所面臨的複雜挑戰。 測試階段依然需要人類操作員介入 遠端操作（Teleoperation）在自動駕駛產業中扮演著關鍵角色，這項技術允許人類操作員透過無線網路連線，在不同地點監控並在必要時接手控制自駕車輛。其核心目的在於協助車輛處理那些人工智慧難以判斷的複雜情境，例如遇到緊急車輛、道路施工區域，或是在擁擠的行人區中需人為介入操作的場景。 遠端操作不僅僅是監控，可以說是真正的人機協作模式。當自駕車的 AI 系統遇到超出其訓練範圍的情況時，遠端操作員可以提供即時的人類判斷和控制，確保車輛能夠安全地處理複雜的道路環境。這種技術被視為自動駕駛從測試階段過渡到商業部署的重要橋樑。 Waymo、Apollo Go 的遠端操作有不同策略 不過目前市場上不同的自駕車公司都對遠端操作各持所見，也採取了截然不同的策略。Waymo採用「諮詢式」遠端操作模式，當車輛遇到不確定情況時，會主動聯繫人類操作員尋求額外資訊，類似客服的概念。然而，Waymo 前執行長強調，AI 仍會是「最終決策者」，車輛並非被完全監控。 相較之下，中國百度的 Apollo Go 採用更虛擬的駕駛模式，再配置完整的遠端操作員，能夠在必要時完全接手車輛控制。可以想像遠端操作員實際上就像坐在車內的駕駛員一樣，可以完全接手車輛的所有控制功能。不過，這種模式雖然提供了更直接的人為控制，也意味著當人類需要完全遠端駕駛車輛時，對技術基礎設施的要求就大幅提升，例如網路連線要求更嚴格、控制系統更複雜等因素。 特斯拉的遠端操作策略則相對神秘。儘管馬斯克多年來承諾實現「無人監督自駕車」，但公司內部的長期規劃卻是配備遠端操作員。特斯拉也招募能夠「遠端控制汽車與機器人」的職缺，但這些操作員的具體角色和操作細節並未完全公開，引發了關於特斯拉真實自駕能力的討論。 除了遠端操作，特斯拉還得處理光線問題？ 遠端操作技術目前還是面臨顯著的技術限制，最核心的挑戰在於對蜂巢式網路（Cellular network）連線的高度依賴。卡內基梅隆大學教授庫普曼指出，遠端操作是不可靠的技術，因為蜂巢數據連線可能在最危險的時刻中斷，他警告，當規模擴大到百萬輛車時，連線中斷的現象將每天發生。 Waymo 前執行長也認同這觀點，強調蜂巢訊號的時間延遲會讓遠端駕駛處於「非常危險」的情境。除了連線穩定性問題，單一操作員能夠同時監控的車輛數量也存在限制，直接影響了系統的可擴展性和成本效益。 政策層面的阻力同樣不容忽視。德州民主黨議員在特斯拉 robotaxi 服務啟動前要求延後上線，直到 9 月新的自動駕駛法規生效後才能再行實施，認為這才是符合公共安全和獲取公眾信任的最佳解方。 而且，特斯拉還面臨著一個技術挑戰：陽光。 由於採用純視覺方案，僅依靠攝影機而非 LiDAR 光學雷達進行自駕，處理強烈陽光則成為難題。雖然馬斯克聲稱特斯拉的光子技術能在各種光線條件下運作，但實際測試已記錄到安全監督員需要手動停止車輛的事件，比如強烈陽光導致「幻覺煞車」等問題，影響自駕可靠性，凸顯視覺的局限性。 目前自駕車技術仍需要人機混合操作 特斯拉在奧斯汀的 Robotaxi 測試雖然是自駕產業的重要利好消息，但也凸顯了遠端操作在技術層面的複雜性。當前的自駕車技術仍需要人機混合操作，但業界對於「何時由人接手、如何接手」尚缺乏統一共識。 遠端操作技術的問題反映出自動駕駛並非簡單的「有人」或「無人」的選擇，而是涉及了複雜人機協作的動態過程。隨著技術成熟，遠端操作的角色可能會從主動控制逐漸轉向緊急備援，最終在技術完全成熟時退出舞台。 不過對於投資者和市場而言，特斯拉此次測試的意義不僅在於展示技術，更在於驗證商業模式的可行性。遠端操作的成本效益、可擴展性以及監管接受度，都將直接影響自駕車服務的商業前景。 【推薦閱讀】 ◆ 【馬斯克的關鍵考驗】特斯拉 Robotaxi 德州上路，試營運有安全監控員陪同◆ 馬斯克稱「特斯拉工廠就是產品」，生產更智慧沒必要投資 NISSAN◆ 特斯拉 […]

DTC 模式走不下去了？從 Nike 重返 Amazon 看「全通路」為何是長久之計

五月，Amazon 宣布將重新與 Nike 合作，於平台上銷售 Nike 商品，並要求第三方賣家在七月中旬前，下架 Nike 指定商品。這是雙邊自 2019 年斷絕關係後的首次復合，也代表 Nike 在歷經多年推行 Direct-to-Consumer（DTC，直接對消費者行銷）策略後的一次重大調整。 DTC 發展遇瓶頸，Nike 回頭擁抱通路 Nike 當年大力發展 DTC，是為了提升品牌主控權、改善營運利潤，同時建立更直接的消費者關係。為此，Nike 大幅精簡批發零售夥伴，甚至在 2019 年正式離開 Amazon，並投資大量資源打造直營門市、App 生態系與數位會員經濟，期望藉此鞏固顧客黏著度。從財務表現來看，Nike 的 DTC 確實在短期內繳出亮眼成績，2022 財年 DTC 營收年成長高達 14%，成為公司成長的重要引擎。 然而，DTC 的蜜月期並沒有持續太久。Nike 在 2023 年開始釋出訊號，逐步恢復與零售商 Foot Locker、百貨 Macy’s 等通路的合作，並在 2025 年正式宣告回歸 Amazon。Nike 執行長度納赫（ John Donahoe）表示，品牌未來將強化全通路整合，不再偏重單一銷售模式。 DTC 發展挑戰：少了「全通路」，數據無法反映消費歷程 事實上，DTC 發展遇到的挑戰，遠比外界想像的複雜。首先，DTC 雖然提高了品牌毛利，但營運成本同樣急速攀升。Nike 必須自行負擔物流、客服、數位廣告、平台建置等成本，行銷支出更居高不下。《Modern Retail》指出，Nike 在推動 DTC […]

「AI 導入不僅是技術問題，更是文化挑戰。」杰倫智能科技解析以 Domain Twin 布局全球並保護關鍵資產的韌性管理策略

自 ChatGPT 問世以來，AI 發展進入關鍵轉折期，杰倫智能科技執行長特助楊建洲近日出席「AI 智慧大工廠論壇」高雄場時，便在「Domain Twin – 解密製造業布局全球並保護關鍵資產的韌性管理策略」演講中，將 AI 技術演進可分為三個階段。第一階段為文字理解與生成，為語言處理能力奠定基礎；第二階段為多模態整合，讓 AI 開始同時處理語音、影像與影片等不同型態資料。當前進入的第三階段，展現出 AI 已逐步具備推理能力，能如同人類大腦進行更深層的思考與判斷，代表 AI 正朝向高階決策輔助工具邁進。 楊建洲指出，根據多家科技公司財報顯示，無論是美國、中國或其他國際企業，皆持續重金投入 AI 發展。但與此同時，AI 熱潮也伴隨組織重整與人力優化，全球企業裁員總計超過 21 萬人，且被裁員工多為中高階管理職，顯示 AI 正逐步取代傳統管理型職能，重塑企業結構。 Domain Twin 解決製造業 AI 落地挑戰 雖然 AI 投資趨勢熱絡，但企業在實際導入上仍面臨多重挑戰，包括系統誤判風險、投資報酬率（ROI）不確定、資料品質不佳，以及生成式 AI 回答不準確所引發的信任危機，楊建洲強調，「如果員工對系統失去信心，使用率將大幅下降，導入效益也將大打折扣。」 楊建洲說明，AI 在製造業場域導入挑戰更高，因其企業多屬結構化資料，與生成式 AI 所需的非結構化資料屬性不同，整合難度高，加上老師傅的經驗難以用文字形式記錄，造成知識無法量化和移轉，智慧化轉型進展緩慢的現象。 為協助企業系統性導入 AI 並打造兼具韌性與智慧的管理模式，杰倫智能科技提出「Domain Twin」的概念，結合「左腦」的邏輯分析與涵蓋創意和文化的「右腦」，將工作者的專業知識與經驗轉化為 AI 模型，並跨國複製營運模式。楊建洲進一步分析，Domain Twin 包含韌性管理框架（RMS）、生命週期管理平台（AILM）、自動化機器學習平台（AutoML）、智能助手平台與 AI 啟動工作坊等五大核心模組，協助企業從研發、製造到品管建立數位轉型路徑，並與企業一同陪跑，協助種子團隊快速熟悉並推進應用。楊建洲也提醒，導入 AI 不是在追求全面自動化，而應視 AI 為協助工具，並從單一應用點起步，逐步擴大 AI 應用場景。 「多代理人協作」提升智慧場域韌性，轉譯經驗為資產 […]

「目標成為科技碳權的創新者。」專訪亞福儲能團隊剖析如何讓電梯節能成為可獲利的永續投資

亞福儲能專注鋁電池研發，在市場策略上除了優化產品本身的功能，也致力發展差異化帶領能源市場前進。自從看見國際間推動淨零轉型策略的趨勢，亞福儲能便開始研究碳權相關議題，更提出全球首創、已獲國際碳權標準 Gold Standard 認證的「電梯儲能碳權方法學」（Methodology Code:445），目標成為「科技碳權」（Technology-Based Solutions）的創新者。 電梯儲能採用高安全鋁電池，更有效將電力回收再利用 亞福儲能永續團隊負責人黃一耘表示，電梯節能技術在十多年前就已經存在，不過因為導入成本較高，未引起市場廣泛關注，亞福儲能的鋁電池技術正好克服這項挑戰，其具備更佳化節能的應用，以及能夠結合碳權效應的優勢，可以助企業減少導入這項節能技術的瓶頸，進而落實減碳行動。亞福儲能在這個永續背景與公司發展文化的契機下，決定進一步推動「電梯儲能碳權方法學」，「許多企業已經投入永續科技，同時深入探索碳權技術、碳權補償的面向，我們看見永續概念正在引領新一波商機，甚至碳權機制也在支持這些節能技術的發展，」黃一耘說。 亞福儲能發展經理謝渟進一步分析，亞福鋁電池的技術能力在電梯儲能應用上展現兩大特點，一方面是能夠支持快速充放電，C-rate 可達 4C 至 100C（15 分至 30 秒），當電梯上升時瞬間產生大量的電力，即可實現快速高效的回收，以及提供停電備援；另一方面是安全性，鋁電池採用離子液體作為關鍵材料，遇到高溫或是外部撞擊、破壞，也不容易發生燃燒與爆炸的危險，對於電梯安全事件零容忍的狀況下，能夠成為兼具安全、環保、永續的解決方案。這項技術還可在不同場景延伸應用，例如針對交通載具的高電池動力輸出，可以提供更佳的油電搭配模式與連續快速的充電能力，以減少油耗、提升節能效益；針對 AI 資料中心高度運算功能所帶來高耗能的挑戰，運用鋁電池可以支援在 AI 應用上更快速的儲存能源，並且助力設備降低能耗的產生；針對 AGV（自動導引車）、機器人，則可藉由快速充放電的功能，滿足不同作業情境與更靈活的調度、空間利用。 歷經三輪審查與公開諮詢，亞福儲能如何獲得 Gold Standard 認證？ 談到亞福儲能強調「沒有方法學，就沒有碳權」的觀點，黃一耘指出基於科學、理性、透明的量化依據，以及嚴謹的管理機制，才能讓市場認可電梯儲能技術能為環境帶來節能減碳的效益。因此亞福儲能致力透過方法學建構市場認同，「在發展方法學的過程中，我們整合電池、電化學、碳權、統計、數據管理、文獻查找的能力與知識，和全球專家、學者、企業針對效應及產業利用性進行答辯，也深入更多碳權領域專業，期待幫助台灣接軌全球。」 「我們在方法學當中闡述電梯儲能技術的適用條件，其中一部分聚焦導入性質的適用性，包括定義哪些場景適用這個電梯節能技術、電池儲能需要符合的規範；另一部分則是說明使用者應符合哪些規則，才可以適當導入這項技術，」黃一耘說明，國際碳權標準 Gold Standard 遵循《巴黎協定》等全球氣候政策，並且憑藉正直性、透明性被產業界認可，而亞福儲能發布的電梯儲能碳權方法學獲得 Gold Standard 認證，代表符合《巴黎協定》等全球氣候政策規範，包含管理、交易的機制，以及透明性、保守性，Gold Standard 也看見這項方法學能對於永續發展做出可衡量的貢獻價值，在多層審查後判定認證通過。 那麼亞福儲能在推進方法學的過程中，如何克服時差、距離與 Gold Standard 密切溝通？黃一耘表示，亞福儲能在提出開發電梯儲能碳權方法學的理念後，就依照構想撰寫方法學範本，經歷第一輪審查時發現待解決的問題超過 100 個，因此透過線上會議釐清內容邏輯性和呈現方式，再以表格統整、與審查委員互動。第二、三輪審查則是聚焦問題優化，以及落定方法學大致的架構，亞福儲能還增加不確定分析、品質保證和品質控制的相關內容，與銜接《巴黎協定》第 6 條規定全球碳市場的原則又更進一步。黃一耘分享，「方法學走到最後階段有一個公開諮詢（Public Consultation）的環節，我們在 Gold Standard 官網向全球公開方法學定稿版本，讓公眾於 30 天內提出意見，包括挑戰、詢問、質疑這個方法學的可行性，最終得知外界對方法學無異義、通過認證的消息。回顧這段經歷，亞福儲能不僅逐漸掌握 Gold Standard 在意的本質，更確認推動電梯儲能碳權方法學符合我們期待發展差異化的目標。」 「我們正在為能源市場提供一個 Better Solution，目標成為科技碳權的創新者，」亞福儲能公關鄭守羽強調，無論在 […]

