百人小廠通吃三星、樂金訂單 Syswin突圍AMR戰場
人工智慧(AI)從數位世界走向實體場域,自主移動機器人(Autonomous Mobile Robot;AMR)成為製造、物流與智慧工廠的重要基礎設施。中國、美國業者佔據全球市場優勢之際,南韓東灘產業園區的Syswin
北美投資人逼問AI成長動能 日立滿手現金為何保守投資?
日本傳統電機大廠日立製作所(Hitachi)對於AI的投資舉措,近來頗受外界質疑。社長德永俊昭在2026年6月針對投資者的會議中,表示AI對日立不是威脅、是成長機會,並提出2028年3月前投資1兆日圓(約63億美元)的方向。據日本經濟新聞(Nikkei)報導,2025會計年度(2025/4~2026/3),日立提出Lumada
叫陣Tesla與波士頓動力! 宇樹機器人炫技出海卻撞高牆
在中美科技戰將機器人產業列為關鍵戰場之際,宇樹科技19日正式在中國科創板IPO,成為中國機器人產業發展的重要里程碑。同時也標誌中國機器人產業邁入新時代,有望在中國機器人產業掀起一場融資狂潮。隨著中國政府將資源傾注於機器人等產業,宇樹已脫穎而出,成為中國本土人形機器人領域的領軍企業。路透(Reuters)及華爾街日報(WSJ
宏達電推跨域AI互動問答平台 前期測試使用者逾80萬
宏達電19日宣布,將推出VIVE圓桌(VIVE Roundtable)全新AI專家團隊互動平台,以此建構其進軍生成式AI模型市場的灘頭堡。宏達電表示,VIVE圓桌平台推出之前,在前期測試即已吸引超過80萬名使用者進行體驗
AI服務走向分眾化 趨勢以資安切入家庭市場
趨勢科技旗下旗下消費性事業群TrendLife於19日宣布,將推出以家庭安全為核心設計的AI解決方案TrendLife Kaleida,讓使用者僅需透過一個家庭AI帳戶,即能讓家庭成員均能擁有內建資安防護、個人隱私與家長受戶
AI代理失控入侵同業系統 OpenAI放慢研發全面強化安全
在旗下自主AI代理意外入侵AI新創公司Hugging Face後,OpenAI宣布將放慢模型開發步調,並全面升級研究與訓練安全防護機制。彭博(Bloomberg)與路透(Reuters)報導,OpenAI與Anthropic旗下模型先前在安
AI供應鏈「缺」字當頭 COSA毛利率站穩35%聯鈞產能再翻倍
光通訊封測大廠聯鈞總經理宋天增表示,儘管供應鏈積極擴充產能,但供給仍遠落後市場需求,訂單排到數年後已成為常態,聯鈞自身產能同樣處於全滿狀態,預期短缺情況未來幾年仍將延續,整個AI供應鏈就是一個字「缺」,為了因應AI光通訊需求強勁,聯鈞近3年資本投資近新台幣30億元,光學次模組封裝(COSA)產能將翻倍擴充。延伸報導科技1
樂金啟用巴西新廠 加速布局全球南方市場
樂金電子(LG Electronics)在巴西啟用第2座家電生產工廠,規劃年產能達60萬台冰箱,並導入視覺人工智慧(AI)、數位分身(digital twin)等智慧工廠技術,推出因應當地電壓與氣候的客製化產品。外界解讀,樂金有望以此加快「全球南方」(Global South)布局。據韓媒韓聯社、Nocut
樂金偕NVIDIA加速機器人布局 衝刺12年量級訓練資料
樂金電子(LG Electronics)宣布攜手NVIDIA加深機器人事業合作,並計劃在2026年內投入數百台機器人、蒐集相當於12年份的訓練資料,同時也將運用NVIDIA Omniverse、Cosmos、Isaac等實體AI(Physical AI)技術,強化資料工廠(Data
絕版書成AI「飼料」? 亞馬遜疑大量收購供模型訓練
亞馬遜(Amazon)被爆向書商大量收購絕版珍本,掃描內容訓練人工智慧(AI)模型後即拆毀書籍,引發書商與網路社群論戰。據Ars Technica引述404 Media報導,書商長期懷疑AI業者為訓練模型收購大量稀有書籍,但苦無證據。如今有書商同意在售出的珍本書中藏AirTag追蹤器,確認書籍最終送抵亞馬遜位於拉斯維加斯(Las
AI也會自我審查? 美系模型對威權領袖格外「謹慎」
研究顯示,美系人工智慧(AI)模型因受訓練資料與安全機制影響,經常迴避批評威權領袖,對民主國家領袖則直言不諱,用戶以中文提問也更容易獲得支持中國的回應。Meta出資成立的獨立機構「監督委員會」(Oversight
科技大廠表外承諾達3兆美元 AI發展隱藏龐大支出風險
全球科技大廠近年積極擴建AI基礎設施,包含Alphabet、Meta、亞馬遜(Amazon)與微軟(Microsoft)等9家科技企業,已累積高達3兆美元的表外承諾,但這樣的承諾金額卻遠高於實際帳面數字。華爾街日報(WSJ)報導,這項針對Alphabet、Meta、亞馬遜、微軟、甲骨文(Oracle)、NVIDIA、博通(Br
科技1分鐘:模型崩潰(Model Collapse)
模型崩潰當網路充斥著大量AI生成的文字或圖片,新一代模型在抓取網路資料時,會無可避免地將這些非真實