從探索 AI 邁向規模化應用 AI ！台新金控數位科技長張慎：「在這場 AI 轉型競賽中，速度與方向同樣重要。」

AI 與大型語言模型（LLM）正以前所未有的速度重塑全球金融服務業的樣貌。根據 McKinsey Global Institute 預估，AI 將為全球金融業帶來超過一兆美元的附加價值，這並非遙遠的預測，而是正在發生的現實。「在這場 AI 轉型競賽中，速度與方向同樣重要，」台新金控數位科技長張慎直言，這場技術浪潮不只是機會，也是攸關企業存亡的新挑戰。 張慎強調，面對 AI 引領的全新賽局，台新金控立下要在轉型行列始終保持「第一梯隊」的目標，並透過建置自主生成式 AI 平台「台新腦」，深化客服、行銷與風控等業務場景的應用，帶領台新金控從「探索 AI」邁入「規模化應用 AI」的階段，全方位推動 AI 轉型升級。 從數據治理開啟 AI 轉型 數據是 AI 的燃料，沒有高品質的數據治理，就無法推動有效的模型應用。然而數據治理是一個長期而艱巨的工作，因此台新金控從資料架構整合、品質管理、安全隱私到生命週期控管等面向，皆持續推動系統性的基礎建設，以確保資料具備可信度、可用性與安全性，有效支撐 AI 模型開發與業務實際應用。 為了提升數據的使用效能，台新金控依據資料的商業價值、使用頻率與整合程度，設計出熱度分級制度，並針對不同熱度制定相應的管理機制，藉此提升資源配置效率，使資料在各階段的業務發展中發揮最大價值。此外，針對集團內部上百套系統因格式與邏輯不一而造成的整合困難現象，台新也制定統一的欄位規格與資料邏輯，並參考國內外標準，進一步促進跨部門數據的共享與流通。 台新金控實現 AI 轉型的 4 大要素 張慎指出，台新金控在 AI 轉型的跑道上之所以能夠保持領先，關鍵在於四個緊密連動的要素。首先是來自「領導層的前瞻性視野與高度承諾」，意即領導層將 AI 視為未來競爭力的核心，並給予明確的資源支持。其次是「以數據為核心的數位基礎建設」，包含高品質且整合化的資料環境、模型訓練資源以及完善的隱私保護與安全運算機制，這些都是實現 AI 高效應用不可或缺的基礎。 第三個關鍵要素是「跨部門的應用落地能力」，台新金控強調 AI 應用不該侷限於科技部門，而是要由業務與技術共同參與，讓 AI 真正解決實際問題、提升客戶體驗與營運效率。最後，也是張慎認為最重要的一點，就是「數位文化的養成」，因為 AI 轉型不僅是技術升級，更是工作與思維模式的改變，因此台新金控投入大量資源推廣內部數位文化與人才培育，讓 AI 轉型真正紮根於組織的每個面向。 打造「數據＋AI 」驅動的企業 AI 轉型文化 「轉型的關鍵，在於組織內部持續打造一種『數據+AI』驅動的業務和思維模式，」張慎分析，台新金控建立的 AI 轉型文化包含四個層面。在制度面，台新金控已成立由總經理親自召集的「金控數位策略指導委員會」作為轉型最高治理單位，並將 […]

Google Gemini 2.5 Pro、Flash 和 Flash-Lite 怎麼選？一次看懂三大模型應用場景

作者：iKala 在 AI 領域不斷進化的今天，Google 於 2025 年 3 月 25 日正式推出了 Gemini 2.5 系列模型，凸顯其 AI 技術的又一次重大飛躍。作為 Gemini 家族的最新成員，Gemini 2.5 被設計為「思考型模型」（Thinking Model），旨在透過內建的推理能力處理更複雜的問題，提供更高的準確性與性能表現。 在 5 月 Google I/O 大會上再次更新 Gemini 2.5 系列模型，共包含三款： Gemini 2.5 Pro 與 Gemini 2.5 Flash 兩款模型已全面上市，可在 Vertex AI、Gemini API 和 Google AI Studio 上使用；而 Gemini 2.5 Flash-Lite 則仍處於公開預覽（Public Preview）階段。本文將深入介紹 Gemini 2.5 各版本的技術特點、性能表現與實際企業應用，協助您評估最合適的部署選擇。 Gemini […]

微軟發佈 2025 年《負責任 AI 透明度報告》實踐負責任 AI、深化客戶支持與共創成長

微軟自 2024 年發佈首份《負責任 AI 透明度報告》以來，獲得全球利害關係人提供寶貴洞見，為今年度的《負責任 AI 透明度報告》提供重要依據，也進一步強化微軟持續打造值得信任 AI 技術的承諾。本報告重點說明微軟的最新進展：如何負責任地建構與部署 AI 系統、如何支持客戶與更廣泛的生態系，以及如何從實務中持續學習與演進的過程。 過去一年，規模大小各異的企業紛紛導入人工智慧 AI，進一步凸顯實踐有效 AI 治理的重要性。微軟的客戶與合作夥伴高度關注我們如何擴展內部 AI 治理計畫，以及如何將高層次的規範準則，轉化為可實踐的開發工具與具體作法。 業界也意識到，建立值得信賴的 AI 不僅有助於提升業務表現，更能透過良好治理釋放 AI 的潛能。根據 IDC 進行的《微軟負責任 AI 調查》，超過三成的受訪者指出，缺乏治理與風險管理解決方案是導入與擴展 AI 的主要障礙。相對地，在已採用負責任 AI 風險管理工具的受訪者中，超過 75% 表示這些工具有助於改善資料隱私、提升客戶體驗、做出更有信心的商業決策，並增進品牌聲譽與信任度。 過去一年，全球陸續推出各項 AI 法規與監管新措施。微軟近十年來持續不懈，將負責任 AI 的原則落實為具體實踐，已做好充分準備以遵循相關規範並協助客戶共同實現合規目標。然而，我們的工作尚未停止，仍在持續發展促進 AI 技術跨境應用所需的高效、可行之監管與執行架構。微軟將持續提供實務洞見，參與全球標準與規範的制定工作。 在 AI 治理的各個層面，保持靈活應變的策略至關重要。微軟從實際部署中不斷學習，並依據最新技術發展持續調整實務作法，同時積極回應利害關係人的反饋意見。隨著治理實務不斷演進，我們也將透過未來的年度透明度報告及其他公開平台，主動分享最新洞見與經驗。 2025 年微軟《負責任 AI 透明度報告》重點摘要 針對負責任 AI 的工具、政策與實務進行關鍵性投資，以因應 AI 創新日益加速的發展趨勢：持續強化負責任 AI 工具，將風險衡量與緩解機制擴展至文字以外的多模態內容，例如影像、音訊和影片，並新增對各類代理型系統（agentic systems）的支援。這類半自主系統預期將成為 AI […]

創用 CC 發起「CC signals」AI 時代資料共享框架，標註資料「如何」開放 AI 訓練

為了應對 AI 模型大規模使用網路內容所帶來的挑戰，重建數位共享生態系的平衡，非營利組織創用 CC（Creative Commons）在 6/27 發起「CC Signals」框架，並預計在 2025 年 11 月推出 Alpha 測試版本。 CC Signals 讓資料持有者能清楚表明內容是否以及如何可被機器重複使用，特別是在 AI 模型訓練時。同時，CC Signals 也提供一套法律與技術架構，協助資料掌握者與使用者建立更公平透明的資料共享模式。 為什麼現在需要 CC Signals 框架？ 創用 CC 指出，過去 20 年，搜尋引擎與數位典藏等機器對於網路資料的重複利用，主要遵循基於互惠的社會契約，反映人們分享作品的合理預期。然而，AI 技術飛速發展，創用 CC 觀察到這種原有的社會契約不只被破壞，導致經濟利益不均，更引發內容「圍堵」現象──許多創作者選擇將內容下架、設定付費牆，或使用更嚴格的授權限制。 例如，Reddit 透過 robots.txt 檔案來限制機器人抓取其網站資料。Cloudflare 則在研究收費機制，向抓取資料的 AI 機器人收費，並開發混淆工具來干擾這些機器人。而一些開源開發者則打造工具，專門拖慢或浪費不遵守「禁止爬取」規範的 AI 爬蟲資源。 另一方面，現有工具和法律已無法滿足人們在 AI 時代對於版權表達細緻偏好的需求，創用 CC 指出，機器存取內容的規範如 robots.txt，靈活性差且實施效果不佳，但是擴大著作權保護範圍仍可能賦予知識的壟斷權，並將權利集中於大型權利人，而非創作者本身。像是社群平台 X 曾做出允許第三方使用其公開資料來訓練模型的變更，但是後來又撤回該決策。 觀察到目前許多 AI 版權問題的回應方式往往是「全有或全無」，創用 CC 認為這可能無意中限制長期以來被認為有社會價值的文字和資料探勘（TDM）用途，導致知識無法被用於公共利益目的，例如錯誤資訊偵測、研究等。因此，CC […]

高達 88 %台灣民眾曾被詐騙鎖定！趨勢科技 AI 防詐達人加入全新「詐騙預警雷達」功能劇透詐騙套路，助消費者遠離騙局

全球網路資安領導廠商趨勢科技(東京證券交易所股票代碼：4704) 宣布推出「詐騙預警雷達」，這是趨勢科技消費性防詐資安產品 AI 防詐達人 App 中的一項創新功能，透過 AI 詐騙預測模型、詐騙行為模式分析、刑事局 165 聯防，依據用戶在手機上接觸的資訊做智慧分析，判斷其數位足跡是否暗藏詐騙風險，並即時主動提醒、建議用戶在風險發生前採取應對行動，以防財損及個資外洩發生。 趨勢科技總經理洪偉淦表示：「詐騙事件不僅是單一攻擊行為的觸發，更像是一場精心策劃的『劇本』，而詐騙預警雷達的推出則幫助民眾『劇透』各種詐騙情節，是個人資安領域的一項重要變革。在 AI 被網路犯罪分子用來增強其詐騙能力之時，我們也持續利用 AI 來強化用戶的防詐能力，使其能夠在詐騙威脅尚未擴大之前，即具備辨識能力並採取應對行動。」 近九成民眾曾遭鎖定、三成民眾曾受騙 防詐不能只靠直覺！ 根據趨勢科技在台灣針對千餘名成年人進行的最新調查，有高達 88 %受訪者曾被詐騙集團鎖定，其中更有超過三成(36%)的人最終成為網路詐騙受害者註一，且近半數(46%)的受害者表示他們是在損失慘重的那一刻才意識到自己被騙了。而這些曾被鎖定的受訪者回想當初被鎖定的主要方式為「收到關於投資或快速賺錢的訊息」、「收到來自政府/官方機構的假緊急訊息」及「收到冒充家人、朋友或其他可信人物的訊息」註二。 調查結果也顯示，大多數人辨識詐諞傾向相信自己的直覺，僅部分受訪者會從官方管道或利用工具求證註三。然而，AI 的普及導致網路資訊的真偽越趨難辨，近期網路犯罪份子也可能趁國際情勢不穩之時而活躍，利用非法取得的個資發動高精準度詐騙攻擊，即便具科技素養的群眾也難以辨識防範，因此，能主動示警、即時查證的專業防詐工具將成為全民抵禦詐騙的必要武器！ 採 AI 詐騙預測模型 「詐騙預警雷達」比你更早發現詐騙 透過詐騙預警雷達的加入，AI 防詐達人不僅可封鎖詐騙網站和電話，更能全天候監控各種詐騙威脅，包括：投資詐騙、交友詐騙、借貸詐騙、網購詐騙、假冒政府詐騙、Deepfakes 換臉詐騙。當發現使用者可能遭詐騙鎖定時，詐騙預警雷達會立即主動發送詐騙警報和防範建議，為使用者爭取在第一時間採取應對行動，提升日常數位生活的智慧防護，降低財務損失或個資外洩事件發生。不同於傳統僅針對單一內容、網站或可疑電話號碼做偵測的防詐工具，詐騙預警雷達採用自家開發、以真實世界詐騙手法進行訓練的專有 AI 詐騙預測模型，主動辨識使用者在簡訊、通話、網頁甚至深偽視訊中的潛在風險，不僅攔截惡意連結，更在詐騙尚未得逞前即發出預警，幫助使用者在「還沒相信之前，就先識破」。 公私協力，在台打造全方位防詐策略 趨勢科技致力於打擊詐騙，除了不斷研發產品創新外，也持續推廣全民防詐意識與認知，並與公部合作，以確保所有年齡層的使用者都能獲得防詐工具和知識，受到保護。除了與刑事局 165 合作同步防詐資料長達十逾年，近期也啟動「全民防詐守護戰」提供 AI 防詐達人 App 三個月免費體驗，更結合最新詐騙預警雷達功能，在用戶步入最終詐騙危機前，提供預警並提醒使用者立即撥打 165 反詐騙專線協助，真正做到公私協力共同防詐。 內政部警政署刑事警察局預防科科長林書立表示：「詐騙手法日新月異，犯罪集團善用科技工具進行偽裝與誘騙，讓民眾在日常生活中防不勝防。為強化全民防詐意識與應變能力，我們與趨勢科技攜手合作，結合 AI 技術打造更即時、主動的防詐機制。透過這次推出的『詐騙預警雷達』功能，不僅能預先分析潛藏風險，也能即時提醒民眾，協助他們在第一時間察覺可疑訊息，降低受害機率。我們期待這樣的科技輔助，能夠成為全民對抗詐騙的堅強後盾，打造更安全的數位生活環境。」 趨勢科技呼籲，消費者應採取「三重防護策略」：提升警覺、培養良好的數位習慣、善用防詐科技工具，全面強化自身防詐力。全新升級的 AI 防詐達人隨著詐騙預警雷達的加入，將成為用戶在數位世界中的得力助手，不僅主動即時偵測詐騙行為，協助做出更快速、安心的決策，也協助長輩等數位經驗較少的群眾應對各種詐騙威脅。目前最新版本的 AI 防詐達人已可於 Apple App Store 與 Google Play […]

【AI 成金融人才必備技能】歐美商學院如何培養 AI 時代新型財金人才？

金融業的數位轉型不再只是導入 AI 工具，更深入改變了人才需求與職能。根據 AI 研究平台 Evident 2025 年報告，其追蹤的全球 50 間銀行，平均每 50 個銀行員工有一人從事與 AI 和資料相關的職務。面對產業快速變動，從美國、英國到葡萄牙，各國頂尖商學院正集體翻修課綱，培養具備資料素養與 AI 實作力的新型金融人才。 歐洲商學院改革課程，聚焦 AI 系統知識與實作力 根據《金融時報》報導，倫敦帝國學院商學院、巴黎高等商業研究學院、法蘭克福金融管理學院等商學院，已將資料科學與 AI 全面納入財務金融課程核心。 倫敦帝國學院不僅設有融合系統化交易與機器學習的課程，金融碩士生更須學習如何量化不確定性、設計與調整 AI 模型，以理解模型的邏輯與偏誤風險。該院客座講師 Hachem Madmoun 表示，「理解一個 AI 模型為何有效、是否有偏誤，與追求預測準確率一樣重要。」因此，學生接觸思維鏈、自我一致性等 AI 提示技術，將成常態。 巴黎高等商學院則設計出分級選修機制，從 Python 線上課程、工作坊到資料與金融雙學位路徑，強調學生的實作與基礎能力，並要求至少修習一門資料與金融整合的核心課程。 葡萄牙 Nova SBE 商學院則將 AI 技術導入創投分析，訓練學生評估新創投資潛力與市場趨勢，課程內容涵蓋去中心化金融與機器學習。西班牙 UPF 巴塞隆納管理學院則聚焦於「應變能力」，培養學生即時回應市場變動的能力，課程包括演算法交易、機器學習與資料庫建構。 美國商院開設 AI 主修，關注倫理與治理 美國華頓商學院將在 2025 年秋季推出全新 MBA AI 主修與大學部 AI 專修方向。根據《Business Insider》報導，該院學生必須修習機器學習、資料探勘、神經科學與 […]

「AI 不只是資料中心。」AMD 揭 AI 發展重點如何走向地端推理

AI 發展不斷加速，晶片大廠 AMD 近期動作頻頻，5 月與台灣政府和企業合作成立台灣算力聯盟，6 月在全球併購了三家公司。AMD 怎麼看待最新的 AI 產業趨勢，又如何迎戰？ 從訓練走向 AI 代理，企業 AI 推理需求升溫 「AI 不只是資料中心，」AMD 資深業務協理黃偉喬在 AI 智慧大工廠系列論壇上分享，AI 發展重點已從模型訓練邁向推理應用，並從多模態理解進化到能主動執行任務的 AI 代理（Agentic AI）。 他指出，AI 模型的訓練方式也在演進。過去企業多將資料集中處理，如今「聯邦式學習」（federated learning）強調分散式運算，讓模型在資料不出地端的情況下共同學習；面對資料稀缺狀況，「自監督學習」則能在小樣本下自我訓練，顯示 AI 技術正持續進化。 此外，黃偉喬觀察企業對 AI 地端推理的需求成長，主因包括雲端 AI 的成本高昂、不希望將機密資料上傳雲端，以及營運現場不一定能穩定連網，因此未來 AI 的推理架構從雲端延伸至邊緣裝置，甚至延伸到筆記型電腦、手機等終端。 談到近期熱門的 AI 代理，黃偉喬強調 AI 的價值不再是單純的問答，而是要能協助分析問題脈絡、進行推論，並「產生行動」。他表示，若針對資訊只能生成洞見而無行動力，AI 價值將大打折扣。 AI 晶片市場競爭，AMD 採取開放、合作策略迎戰 面對 AI 晶片市場的激烈競爭，「我們有一個很重要的策略就是走向 open（開放），」黃偉喬表示，AMD 除了提供涵蓋資料中心伺服器 CPU、GPU 到用戶端 PC 完整解決方案的晶片，也致力於推動自家軟體框架 ROCm，推動更開放的硬體和軟體架構。 這項開放策略體現在 […]

擺脫資訊孤島，迎戰數位轉型！伊雲谷智造力新主張研討會，揭示智慧製造 6 大關鍵

AI 崛起的浪潮不再只是資訊行業的特權，伊雲谷數位科技近日舉辦「智造力新主張：AI Agent 與雲端應用研討會」，以製造業數位轉型為核心，邀請 Amazon Web Services (AWS)、Intel、雲界數位創新及雲璽多家業界領導夥伴，透過趨勢洞察、關鍵工具展示與案例分享，幫助製造業快速揭示從「資訊孤島」轉型「智慧製造」的關鍵路徑。 伊雲谷台灣區營運總監 Alan Lee 指出：「上雲成為趨勢原因有：有效分散地緣政治風險、建構與地端同等級的資安防線、導入AI Agent 提升企業營運效能。 」 關鍵一：AWS 戰略新佈局，從雲端遷移 (Cloud Migration) 到 AI 實踐最佳路徑 AWS 分享 Amazon Web Services (AWS) 亞太 (台北) 區域正式啟用，藉由三層式的架構設計，確保雲端服務的高可用性、高擴充性與高容錯性，並且解決企業數據落地及合規的挑戰。AWS 亦成立專家團隊，提供從評估到行動的完整遷移解決方案，全方位協助製造業者實現上雲目標。 關鍵二：用算力助攻轉型，Intel 引領在地 AI 應用運算再升級 Intel 建議企業可以選用搭載 Intel® Xeon® Scalable 處理器的執行個體 M7i，除了實現效能加倍以外，另整合 Intel 技術 AMX 推動 AI 模型，及支援 Intel 開源工具 OpenVINO 進行 AI 模型格式轉換與量化，實現部署私有生成式 […]

從「製造」走向「科技」：鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽解密鴻海的 AI 轉型 3 階段

在全球製造版圖快速變動、AI 技術加速演進之際，鴻海科技集團正推動從「製造的鴻海」變成「科技的鴻海」，全面實現 AI 轉型。在近期 TechOrange 科技報橘主辦的「AI 智慧大工廠」高雄場論壇，特別邀請到鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽，深入剖析「從製造巨人到智慧巨擘：鴻海的 AI 轉型之路」，揭示鴻海轉型升級的清晰藍圖。 栗永徽指出，傳統工廠普遍面臨人力密集、生產效率低落、變化應對能力不足、資源浪費嚴重、管理複雜與品質不穩定等問題。以射出成型為例，栗永徽分析過去必須仰賴資深師傅進行瑕疵判斷與問題回溯，不僅耗時、成本高且難以確保一致性，因此鴻海的 AI 智慧工廠策略就是透過 AI 模型取代人工作業，讓機器能 24 小時穩定運作，大幅提升生產良率與效率，改變傳統工廠高度依賴人力的運作模式。 鴻海的 AI 轉型三階段 栗永徽進一步說明，透過建立機台連通性、將所有設備數據上傳至資料中台，以奠定 AI 應用基礎後，才正式進入 AI 轉型的三階段。首先，「AI 1.0 」是將集中的資料可視化，並透過工具與計算規則進行數據分析及更精準的管理決策。 「AI 2.0」階段聚焦在「可預測性」，主要是將生成式 AI 、智慧製造與鴻海自身的創新技術結合，形成新型態的人機協作模式，讓工作者可以在 AI 的幫助下進一步提升產能與效率。 「AI 3.0」則是目前最前沿的階段，致力於打造具備「超級大腦」的統一平台，實現全流程的自主決策與閉環控制，使工廠能在無人介入下自動運作，達到真正的「關燈工廠」。「鴻海在中國已經有數十座工廠屬於關燈工廠，可以在無人的狀態下自主運行，」栗永徽說。 工廠數字孿生平台的具體效益 「我們有一個共性基礎平台建設，就是工廠數字孿生，」栗永徽說明，鴻海在建構實體工廠前，會先透過 NVIDIA Omniverse 這一類工具將實體工廠虛擬化，讓每台機器、產線與每個空間配置都能在虛擬空間中先行建模，讓工廠規劃更精準，也能提前進行參數校準、數據分析與預測，實現最佳化的產線設計與決策。 另一方面，工作者可以透過 AR 在虛擬工廠環境進行設備操作訓練與維修模擬，顯著降低錯誤率與培訓成本。同時，鴻海也能在模擬過程中收集大量數據，用於預訓練 AI 模型，讓 AI 在實際部署前即具備基本能力。栗永徽以不同的實例說明透過數字孿生技術，可以達到 AGV 數量減少 1 台、規劃週期縮短 20%、產能預測準確度提升至 97%、設備效率提升 4% 的具體成果。 「AI […]

全球穩定幣為什麼能蓬勃發展，甚至成為加密資產的殺手級應用？專訪 KPMG 加密資產與代幣經濟團隊協同主持律師

專訪：《TechOrange》社長戴季全 / 撰稿：曾品潔 隨著美國、香港、新加坡等多個國家積極推動穩定幣與加密資產相關的法案，台灣應該如何看待虛擬資產的趨勢？在這一波虛擬資產浪潮中，台灣又具備哪些潛在機會？本集《全新一週》專訪 KPMG 安侯法律事務所合夥律師、加密資產與代幣經濟團隊協同主持律師鍾典晏，分析台灣擁抱虛擬資產的策略方向。 鍾典晏表示，金管會看見歐盟創建 MiCA 法案架構，推動歐元穩定幣發展，以及日本、美國、香港陸續都制定虛擬資產的監管法令，評估台灣迎來更成熟的時機，因此推出《虛擬資產服務法》草案，預計最快於 6 月底前陳報行政院，鍾典晏說明，「草案聲明，虛擬資產所需的技術包括密碼學，或是分散式帳本的技術，也有定義使用分散式帳本的技術會表彰價值。另外，草案明確排除大家直覺想到的數位法定貨幣（CBDC）、具證券性質的虛擬資產（如證券型代幣、RWA）與 NFT。」 鍾典晏進一步說明，數位法定貨幣等法償貨幣由中央銀行發行管理，不屬於金管會的職權範疇；具證券性質的虛擬資產，則是透過有價證券或期貨交易法相關的法令管理；NFT 監管的部分，目前也尚未列入《虛擬資產服務法》草案，「這部草案指出，當虛擬資產的價值是錨定一種法定貨幣或是多種法定貨幣的時候，就能被定義為穩定幣。假設我在台灣發行以美債做擔保的虛擬資產，其實根據這部專法，其屬性定義就不算是穩定幣，但很有可能還是落入專法管理的範疇。」 全球穩定幣市值持續擴張 當區塊鏈技術日漸成熟，帶動穩定幣逐步走向全球金融體系的核心地帶，鍾典晏分析，全球穩定幣市值持續擴張，大部分市佔率仍以 USDT、USDC 兩大穩定幣為主，目前各國也意識到，穩定幣正以某種形式取代現在法定貨幣的流通，「穩定幣交易額度越來越高，已經逐漸成為我們金融生活的一部分，甚至帶給大家類似新台幣、美元的感受與功能。我認為有鑑於這樣的趨勢，讓各國央行、主管機關開始意識到穩定幣的重要性，包括可能影響日常金融的穩定性、金融秩序，所以在這樣的背景下，需要特別制定穩定幣專法進行監管管理。」 那麼台灣如果不加入穩定幣的新金融趨勢，將會發生什麼事？鍾典晏表示，「現在穩定幣已經成為一個趨勢，或是既有的一塊市場、一個份額，台灣不加入、不推動監管處理政策，就等於自絕於世界之外。另一方面，台灣是一個海島型的經濟體，當國際間頻繁藉由美金進行交易，我們也不能純粹使用新台幣，無視美元的存在，而是需要與國際金融接軌。」 在這一波虛擬資產浪潮中，台灣有什麼潛在機會？ 「穩定幣如果真的開始普遍發行，將對既有的 SWIFT 機制造成挑戰，」鍾典晏表示，許多匯兌其實都已經開始透過虛擬資產進行，這便會衝擊現在的 SWIFT 匯兌系統，「過去運用 SWIFT 向國外匯款可能需要花費兩天的工作時間，以現在虛擬資產系統即可在半小時內解決，而且如果我用公鏈進行交易，只需要付一些公鏈手續費，和既有的 SWIFT 機制手續費相比差異非常大。」 再談到因應這一波虛擬資產浪潮，台灣擁有哪些潛在機會？鍾典晏認為，台灣如果發行穩定幣，或是未來 USDT、USDC 真正成為主流穩定幣，從台灣貨幣主權的角度而言，無論金管會、中央銀行都不得不思考管理機制，以及監管法律面的要求，「至於台灣朝向成為亞洲金融資產管理中心的目標邁進，就需要密切關注新加坡、香港、日本等國際上穩定幣的監管措施，進而活化運用，才有機會讓台灣穩定幣走出去，具備國際主流貨幣的價值。」 「我非常樂見台灣妥善運用數位金融商品，並且制定大家普遍能接受的監管模式，」鍾典晏強調，面對全新的金融挑戰，央行、金管會正積極推進各項法規及業者的自律規範，也期待透過各方努力，共同加快台灣在金融科技的發展速度。

不靠雲端的機器人 AI 來了，Google 全新 Gemini Robotics On-Device 模型亮點整理

Google DeepMind 宣布推出全新裝置端 VLA（視覺語言動作）模型 Gemini Robotics On-Device 來控制機器人，最大亮點在於可在機器人設備上完全離線運作，並強調其具備強大的通用能力。 Google DeepMind 機器人技術主管 Carolina Parada 在官方部落格表示，由於這款模型可在無需連接網路的情況下運作，因此特別適合對延遲敏感的應用場景，並能在網路不穩定甚至完全離線的環境中維持穩定性與韌性。 不靠雲端的通用機器人 AI 模型 在 Google 先前推出的 Gemini Robotics 版本中，系統採用的是混合式架構──機器人上有小型 AI 模型執行即時反應，較複雜的推理則交由雲端大型語言模型處理。然而這種架構仍需網路連線，但這次 Google DeepMind 推出的全新「Gemini Robotics On-Device」，則完全擺脫雲端依賴，效能表現更與仰賴雲端的版本相當。 《Ars Technica》報導，DeepMind 的機器人主管 Vincent Vanhoucke 和工程總監 Parada 表示，這款本地模型與雲端混合模型在準確率上的落差非常小，在許多操作任務上「開箱即用」。 可微調、更通用，快速適應任務與硬體 缺乏穩健的通用/泛化能力（generalization）是機器人大規模部署於家庭和工業應用中的關鍵瓶頸，Google DeepMind 也表示，Gemini Robotics 模型旨在解決這個問題，實現更強大的通用能力，包含快速適應新任務，以及不同的機器人硬體型態。 Gemini Robotics On-Device 為 Google DeepMind 第一個可供微調的 VLA 模型。其配套的 SDK，能讓開發者微調模型，快速為機器人設計新任務或適應新環境，甚至只需 50 […]

Google 發表免費開源 AI 代理 Gemini CLI，和其他 AI 寫程式工具差在哪？

AI 寫程式的風潮持續升溫，這股「Vibe coding」趨勢正吹向更貼近開發者實務操作的場域——命令列介面。Google 宣布推出開源 AI 代理工具 Gemini CLI，將 Gemini 模型帶進終端機，甚至整合 Gemini Code Assist，成為一款多功能的本地端應用程式。 對許多開發人員來說，命令列是控制系統及應用程式的關鍵介面。傳統上，使用命令列需記憶複雜的程式語言、避免拼寫錯誤等問題，如今 Gemini CLI 可讓使用者直接以自然語言和電腦溝通，例如解釋看不懂的程式碼、撰寫新功能或偵錯等。 目前，Google 已推出一系列 AI 寫程式工具，包含 Gemini Code Assistant 以及 Jules，而 Gemini CLI 將直接與同類產品如 OpenAI 的 Codex CLI、Anthropic 的 Claude Code 競爭。命令列 AI 工具相較其他工具整合性高、反應速度快，那麼 Google 認為 Gemini CLI 的關鍵優勢是什麼？ 開源且免費 Gemini CLI 採用 Gemini 2.5 Pro 推理模型，只需登入個人 Google 帳戶就能免費使用，支援高達 100 […]

不會寫程式也能訓練企業 AI 模型？台灣人工智慧實驗室發表 FedGPT AgentTeam

AI 代理（Agentic AI）浪潮來襲，企業想要導入 AI 卻面臨種種挑戰。台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）觀察，企業面臨投入成本過高、機敏資料無法上雲等痛點，導致無法在日常營運流程中善用 AI，因此今（25 日）宣布推出代理式 AI 平台「FedGPT AgentTeam」，要解決企業難題。 強調聯邦式技術，對應資料治理與信任挑戰 台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾在產品發表會中表示，代理式 AI 的核心在於理解企業問題、依據問題進行規劃，並透過可能涉及企業內部知識或外部協作的方式完成複雜任務。他強調，FedGPT AgentTeam 是一個「聯邦式平台」，除了專精台灣繁體中文語境、多模態，擁有符合台灣法規的基礎知識，導入後也確保所有資料交換、模型訓練都只在企業內部進行。 過去企業擔心將資料上傳到第三方平台會失去控制權或隱私，杜奕瑾指出，聯邦式技術能確保企業在不分享原始資料的前提下，共同訓練出更專業、更符合特定領域需求的 AI，同時保有資料主權，並符合如歐盟 GDPR 等資料隱私規範。他表示，這種方式讓模型能在特定專業領域具備開源模型無法比擬的深度和準確性，更能滿足企業級的複雜應用。 針對企業級複雜應用，台灣人工智慧實驗室核心平台產品總監杜長城指出，企業使用 AI 有三個層次，包含單次內容生成任務、員工等級重複性任務，以及企業等級流程，而最後一個正是 FedGPT AgentTeam 要解決的問題。該平台具有三大核心功能，各自對應了不同的企業需求： 三大核心功能，讓 AI 成為企業的「全天候數位部門」 首先是 AI AgentTeam RAG，可以幫助 AI 具備理解各種型態的知識的能力。該功能支援多格式、多來源、多模態的知識檢索與生成，能處理圖片、圖表、影片、語音、文字等非結構化資料。此外，AgentTeam RAG 也能判斷問題的難易度，選擇最合適的解題方式。 第二，AgentTeam Tuning 功能，主要考量多數通用型 AI 模型難以滿足企業的特定需求，但企業又缺乏客製化模型的微調（fine-tuning）能力痛點。杜長城強調，簡單的操作介面，能讓企業員工不需工程背景即可訓練、微調模型。 第三，流程設計功能 AgentTeam Flow ，是為了解決許多 AI 模型難以與企業內部既有系統互動的問題。該平台也提供低／零程式碼（Low-Code／No-Code）介面，快速打造可跨部門甚至串聯外部單位的工作流程。 此外，FedGPT AgentTeam 也支援 MCP 協定與 […]

全美自駕加速開展：Uber 攜手 Waymo 推全自動叫車服務，車隊總規模突破 1500 輛

根據《Reuters》報導，Uber（優步）與 Alphabet（Google 母公司）旗下的自駕技術公司 Waymo，繼今年 3 月於美國奧斯汀推出自駕叫車服務後，近日正式在美國亞特蘭大啟動新據點。雙方去年 9 月就宣布合作計畫，現透過 Uber App 提供 Waymo 自駕車於亞特蘭大市區 65 平方英里（約 168 平方公里）範圍內接送乘客的服務。 Uber 與 Waymo 合作正式上路，亞特蘭大成新據點 《Reuters》指出，Waymo 目前在奧斯汀已有 100 輛車納入 Uber 平台，而亞特蘭大首波將部署數十輛，未來會逐步增加。Uber 去年曾表示，將負責調度並管理這些配備全自動駕駛技術的純電動 Jaguar I-PACE 車隊，預計「未來將擴增至數百輛」規模。 乘客預訂 UberX、Comfort 或 Comfort Electric 時，有機會免費配對到 Waymo 的全自動純電動車輛，用戶可選擇接受或改為非自動駕駛車輛。Waymo 自駕車抵達後，可透過 Uber App 解鎖車門、開啟後車廂，並透過應用程式或車內螢幕聯繫 24 小時客服。 Uber 宣布未來將逐步擴展服務範圍，亦可透過 Uber App「設定」內的「乘車偏好」選項主動加入，提高與 Waymo 車輛的匹配機會。 Waymo 擴大載客服務佈局，全美自駕競賽加速開展 目前，Waymo 每週在舊金山、洛杉磯、鳳凰城與奧斯汀進行超過 […]

「高雄已經成為機會之都。」AI 智慧大工廠論壇邀集鴻海、AMD、所羅門、八拍子、杰倫智能解密以 AI 工業機器人與新全球佈局突圍市場的關鍵戰略

當全球局勢變動加劇、川普關稅政策反覆不定，如何重新思考生產基地配置以強化市場競爭力，成為台灣製造業當前的重要課題。由 TechOrange 科技報橘舉辦的「AI 智慧大工廠」系列論壇，在今日（6/25）再度前進高雄，邀請到高雄市政府經濟發展局副局長林廖嘉宏擔任致詞貴賓，以及鴻海研究院、AMD、所羅門、八拍子與杰倫智能科技等產業專家，共探借力 AI 工業機器人與新全球佈局策略走向「工廠世界化」的實戰經驗，掌握製造業轉型升級、突圍市場的關鍵戰略。 「今年台幣已經升值 12%，」科技報橘社長戴季全分析，台幣升值、少子化衝擊與地緣政治不確定性，正為產業帶來前所未有的挑戰。儘管挑戰接連不斷，戴季全認為 AI、自動化與數位轉型等新科技，正為企業帶來創新契機，也讓高雄「已經成為機會之都」，不僅吸引科技巨頭深耕佈局，也吸引許多優秀人才進駐，讓人對這座城市的未來充滿期待。 高雄市政府經濟發展局副局長林廖嘉宏指出，高雄正積極推動產業轉型，像是亞灣 2.0 不僅吸引超過 330 家企業進駐，更進一步打造為 IC 設計與 AI 研發的重要場域。另一方面，隨著台積電在高雄設廠，也帶動包含材料、封裝與設備等整體 IC 設計產業鏈發展，並與高雄既有金屬石化產業基礎深度結合。林廖嘉宏表示，未來高雄將持續推動產業、教育與生活環境升級，打造完整智慧製造與半導體創新生態系。 解密鴻海的 AI 轉型進程 在「從製造巨人到智慧巨擘：鴻海的 AI 轉型之路」演講中，鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽強調，鴻海導入 AI 的核心價值在於提升生產力、降低成本與增加營收。栗永徽也說明，鴻海的 AI 轉型可以分為可視化與局部智能的「1.0 階段」，再到「2.0 階段」的人機協作與預測能力，以及「3.0 階段」的 AI 自主閉環控制，達到實現無人工廠的終極目標。 栗永徽分析，鴻海科技集團積極建設工廠數位孿生與模擬仿真、AI 工業質檢與 AI Agent 三大共性技術平台。「工廠數位孿生與模擬仿真平台」透過虛擬化優化生產流程與規劃，提高產能預測準確度並減少設備投入；「AI 工業質檢平台」可以應用在生產各環節，並運用深度學習演算法顯著提升質檢精確度，大幅減少人工復判的時間，更讓單人管理機台數從一台增加至十台。「AI Agent 平台」則是基於鴻海自主訓練的 FoxBrain 大型語言模型，使 AI Agent 具備自主感知、規劃、決策與執行能力，期待未來可以將錯誤率降至 1% 以下，同時實現全天候高效運作。 AMD 走向開放式架構，賦能在地化智慧製造 「現在 AI 的變革，就是從訓練到推理，從多模型到智慧代理，」AMD […]

AI 給答案 vs 關鍵字搜尋：r2decide 研究揭 LLM 流量轉換率高出 9 倍

隨著生成式 AI 崛起，兩種根本性的變化正在改變消費者搜尋行為：傳統搜尋引擎提供的生成式 AI 摘要，以及用於搜尋的大型語言模型（LLM）興起。值得關注的是，消費者不只在 LLM 尋找資訊，也更樂於接受「建議」。 AI 新創 r2decide 近期揭露一項研究結果：LLM 驅動的互動介面，其轉換率幾乎是傳統關鍵字搜尋的 9 倍。線上能見度管理 SaaS 平台 Semrush 的研究也指出類似方向：AI 搜尋流量在其研究的轉換率，是傳統搜尋平均流量的 4.4 倍。 LLM 提供的不只是資訊，而是答案與建議 r2decide 的研究結果來自與電商平台 Shopify 上的珠寶店 Elli 合作，並以 A/B 測試。他們在 Elli 的電商環境中建立了類似 ChatGPT 的對話式 AI 體驗，讓消費者能像聊天一樣描述需求。結果顯示，這樣的互動模式不僅讓消費者平均多花 3 倍時間停留，最終下單的轉換率更提升達 9 倍之多。 r2decide 創辦人 Lutz Finger 舉例，假如你在尋找某一產品，現在不再需要爬文、看影片，只需詢問 ChatGPT 就能獲得直接建議，「這不是搜尋，而是建議，」Finger 指出，LLM 所帶來的流量，更接近顧問式的個人化推薦，而非傳統的關鍵字導向搜尋。 此外，使用者的互動方式也跟著改變──過去使用者在搜尋引擎只會輸入一兩個關鍵字，但是在 LLM 中看到更自然、詳細的回應時，也會以同樣方式回覆。Semrush 研究即指出，受訪使用者和 ChatGPT […]

Mastercard 攜手 Chainlink 打通買幣通道，讓 35 億張持卡人即時購買加密貨幣

去中心化預言機系統的最大平台 Chainlink 宣布與全球性的支付服務公司 Mastercard 建立新合作，讓 Mastercard 持卡人能用信用卡購買加密貨幣，實現合規且完全鏈上的法幣兌換功能。 雙方合作推出一款名為 Swapper Finance 的服務，採用 Chainlink 的資料標準與跨鏈互通機制，運用 Mastercard 的全球支付網路與詐欺防護系統作為支援，讓用戶能在去中心化交易所上安全購買加密貨幣。 即時購買加密貨幣，告別繁瑣錢包設定 根據 Mastercard 官網資訊，全球 35 億張 Mastercard 的持卡人現在可以在 Uniswap 錢包上直接購買加密貨幣，透過即時且安全的轉換機制，實現 DeFi 與主流金融的整合。 Chainlink 聯合創辦人 Sergey Nazarov 表示：「這是複雜且涵蓋多面向的合作。」Chainlink 和 Mastercard 在聯合聲明中表示，Swapper Finance 讓 Mastercard 全球持卡人可透過安全的鏈上機制，直接以法幣購買加密資產，解決長期以來阻礙用戶進入鏈上經濟的障礙。 Mastercard 提及，過去用戶若想購買加密貨幣，經常受限於錢包設定困難、法幣入金門檻高、區塊鏈網路繁瑣，以及使用介面不友善等問題，Swapper Finance 打破這些限制，這是首次有大型支付網路實現大規模、直接對接去中心化交易所（DEX）的法幣兌幣服務。 加密資產普及應用：打通鏈上入口，使用門檻降低 《The Block》指出，近年 Visa 和 Mastercard 推出多項與加密貨幣相關的合作計畫，目的是讓消費者更方便使用加密貨幣。以往 Visa 和 Mastercard 主要針對加密貨幣推出聯名卡、讓用戶透過數位錢包中的加密貨幣轉換為法幣進行消費，這次合作則是直接從「買進」端打通鏈上入口。 Mastercard […]

「若不重新思考資料中心佈局，印度 AI 未來就像在沙地上蓋摩天大樓。」印度數位科技專家分析推動數位革命的關鍵基礎設施

印度正大舉推動數位轉型藍圖，而資料中心正是推動這場數位革命的關鍵動力。根據印度專門服務企業資訊長的媒體《ET CIO》報導，STL 光學數位科技公司業務執行長 Rahul Puri 比喻基礎設施的重要性，「如果不重新思考資料中心的佈局，印度的 AI 未來就像在沙地上蓋摩天大樓。」隨著生成式 AI、5G 和物聯網迅速發展，支撐整個數位經濟的基礎資料中心，正面臨關鍵轉折點。Rahul Puri 指出，目前印度資料中心市場以約年增 25% 的速度成長，AI 對運算力的龐大需求是最大推手。但關鍵問題在於：印度雖然創造全球五分之一的資料，卻僅擁有全球 3% 的資料中心容量。 預估未來資料中心用電量飆升佔全國 8% 位於德國的全球數據與商業情報平台 Statista 數據顯示，截至 2024 年底，印度資料中心的總用電負載已達 1,369 MW，較往年大幅成長。根據英國一家專門研究資料中心產業的 Data Center Dynamics 提及，印度預計在 2030 年將資料中心容量推升至 4,500 MW，預估資料中心用電量將飆升佔全國 8%。 印度媒體《Marksmen Daily》明確指出，印度資料中心是成長最快的能源消耗者之一，主因為雲端服務、AI、邊緣運算的快速普及。根據 IEA 和 Deloitte 的分析，生成式 AI 推升了這股趨勢，尤其是高密度 GPU 工作負載，每個機櫃的用電需求也隨之上升。 下一代資料中心的未來：從硬體到政策 因應比傳統系統高出 10 倍的工作負載，Rahul Puri 認為下一代資料中心需配置 GPU 叢集、液冷系統、光纖連線、網路解決方案，以及可再生能源，他強調，「AI 不只是程式碼，更是硬體。」 政策層面，《Marksmen […]

Google 捐出 A2A 協定給 Linux 基金會，避免 AI 代理成孤島

在 AI 代理（AI Agent）應用快速擴張之際，Google Cloud 宣布將其開發的 Agent2Agent（A2A）協議正式捐贈給 Linux 基金會，以避免 AI 代理標準出現分裂與廠商間各自為政。Linux 基金會也同步啟動全新社群專案「Agent2Agent Project」，擁有專屬的 GitHub 儲存庫和開發社群。 打造 AI 代理的通用語言，推動 A2A 中立治理 A2A 協議最初由 Google Cloud 開發，具備完整的協定規範、SDK 與開發工具集，目的是讓不同供應商的 AI 代理能夠相互發現、共享功能與資訊，並共同執行任務。 這項協議旨在避免 AI 代理各自為政，形成「孤島效應」，推動跨平台、跨框架的自動化協作。目前已有超過 100 家企業表態支持 A2A，包含微軟，最新加入的驗證方為 AWS 與思科。 AWS Agentic AI 副總裁 Swami Sivasubramanian 表示，AWS 計劃透過貢獻專案、提供廣泛且深層的代理式框架與協議來支持社群。思科 Outshift 總經理兼資深副總裁 Vijoy Pandey 也指出，A2A 已被直接整合進其發起的 AGNTCY 核心開源元件中。 Google 透過官方部落格表示，將 A2A […]

2025 R&S Wireless Innovation Day —引領未來通訊新浪潮

德國量測儀器大廠台灣羅德史瓦茲（Rohde & Schwarz Taiwan）主辦的年度盛事 — 2025 R&S Wireless Innovation Day 今年移師新竹，於 6 月 24 日圓滿落幕，也宣示台灣羅德史瓦茲將據點拓展至新竹，啟用新竹辦公室為更多客戶提供服務。此次活動吸引數百位來自產官學界的專業人士共襄盛舉，聚焦 6G、非地面通訊技術（NTN）、低軌衛星（LEO）、毫米波與工業無線等未來通訊關鍵議題，匯集來自德國和台灣的頂尖專家，展現台灣在全球無線技術版圖中的堅強實力與創新潛力。 Keynote 揭示各界前瞻洞見 早上 Keynote 首先由電子時報社長黃欽勇揭開序幕，以「從已知到未知：洞察時代脈絡探索未來因應之道」為主題，探討面對關稅風暴的多元因應架構、AI 帶來的爆發商機與價值鏈重整契機…等議題；為活動拉開序幕；工研院資通所所長丁邦安博士緊隨其後，講述「Stepping Towards 6G: Embracing the Perfect Timing, Ecosystem and Partnership」，從 6G 行動通訊各國際組織進程分享，切入全球投入 6G 技術與雛形系統研發 初步成果，包含工研院如何與國際組織接軌，讓聽眾看到未來在 6G 及晶片議題各方合作可期；而太空中心太空產業推動處的處長廖榮皇博士，則是討論「Taiwan’s Space Power for  Sustainability」，不僅提到太空科技與通訊基礎建設的連結、願景，更強調技術、生態永續與跨界合作對於下一世代通訊技術發展的重要性；最後，來自鴻海的資深處長趙元瀚，透過其主題「Beyond Generations: Building What Comes Next in Connectivity and Computation」，引導業界先進思考連接與運算技術的下一步演進方向，為上午的 Keynote 劃下豐富的句點。 通訊技術再上高峰 下午議程分為兩條主線，針對不同領域深入討論。義傳科技的董事長吳文燦博士（義傳科技）首先在 […]

【押注「低空經濟」】中國製造數百萬架無人機，現在該如何找到它們的用途？

在中國，一場以無人機為核心的「低空經濟」革命正加速推進。這不僅僅是科技發展的單一面向，更是一項由國家主導、旨在拓展物流、農業、公安、消防等多元產業鏈的宏大布局。 在深圳這座被當局譽為「天空之城」的示範區，無人機已深入日常：學區內有監控無人機巡邏，公園裡辦公室職員透過美團無人機接收外帶；在中國南方的其他科技中心，無人機更在醫院間運送血液、協助警方控制人群，甚至為消防員滅火，展現無人機技術在民生和公共服務領域的廣泛應用。 這股「低空經濟」的熱潮，指的是在地面以上 1,000 公尺以下空域的所有經濟活動。為了彰顯中國對該領域的雄心，目前全國已註冊無人機達 220 萬架（2023 年官方數據為 120 萬架，2024 年部分媒體報導達 220 萬架）。更具指標性的是，國家規劃部門去年特別成立了低空經濟發展司，這是一個罕見的專門為發展特定產業而設立的政府部門，凸顯了國家層面對此戰略的重視。 政策主導，中國無人機「飛」出全球主導權 中國低空經濟的快速崛起，核心驅動力來自於政府的強勢政策引導。多年來，政府透過稅收減免、補貼，以及設立如「低空經濟發展司」這樣的專門部門，大力扶持無人機產業的發展，其應用範疇涵蓋軍事、公安、消防，乃至於農業噴灑等廣泛領域。 在政策的強力推動下，中國已在全球商用無人機市場佔據主導地位。根據分析機構 Drone Industry Insights 的數據，中國商用無人機的產量佔全球供應量的 70% 至 80%，無人機在城市執行從配送到監控的各類任務。 倫敦律師事務所 Mathys & Squire 的報告也指出，中國在無人機研發領域佔據主導地位：去年全球已獲批准的無人機專利中，高達 79% 來自中國；國防科技大學在過去兩年中也獲得了 73 項無人機專利，雖然與國家安全相關的專利可能未公開，但足以顯示中國在無人機技術研發上的實力。 隨著政策大力支持與資本熱潮湧入，中國低空經濟產業規模正迅速擴大。根據中國民航局與多家研究機構預測，2025 年中國低空經濟市場規模將達到 1.5 兆元人民幣，2035 年更有望突破 3.5 兆元，成為推動經濟增長的新引擎。產業鏈涵蓋技術研發、裝備製造、物流、農業、巡檢等多個領域，已形成超過 2 萬家企業協同發展的龐大生態。 商業應用加速，從末端物流到智慧農業 在政策和技術的雙重推動下，無人機的商業應用場景也在中國加速落地，逐步從早期的「示範」走向大規模的「商用」。 最常見的應用包括：美團外送無人機在城市上空穿梭，將餐點直接送達公園內的配送亭；在農業領域，農業無人機製造商 JIS 的營運總監吳玉東表示，無人機將噴灑農藥或化肥所需的時間，縮短到每畝不到一分鐘，而傳統方法可能需要約半小時，效率提升數十倍。 此外，無人機也廣泛應用於地理測繪、校園巡邏，甚至是電力線巡檢等領域，提升各行各業的效率和精準度。 中國軍方仍為最大買家 儘管商業應用加速發展，但從宏觀來看，軍用需求仍是中國無人機產業發展的主軸。 在中國最大的商用無人機博覽會上，許多公司表示，雖然他們正努力將技術轉向民用，但軍方仍然是他們最主要的客戶。華航高科北京技術有限公司的專案經理李思佳坦言，該公司 90% 的碳纖維機身無人機都賣給了軍事客戶。他表示，公司希望擴大民用市場，但其產品高昂的價格和中國嚴格的出口管制，限制了該公司在民用市場的潛在影響力： 「像我們這樣生產軍用產品的公司，為什麼要參加民用無人機展會？首先是為了生存。」 李思佳補充，考慮到行業競爭激烈，利潤「不太高」，這揭示了中國無人機產業的複雜現實：儘管製造商逐步轉向商業應用，但利潤空間與嚴格的出口管制，使得軍方至今仍維持為最大買家。 無人機是全球科技主導權新戰場之一 […]

朔宇科技攜手 Netwrix 共築資安長城，賦予企業數據治理與合規新紀元

為因應複雜的資安威脅與資安合規要求，朔宇科技（Petacom）正式宣布與全球領先的資料安全治理與合規解決方案供應商 Netwrix 展開策略性合作。共同為台灣市場擘劃一體式、具高度可視性與主動防禦的資安平台，協助企業打造全方位、可量化的數據安全體系，強化在地服務深度與客戶體驗。 共築互補資安生態系，在地技術支援全到位 面對勒索攻擊、資料外洩與法規遵循等挑戰，企業亟需超越傳統防護框架。朔宇科技憑藉其資訊安全、系統虛擬化與雲端服務整合為一的豐富經驗，與 Netwrix 在 AD 安全、特權存取的管理（PAM）、終端資料保護（DLP）及資料安全治理的專業形成戰略互補。不僅引進 Netwrix 全方位解決方案，透過朔宇的菁英團隊，提供從顧問諮詢、快速導入到精準的全面支援，縮短企業導入與維運週期。 關鍵方案擊痛點，核心守護更精準 這項合作帶來四大強效解決方案，為因應當今最迫切的資安挑戰而設計，協助企業打造主動且具韌性的資安防護體系： 化風險為策略優勢，將資安轉化為競爭力 藉由此次策略結盟，朔宇科技與 Netwrix 將為客戶帶來以下顯著的競爭優勢與銷售亮點： 攜手開拓新市場，生態共榮齊飛揚 朔宇科技與 Netwrix 將以此策略合作為基石，整合朔宇與總公司零壹科技集團的豐沛通路與顧問資源，積極拓展產品在地化服務與應用落地，為企業數位轉型與資安合規之路奠定堅實基礎。 關於 Netwrix Corporation Netwrix 成立於 2006 年，總部位於美國德州 Frisco，是全球領先的 Data Security Governance 與 Compliance 解決方案供應商。其產品涵蓋 AD 防護、特權存取管理、資料可視化與威脅偵測等多項核心領域，服務遍及全球超過 13,000 家企業與政府機構，協助客戶落實零信任架構並符合多項國際資安法規。 關於 朔宇科技 朔宇科技成立於 2017 年，致力發展企業資通訊軟硬體設備銷售代理，以因應多元變化的市場需求，為台灣專業 IT 代理商 – 零壹科技旗下子公司。朔宇科技以專業服務與邁向卓越為指標，近兩年拓展代理業務強化於網路基礎與效能優化、網路資訊安全防禦、運算系統與儲存備份、雲端系統整合服務、協作智能暨整合應用等解決方案向經銷夥伴提供各面向協銷與整合支援。 （本文訊息由朔宇科技提供，內文與標題經 TechOrange 修訂後刊登。新聞稿 / 產品訊息提供，可寄至：[email protected]，經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。圖片來源：朔宇科技。）

用 AI 對抗市場寒冬，奢侈品龍頭 LVMH 整合旗下 75 個品牌做哪些事？

近期美國與中國市場的景氣走弱，使奢侈品龍頭 LVMH 集團感受到壓力。過去疫情期間，該品牌曾漲價 20–30%，如今消費動能放緩，導致其時尚與皮件部門去年營收出現下滑 。面對這場產業低潮，與 LVMH 合作的 Google Cloud 全球產業副總拓爾普（Carrie Tharp）指出：「AI 與代理式 AI（agentic AI）將是消費性企業度過逆風的關鍵。」 《華爾街日報》報導，LVMH 在這段期間，就整合旗下 75 大品牌數據建立一個中央資料平台，逐步部署預測 AI、生成式 AI 以及代理式 AI，應用層面涵蓋供應鏈、定價、設計、行銷與個人化服務 銷售顧問 × 代理式 AI，強化尊榮體驗 在零售第一線，奢侈品品牌向來最強調「個人化」，以創造顧客尊榮感以及賓至如歸的消費體驗。 對此，LVMH 已開始讓銷售顧問與 AI 代理合作。例如，在珠寶品牌 Tiffany 門市，銷售人員可以透過 AI 快速彙整顧客過往的購物記錄與互動資料，並即時生成個人化的溝通訊息，協助銷售人員更有效地與顧客互動。LVMH 的技術總監莫爾（Franck Le Moal）強調：「我們的目標不是用數位體驗取代顧客關係，而是讓科技成為銷售顧問背後最有力的支援。」 在電商場域中，LVMH 則利用 Google 的 Search for Commerce 產品，提升網站的語意搜尋能力，讓顧客在搜尋商品時，系統能更準確理解背後的需求。莫爾指出：「當搜尋體驗提升，轉換率自然顯著增加。」 從自動定價到供應鏈，AI 深入 LVMH 營運核心 除了消費者前端體驗，AI 也已深度滲透 LVMH 的內部營運。舉例來說，集團利用 AI […]

Check Point Software 公布《2025 年雲端安全報告》，揭露防禦盲點與 AI 攻擊挑戰

網路安全解決方案的先驅者及全球領導廠商 Check Point Software Technologies Ltd.（納斯達克股票代碼：CHKP）近期公布《2025 年雲端安全報告》，針對全球超過 900 名資安長（CISO）和 IT 負責人進行調查並揭示當前系統弱點，包括警報疲勞、工具分散化，以及組織普遍無法偵測橫向移動或防禦 AI 驅動的攻擊，致使企業暴露於危險之中。報告中亦提出一系列可行策略，以消弭雲端創新與網路韌性之間的落差。 隨著混合雲、多雲和邊緣架構不斷擴展，許多組織仰賴的安全模式已難以因應現況。報告中指出，65% 的企業在過去一年內曾遭遇雲端安全事件，高於前一年的 61%。令人意外的是，僅有 9% 在第一時間察覺安全事件，更僅有 6% 即時進行補救，使入侵者得以潛伏在雲端環境中未被發現。 Check Point Software 雲端安全副總裁 Paul Barbosa 表示：「安全團隊正追尋一個不斷變動的目標，隨著雲端環境日益複雜，AI 驅動的威脅亦持續演進，組織已無法再仰賴分散式工具與傳統作法。是時候轉向統一、智慧且自動化的防禦機制，以應對當今去中心化世界的現實挑戰。」 《2025 年雲端安全報告》的要點 為了彌補這些差距，Check Point 建議採用去中心化、以預防為優先的雲端安全策略。報告中建議組織整合工具組，運用以 AI 驅動的威脅偵測並部署即時遙測技術，以實現跨邊緣、混合和多雲環境的全面可視性。透過利用 Check Point CloudGuard 和 Check Point Infinity Platform，組織可統一其雲端防禦體系，實現事件回應自動化，並確保在不同平台與服務供應商間的安全策略保持一致。 Check Point Software 全球資安長 Deryck Mitchelson 在《2025 年雲端安全報告》中提出建議，他強調：「雲端轉型的速度正加速超越防禦能力。攻擊者的行動只要幾分鐘，防禦者卻需時數天才能回應，偵測和修補之間的時間差已形成危險區。資安長必須將分散化工具整合到統一平台中，提升橫向移動的可視性，並推動其團隊與技術做好充足準備、迎戰以 AI 驅動的威脅，否則可能將雲端控制權拱手讓給越來越難防範的攻擊者。」 欲取得報告全文及針對雲端相關議題的資安長實用建議，請造訪官方網站與部落格。 （本文訊息由 […]

「卡車裝卸」成物流自動化聖杯，DHL、UPS、FedEx 怎麼用機器人攻克？

「卡車裝卸貨物」一直是物流作業中極為繁重的工作，不只容易讓搬運貨品的工作人員受傷，在電子商務飛快發展下更面臨缺工問題。因此，許多零售商和物流業將卡車裝卸自動化，視為倉儲物流的終極目標。過去，多數物流作業都已能自動化，唯獨卡車裝卸的面臨障礙，但這一情形在機器人技術發展下有了新面貌。 卡車裝卸自動化為何如此困難？ 《華爾街日報》分析，卡車裝卸的挑戰在於，裝載時包裹必須緊密排列以充分利用空間，並且依照重量分類，例如重的在下、輕的在上，以避免傾倒或損壞；卸貨則同樣困難，作業員必須頻繁進出貨車拖車，搬運各種尺寸和重量不一的包裹。 自動化媒體《Robotics and Automation News》特別指出，在許多工業和製造環境中，卡車裝卸可以透過堆高機輕鬆處理托盤貨物，但是在像聯邦快遞、UPS、亞馬遜營運的物流網絡中，包裹通常是散裝的，代表要將數千個重量、大小不一的包裹塞進一輛又一輛的卡車之中，這使得散裝運輸的卡車裝卸自動化，成為倉庫機器人的聖杯之一。 雖然自動化問題很複雜，但是已有一些公司正在取得新進展。如今，透過感測器、AI 演算法與即時影像處理技術的提升，機器人現在越來越能勝任「3D 俄羅斯方塊」般的複雜裝卸任務。 實現卡車裝卸自動化的 6 大公司 1. 波士頓動力 波士頓動力（Boston Dynamics）開發了名為 Stretch 的機器人，其具備可旋轉移動的底座與吸盤式抓手機械臂，主要用於貨車卸貨，也能處理部分裝貨需求，可舉起重達 50 磅（約 23 公斤）的箱子。其視覺系統，每小時可辨識並處理數百個包裹，已被 DHL 等物流公司廣泛部署。 DHL 在美國三州部署了 7 台 Stretch，並培訓近百名員工操作。根據《華爾街日報》，在美國俄亥俄州哥倫布市，DHL 的 Stretch 機器人「Johnny 5」每小時可卸載約 580 箱，效率幾乎是人力的兩倍。2024 年 5 月，DHL 更與波士頓動力 簽下增購 1,000 台 Stretch 的協議。 2. Dexterity Dexterity 從 2023 年起，就與 FedEx 合作開發名為 DexR 的雙臂機器人系統，專門處理散裝貨櫃內的包裹裝卸作業。根據《Robotics […]

Nutanix 亞太及日本地區副總裁暨總經理 Jay Tuseth 解析：從超融合進化為多雲 AI 平台的關鍵進程

面對資料爆炸性成長伴隨而來的成本壓力，以及生成式  AI  快速崛起的新趨勢，企業如何借力現代化基礎架構，靈活部署應用與資料？Nutanix 在今日（6/24）舉辦分享會，特別邀請 Nutanix 新任亞太及日本地區副總裁暨總經理 Jay Tuseth 與台灣總經理劉國龍，解析雲端技術的最新趨勢。 「現在總體經濟環境，讓 Nutanix 處於很有優勢的位置，」Nutanix 亞太及日本地區副總裁暨總經理 Jay Tuseth 指出，全球正身處於一個數據量以 ZB （Zettabyte）甚至更高級別計算的環境中，1 ZB 的數據量約等於 3600 多萬小時的 Netflix 影集內容。Jay Tuseth 更進一步預測，在 2025 年底前全球將產生高達 180 ZB 的數據。面對龐大的數據增長與挑戰，以開放與靈活性為核心的 Nutanix，提供獨特解決方案， 讓客戶可以快速部署大型語言模型 (LLM) 與各種 AI 運算軟體，並助力企業在公有雲環境中達到類似私有雲的操作體驗。 從超融合進化為多雲 AI 平台，Nutanix 強化開放性 Jay Tuseth 強調，過去 Nutanix 以整合網路、運算與儲存的一站式超融合架構解決方案而聞名，然而現在 Nutanix 的策略已從單純的超融合架構公司發展為支援多種面向的平台，提供更廣泛的雲端平台支援以及更完備的安全環境。目前 Nutanix 也持續增強與公有雲環境的整合度，Jay Tuseth 回顧，Nutanix 早在 2020 年支援 […]

東擎邊緣 AI 伺服器主板齊登場，導入 Intel® Xeon® 強效核心啟動智慧運算

工業電腦領導大廠東擎科技（ASRock Industrial）隆重推出全新一代邊緣 AI 伺服器主機板，包括 IMB-XA1901、IMB-X1902 與 IMB-X1900 系列，專為次世代工業運算、邊緣 AI 與高效能運算打造，提供強勁運算效能與穩定擴充彈性，並導入 Intel® AMX 的 AI 最佳化架構。此系列主機板支援 Intel® Xeon® 6 與 Xeon® W系列處理器，提供高達 86 核心的強大處理能力，支援高速 DDR5 記憶體與最多四張顯示卡的 PCIe Gen5 擴充能力，並整合 IPMI 遠端管理功能，全面滿足 AI 加速與工業系統整合需求。三大系列主機板適用於高負載 AI 運算、智慧製造與邊緣伺服器等多元場域，兼具強大算力和高度穩定性，能有效協助企業導入 AI 技術、加速智慧轉型。 IMB-XA1901 系列旗艦亮相，驅動邊緣 AI 無限可能 IMB-XA1901 與 IMB-XA1901-10G 為本系列效能最強大的旗艦機種，支援 Intel® Xeon® 6700P/6500P/6700E 系列處理器，搭載高達 1TB 的八通道 ECC DDR5 6400 MHz 記憶體，在效能與能效間取得絕佳平衡。在擴充性方面，主機板提供兩組 […]

CloudMile 助新加坡南洋理工大學導入生成式 AI 助理，每月省逾兩週人力工時

生成式 AI 正加速改變各行各業的服務模式，近日新加坡南洋理工大學（NTU）與亞洲 AI 科技服務商 CloudMile 萬里雲合作，成功將原有的 Lyon Bot 學生虛擬助理升級為搭載 Google Gemini 大型語言模型（LLM）的智慧 AI 聊天機器人。新系統導入後，不僅能更即時、準確地處理學生住宿等校園生活相關問題，也為校方每月節省約 14.5 天行政作業時間，有效提升互動體驗與校方人力效率。 NTU 資訊技術中心企業應用副主任黃志豪表示：「我們正在將原本基於意圖辨識的自然語言處理聊天機器人，升級為生成式 AI 聊天機器人，用於處理學生住宿諮詢，以提升系統的靈活性、可擴展性與使用者體驗。同時，雖然生成式 AI 可以處理更複雜、非結構化的問題，但意圖式聊天機器人在特定場景中仍有發揮價值，因此混合架構能讓我們在效率與準確度之間取得最佳平衡。」 化身 AI 助教，生成式 AI 強化互動與準確率 早在 2020 年，NTU 即導入 Lyon Bot 協助近 6,000 名新生辦理報到，減輕校方人力負擔。然而，隨著學生需求演變，舊有基於 Google Dialogflow Essentials 意圖式架構的系統難以跟上，且訓練資料需人工標記與更新，造成維運壓力。 此次在 CloudMile 萬里雲協助下，NTU 將 Lyon Bot 升級為生成式 AI 系統。新版本透過多層次處理，包括問題理解、需求分類與答案生成，能從多個集中式管理資料來源中即時取得答案，顯著提升對話準確度與回應速度，降低錯誤率，優化師生互動體驗。 NTU 資訊長 Alvin Ong 表示：「新一代 […]

「我們推動 Telco+Tech 三層次的升級策略。」台灣大哥大總經理林之晨談如何切入 Web3、電信金融等領域，創造新世代科技電信成長曲線

台灣大哥大今日舉辦媒體分享會，以「科技電信航母引領 AI 世代 新事業戰機拉升獲利引擎」為主題，深入探討營運展望，以及電信本業與新科技事業的布局。 「我們正在推動『Telco+Tech』三層次的升級策略，」台灣大哥大總經理林之晨表示，台灣大哥大從穩健 Telco 電信本業出發，切入 AI、資安、雲端等 Telco+企業服務，同時開展 Web3 與電信金融的 Telco+Tech 新科技事業，於三面向驅動企業成長、強化用戶價值體驗。2025 年第一季，台灣大哥大不僅在電信本業營業利益年增 30%，創下近 7 年新高，稅後淨利年增 23%，更展現領先同業的競爭實力，與持續創新的企業動能。 林之晨進一步說明「Telco+Tech 三層次的升級策略」。第一層是核心根基層（Telco），台灣大哥大以個人用戶事業為主體，穩固 SGF（永續成長根基），提供可靠的行動通訊與寬頻服務；第二層為賦能創新層（Telco+），台灣大哥大聚焦企業服務，透過 GaaS（天賦即服務）模式，整合雲端、AI、資安、顧問等能力，協助企業 AI 升級；第三層則為科技事業層（Telco+Tech），台灣大哥大跨足 TWEX 台灣大虛擬資產交易所、電信金融（TelcoFin）等前瞻事業，打造能持續創造高附加價值事業，創造出新世代科技電信成長曲線。 持續推出具備差異化優勢的電信、AI 方案 台灣大哥大個人用戶事業商務長林東閔指出，個人用戶事業作為台灣大哥大「Telco+Tech」三層架構中的核心根基層，以 SGF 為經營主軸，專注用戶經營、產品升級與服務創新，穩固基本盤並強化長期黏著度，並透過升級型獨門資費組合與多元數位服務導入，成功推升 ARPU 成長，「月租用戶退租率已降至歷史新低的 0.6%，行動服務營收中 5G 占比也達 65%，顯示用戶對服務品質與價值認同度不斷提升。」 林東閔分享，台灣大哥大推出具備差異化優勢的方案，也展現市場反饋的明確成效。其中「OP 響樂生活」累積銷售超過 10.3 萬套；結合電信資費與電商優惠的「mo 幣多」和「mo 幣多 Plus」專案，成功吸引大量新用戶加入 momo 會員，並帶動 mo 幣於台灣大場域的消費金額年增近 2 成；全台首創「影音多享組」每月 500 元整合 Netflix、HBO Max、MyVideo 等三大平台，則是推升數位影音訂閱量成長近 […]

Fortinet 2025 年雲端資安報告：全球僅不到四成企業有信心應對雲端威脅，打造具韌性的雲端資安態勢為核心策略

全方位整合與自動化網路資安領導廠商 Fortinet®（NASDAQ：FTNT）與研究機構 Cybersecurity Insiders 攜手發布《2025 年雲端資安報告》，全面分析了塑造雲端安全的最新趨勢、挑戰和策略。該報告基於來自各行各業和地區 800 多位資安專業人士的洞見，揭示了推動混合雲和多雲採用的因素、企業面臨的不斷變化的挑戰，以及保護這些多變環境的可行步驟。調查結果發現高達 82%的企業採用多雲或混合雲策略，突顯企業更加重視以多雲策略強化資安韌性。而許多正在應對雲端應用挑戰的企業都意識到保護雲端專案的重要性，將在這一年大幅增加雲端安全投資，將資源用於彌補關鍵安全漏洞、確保合規性並克服技術的複雜性。 Fortinet 台灣區總經理吳章銘表示：「多雲或混合雲策略已經成為企業雲端應用模式的主流，台灣的公部門、關鍵基礎設施及其他產業也不例外。因此企業組織內的資安團隊，面臨的不只是駭客越來越快速和複雜的攻擊手法，還包含針對雲端運用系統中多階段攻擊面的擴展。我們也觀察到越來越多企業偏好運用整合型雲端資安平台、導入雲端安全態勢管理工具，使用雲原生應用防護平台等來保護雲端環境。Fortinet 也將持續優化這些產品和技術，協助企業組織維持最高效的安全營運。」 Fortinet《2025 年雲端資安報告》關鍵發現 在採用多雲或混合雲策略的 82% 企業中，超過 78% 的受訪者採用兩個以上的雲端服務供應商，其中更有 28% 採用超過三家雲端服務供應商，突顯企業採取多雲策略以強化韌性、發揮各個雲端平台的專業優勢。另有 54% 企業已採用混合雲架構，將內部部署與公有雲環境整合，以優化其彈性與控管能力。然而，多雲環境本質上的複雜性、當前標準化流程的缺乏，以及技術的快速演進，也為企業帶來挑戰。 61% 的企業表示，資安與法遵議題是導入雲端策略的首要挑戰之一，反映出針對資料洩漏問題、以及符合法規要求的複雜性日益受到重視。其次為組織與營運因素（54%）、以及資源限制（51%）。舉例來說，在美國，醫療機構可能會因為不確定能否符合《美國健康保險流通與責任法案》（HIPAA）、或其他區域性資料保護法的規定，而延遲將敏感的病歷資料遷移到雲端。而一家公司在將傳統系統轉移到雲端時，也可能因擔心失去對專有流程的控制，而面臨內部面臨變革而產生的阻力。此外，有限的專業人才及預算限制，也讓企業在管理和保護雲端方面，面臨困難。 隨著企業採用複雜的多雲和混合雲策略，即時偵測並回應跨雲環境威脅的能力也變得越來越重要。然而，受訪企業中 64% 表示對其企業即時偵測資安威脅的能力缺乏信心。同時，可視性和控制性的缺乏（55%）、以及威脅偵測與回應挑戰（54%），也是企業雲端安全營運的主要挑戰。例如，企業可能缺乏將一系列個別獨立的惡意行為連結起來的能力，導致在識別和回應潛在的資料外洩時造成嚴重延誤。這說明了儘管許多企業已經建立基本的安全措施，但雲端威脅複雜度的增長，加諸管理多元環境的挑戰，使得企業更容易受到進階攻擊和錯誤配置的影響。 缺乏合格的資安專業人員，持續是一個業界普遍的資安關鍵問題，直接影響了企業保護其資產和有效應對不斷演變的威脅的能力。95% 企業表示，對持續存在的資安技能短缺感到中度或極度擔憂。這突顯了企業為了應對日益複雜的資安挑戰時，在招募和留住所需人才方面面臨巨大壓力。 三大關鍵步驟，建構具備韌性的雲端資安態勢 現今企業採用的多雲和混合雲策略讓雲端環境變得更複雜，顯得制定主動策略來應對不斷變化的資安挑戰更迫切重要。首先，是採用統一平台簡化管理策略並確保跨環境的一致性。有效的統一雲端原生應用程式保護平台（CNAPP）策略，能將個別獨立的功能，如雲端工作負載保護、雲端基礎設施授權管理和API安全等，統一到整合型解決方案。 其次是雲端資安態勢管理（CSPM）。由於雲端配置錯誤仍是安全漏洞的主要原因之一，資安團隊需要持續且可視化地了解資源設定、角色權限、網路存取和合規性狀態。此時 CSPM 解決方案，就是可以監控雲端資產配置、即時執行修復低風險問題、為高風險問題提供解決方案，讓資安團隊能降低警報疲勞，專注於更關鍵的任務。 最後是，將安全性測試整合至軟體開發生命週期各階段（DevSecOps）。這已成為高效開發團隊的共同目標。成功的 DevSecOps 方案，會在早期工作流程就嵌入應用程式安全檢查，並且使用開發人員已依賴的工具。為了確保有效性，這些整合必須輕量、直觀且可擴展。最佳方式是將其整合到 IDE、Git 儲存庫和 CI/CD 工具，並提供有關漏洞、錯誤配置和權限問題的即時回饋，提供安全即程式碼範本和護欄，從一開始就鼓勵安全設計，讓安全性成為開發過程的一個組成部分。 調查也指出，高達 97% 的受訪者表示偏好具備集中式介面的整合型雲端資安平台，以簡化政策設定、確保一致性，並提升雲端環境的可視性。為解決設定錯誤與合規漏洞問題，也有 67% 的受訪者已導入雲端安全態勢管理（CSPM）工具，另有 62% 使用雲原生應用防護平台（CNAPP）來保護雲端資源。此外，人工智慧驅動的威脅偵測的整合、邊緣運算的蓬勃，以及對零信任架構的日漸重視等新興趨勢，也將形塑下一波雲端安全解決方案。 Fortinet 創立以來始終致力於將網路與安全，整合為一個以單一系統為核心的統一資安平台。Fortinet安全織網，即是Fortinet二十多年來努力不懈專於於其平台願景的成果。能為客戶提供端到端的可視性、統一管理以及自動化威脅情資共享。所有 FortiGate 次世代防火牆（NGFW），包括今年初全新的 FortiGate G […]

美國匿名官員表示：DeepSeek 正協助中國軍方取得用戶情資、繞道用管制高階 AI 晶片

美國一位國務院官員向《路透社》透露，中國 AI 公司 DeepSeek 正在協助中國的軍事和情報行動，甚至試圖在東南亞成立空殼公司，繞道取得美國管制的高階 AI 晶片。 涉共享數據給中國軍方，引發隱私風險疑慮 《路透社》獨家報導，一位匿名的美國國務院官員表示，DeepSeek 一直願意為中國軍事和情報行動提供支持，共享用戶資訊和統計數據，提供的服務「超越開源模型的存取範圍」。 根據中國法律，所有企業必須在政府要求時提供資料，而報導指出，該美國官員的說法代表 DeepSeek 已主動這麼做，而此舉可能引發外界以及其全球數千萬日活躍用戶的隱私和安全疑慮。 傳藉東南亞空殼公司，繞道使用 NVIDIA 晶片 自 2022 年起，美國對中國祭出晶片管制，禁止 NVIDIA H100 晶片輸往中國。不過，該名美國官員向《路透社》透露，DeepSeek 正在試圖藉由成立空殼公司進入東南亞資料中心，遠端使用管制晶片進行 AI 訓練，H100 晶片就是其中之一。 今年 1 月，DeepSeek 的新 AI 推理模型引發全球熱議，因為其宣稱該模型表現和美國頂尖 AI 模型一樣好，使用的晶片數量只佔美國 AI 巨頭一小部分，被視為中國在美國晶片管制下可能仍具 AI 技術突破能力。然而《路透社》指出，美國官員說法顯示，美國認為 DeepSeek 的實力被誇大了，並且仍嚴重依賴美國技術。 外界認為 DeepSeek 使用 NVIDIA H100 晶片來訓練 AI 模型，《路透社》詢問 NVIDIA 有關 DeepSeek 涉嫌使用 H100 晶片時，NVIDAI 發言人表示，「我們的審查顯示，DeepSeek […]

【海洋地圖的未來】潛水機器人即時測繪海底，友善海洋、吸引美國海軍！

海洋覆蓋地球表面逾 70%，但人類對海底地形的了解程度卻不如月球表面。Bedrock Ocean 是一家專注於海洋探索與海底數據採集的美國新創公司，他們近期完成 2,500 萬美元 A-2 輪融資，專注開發可長時間潛行的自主水下載具（AUV），主打更低成本、環境衝擊更小、即時傳輸的聲納海底測繪系統。 該公司的核心產品是一款搭載鋰離子電池、能夠持續運行 12 小時自主水下載具，配備聲納和偵測器以進行海底測繪。應用領域涵蓋離岸風電基礎設施地形勘測、石油天然氣探勘、環境評估等，甚至還可以應用於美國海軍的軍事需求，展現出廣泛的市場潛力。 為何海底測繪這麼難自動化？ 傳統海底測繪需要大型船舶搭載強力聲納設備，這種方式不僅消耗巨大燃料、還需大量人力操作，運營成本極高，更嚴重干擾海洋生態系統，對海洋動物造成聽覺損傷。 深海環境的複雜性則更加劇測繪難度。在深海底，GPS 訊號會完全失效，AUV 必須仰賴慣性導航系統（Inertial navigation system，INS）來確定位置，精度遠不如 GPS 定位。同時，海水對光線的吸收、折射和反射特性，使得雷射和雷達等傳統測繪技術完全失效，只能依靠聲納技術進行探測。更關鍵的是，全球海底測繪規模過於龐大，目前人類僅完成約 15% 的海底精確測繪，剩餘 85% 仍是未知領域。 編按：慣性導航系統是一個使用加速計和陀螺儀來測量物體的加速度和角速度，並用電腦來連續估算運動物體位置、姿態和速度的輔助導航系統。它不需要一個參考任何外部系統，常常被用在飛機、潛艦、飛彈和各種太空飛行器上。 Bedrock Ocean 不僅成本更低，還考量海洋生態保護 Bedrock Ocean 的技術突破體現在三個關鍵創新面向。首先是成本控制與運行效率，每台 AUV 製造成本控制在 100 萬美元以下，一艘傳統測繪船只需要安裝兩台 AUV，而一艘 40 英尺船舶可同時搭載 10 到 12 台 AUV，以實現測繪能力的需求。 第二個亮點是幾乎即時的數據傳輸與處理能力。AUV 在水下作業時可在本地儲存並處理部分數據，需要傳輸時會浮出水面，通過 Wi-Fi 將數據傳送至母船，再透過 Starlink 衛星即時傳輸至雲端。這種「觀測-分析-再行動」的循環，讓操作人員能夠確保數據品質，並立即辨別需要進一步調查的目標區域。 第三個創新是環境友善的聲納技術。AUV 在距離海底 5 到 10 公尺的深度巡航，相較於船舶測繪可使用功率更低的聲納設備。這種聲納的頻率設計避開了海洋哺乳動物的聽覺範圍，功率較低且部署位置更接近海底，大幅降低對海洋生物的干擾風險。 […]

烏克蘭的 Diia 不只報稅，還能回報敵軍位置——烏如何變身世上數位化最高國之一？

在戰火頻仍、資源極度匱乏的背景下，烏克蘭卻逆勢而上，打造出全球最先進的數位政府應用之一：Diia。 Diia 烏克蘭語中意為「行動」，自 2019 年數位轉型部副部長 Bornyakov 開始管理其轉型以來，即使面臨戰爭考驗，仍持續發展壯大。它將駕照、報稅、財產登記、婚姻申請等 40 項公共服務與 30 份官方文件集中於單一行動平台，並串接 130 項網路服務，使用者人數已突破 2,270 萬。 Diia 的成功不僅是戰時數位韌性的縮影，也可能重新定義未來數位政府的運作標準。 烏克蘭數位奇蹟：戰火中誕生全球最智慧政府 App Diia 的成功絕非偶然，其根基早在戰爭爆發前便已奠定。 從 2019 年起，烏克蘭數位轉型部即開始推動整合式數位平台 Diia。這項前瞻性布局，讓 Diia 在戰爭爆發後，反而得以加速發展，迅速推出報修戰損、回報俄軍動態等一系列針對戰爭的專屬功能。這種快速應變的關鍵，在於烏克蘭早已建構完成的資料交換平台。該平台能讓跨部門資訊自動串接，避免民眾重複輸入相同資料，大大提升了服務效率和靈活性。 倫敦大學學院數位政府副教授 David Eaves 研究也指出，烏克蘭成功的秘訣在於應用程式開發前的扎實基礎工作。他分析，烏克蘭使用了類似愛沙尼亞的軟體，建立了一個高效的資料交換平台，極大地方便了政府部門和組織之間的數據流通。Diia 應用程式正是在這個強大的數據交換基礎上建構起來的。Eaves 教授解釋： 「如果你能靈活地移動數據，那麼構建新服務就會變得容易得多，因為你不用一遍又一遍地向公民詢問同樣的信息，而是只需請求他們允許你訪問這些信息即可。」 因此，使用者在申請福利時，無需重複輸入地址、出生地、婚姻狀況，政府也能根據稅務記錄來核對收入，這不僅減輕了行政負擔，也意味著政府無需重新設計系統來收集、儲存和處理這些資訊。 戰火加速數位化，Diia 靈活應變 戰爭的緊迫性也成為數位轉型的催化劑。 Eaves 教授表示，戰時的環境迫使政府放下繁文縟節，以「服務優先」為導向重新設計行政流程，轉向快速、集中、數據驅動的數位治理模式。這種轉變使得烏克蘭在政府服務數位化領域躍居領先地位。 數位轉型不只是打造漂亮的介面，更重要的是建構穩定且可交換的資料骨幹。Diia 的成功正是來自於其能夠靈活調用跨部門資訊，讓新服務快速上線，大幅減少了重複驗證與紙本申請的摩擦成本。這種靈活性讓烏克蘭得以快速增加新服務以應對戰爭挑戰。 Bornyakov 說，Diia 實際上推出至少 15 種與戰爭相關的不同服務，例如用戶可透過應用程式申請戰爭損害賠償（eRecovery），或報告俄羅斯軍隊的位置，以及流離失所者補助、申辦戰爭公債購買等；而且這些服務上線速度極快，部分在開戰數週內就完成。 成本與人才優勢：擁工程師大軍打造 Diia 烏克蘭之所以能在數位政府領域取得如此成就，也得益於其紮實的軟體底子和強大的成本控制優勢。 烏克蘭長期以來都是全球 IT 外包的重鎮，擁有近 30 萬名工程師，為其數位化發展提供了充沛的人才資源。 […]

台灣 AI 字幕平台 Taption 升級再進化，語音辨識精準度領先業界

AI 字幕生成平台 Taption 宣布完成重大升級，語音辨識精準度大幅提升，讓影音創作者幾乎不再需要手動校正。這項來自台灣團隊的創新，讓繁瑣字幕流程化繁為簡，逐漸成為新聞媒體、教育單位、宗教團體等內容製作者的首選工具。 從效率助手到業界標竿 自推出以來，Taption 以快速生成字幕、高準確率及直覺化的編輯介面聞名，廣受影音創作者與企業用戶青睞，大幅簡化繁瑣的字幕流程。資深影音編輯林小姐表示，自 2022 年起便使用 Taption，「那時候 Taption 就幫我們省下不少時間，尤其是編輯介面簡單好上手，真的很適合忙碌的創作者。」  她曾短暫試用過其他語音轉文字工具，雖然辨識準確度略高，但編輯流程較為繁瑣。為了兼顧準確與效率，她選擇將轉出的文字匯入 Taption，自動添加時間軸後進行編輯，結合兩者優勢完成字幕製作。 精準度突破，流程全面優化 Taption 近期的 AI 技術升級徹底改變了過去的使用習慣。語音辨識準確度顯著提升，甚至超越以往林小姐曾使用的工具，成為她與許多用戶的唯一選擇。「現在 Taption 的辨識精準到讓人驚訝，連口音或背景噪音都能處理得很好，」林小姐說道。「我的整個字幕流程又完全回到 Taption，省去來回轉換的麻煩，整體效率大幅提升。」  除了辨識能力的進步，Taption 的「翻譯記憶」功能與多格式支援，也進一步滿足用戶多元需求，從新聞媒體的報導影片、教育單位的教學內容、宗教團體的弘法影片，到電影業的字幕翻譯皆適用。平台持續以用戶回饋為核心，快速優化功能，貼近實際工作場景。  用戶回饋，品質有感提升 Taption 的進步，也真實反映在用戶的工作體驗中。資深用戶張先生分享了這次改版後的實際感受： 「這次改版後的辨識度非常高，非常準確，整段全部校正完，我終於不用一直改小錯字，頂多都是微調而已，而且校正的頻率變得非常低，幾乎都在看，很少動到鍵盤修改，謝謝你們這次的改版，讓我輕鬆很多，感謝！」  他提到，過去在校對字幕時經常耗費大量時間在細節錯誤上，而現在則能將更多心力專注於內容本身。這樣的變化，正是 Taption 致力於提升 AI 辨識準確度與使用體驗的最好證明。  近幾年，線上影音內容的消費量顯著上升，團隊預期字幕需求也將隨之提升。過幾年中團隊實際觀察美國市場後發現，美國市場用戶普遍偏好純淨的畫面呈現，相對而言對字幕的依賴性較低。市場反應未如預期。因此，Taption 隨即調整策略，將目標市場轉向字幕使用頻率更高、語言多樣性更複雜的亞洲地區發展。 展望未來：讓創作更簡單 Taption 創辦人 Jay Chen 表示：「我們的目標從來不只是做一款工具，而是幫助影音工作者專注於創作本身，而不是被繁瑣流程拖累。看到用戶因為我們的更新而改變工作方式，是我們最大的動力。」 Taption 正從台灣出發，走向全球AI市場，打造屬於台灣的 AI 軟體品牌。為企業用戶或個人創作者拓展全新面向，Taption 將持續以優化技術為核心，深耕AI產業為用戶重新定義字幕生成的標準。  （本文訊息由 Taption 提供，內文與標題經 TechOrange 修訂後刊登。新聞稿 / 產品訊息提供，可寄至：[email protected]，經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。圖片來源：Taption。）

人形機器人將進駐 NVIDIA 工廠？《路透》揭 NVIDIA 與鴻海計畫洽談中

NVIDIA 執行長黃仁勳今年 3 月預測，人形機器人將在 5 年內廣泛應用於工廠，如今，這項預測可能最先在 NVIDIA 自家的生產線實現。 《路透社》獨家報導指出，鴻海與 NVIDIA 正洽談在位於美國休士頓的新建 AI 伺服器工廠中部署人形機器人，用於組裝 NVIDIA AI 伺服器。若計畫順利推進，這將是 NVIDIA 首次採用人形機器人投入產品製造，也是鴻海首次在生產線投入人形機器人的 AI 伺服器工廠。 報導表示，NVIDIA 與鴻海雙方目標是在 2026 年第一季正式啟用這批人形機器人，詳細計畫內容將在幾個月內敲定。該工廠是 NVIDIA 於今年 4 月宣布的新型 AI 超級電腦製造設施之一，將分別與鴻海在休士頓、與緯創在達拉斯進行合作，屆時新工廠將開始生產 NVIDIA 的 GB300 AI 伺服器。 鴻海佈局人形機器人，11 月將亮相新款機型 根據報導，鴻海目前正在與 NVIDIA 合作開發自己的人形機器人，並同步試用中國優必選（UBTech）所製作的機型。但消息人士指出，目前尚不確定鴻海預計部署的機器人類型，以及初期導入數量。 儘管尚未公布具體用途，但報導指出，鴻海內部簡報曾提到訓練人形機器人執行「拿取與放置物件、插入電纜、進行組裝」等工廠作業流程。 實際上，今年鴻海集團旗下子公司富士康工業互聯網（FII）在 5 月透露，預計 11 月展示兩款自研人形機器人：一款具備雙腳行走能力，另一款則搭載自動導引輪式平台，後者成本較低。 目前已有多家車廠，例如 Mercedes-Benz、BMW 與 Tesla 嘗試將人形機器人導入生產線，中國也大力扶植此類機器人應用，期望未來多數工廠工作都能由機器人執行。如今，NVIDIA 與鴻海的合作可能將加速這場全球製造業的變革。 ＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Reuters》、《Tom’s Hardware》，首圖來源：AI 工具生成

【馬斯克的關鍵考驗】特斯拉 Robotaxi 德州上路，試營運有安全監控員陪同

特斯拉無人計程車服務終於正式啟動。6/22，特斯拉在美國德州奧斯汀推出 Robotaxi 試營運服務，這是執行長馬斯克十年來多次預告自動駕駛技術突破後，首次實際上路測試的里程碑。不過，這項服務目前尚未對外開放，僅限受邀用戶使用，並由前座的「安全監控員」隨車陪同，確保運行安全。 Robotaxi 德州啟動，由 10 至 20 輛 Model Y 試行 儘管特斯拉去年曾展示造型前衛的 Cybercab 無人車，但此次上線的 Robotaxi 採用特斯拉 2025 年款 Model Y。首批 Robotaxi 數量約為 10 至 20 輛，車身印有「Robotaxi」標誌，行駛範圍為奧斯汀南部限定區域，運行時間為每天早上 6 點至午夜 12 點，避開惡劣天氣、高速公路、機場和複雜的路口。單趟統一收費 4.2 美元（約新台幣 125 元）。 根據《The Verge》報導，乘客上車前需向安全監控員出示 Robotaxi App 身分驗證，並透過螢幕或 App 按下「Start Ride（開始行程）」鍵啟動行程。車輛內支援個人化音樂播放設定，操作介面和特斯拉具有 FSD 功能的車輛類似，並設有「靠邊停車」、「停在車道內」或「支援」按鈕。 根據特斯拉說明，Robotaxi 內建攝影機預設在行程中不會啟用，僅於乘客呼叫支援或發生緊急事件時啟用，並於行程結束後開啟以檢查車輛是否可執行下一趟任務。 純視覺技術首次實測，馬斯克自駕願景面臨考驗 與其他自駕公司如 Waymo 使用的 LiDAR 等多重感測系統不同，特斯拉的自動駕駛系統採用純視覺感測技術與端到端 AI 模型──完全依賴車體周圍的攝影鏡頭感測之影像進行系統判斷，並且用神經網路直接從攝影畫面學習下一步做什麼，中間不再由傳統模組分割流程，這讓 […]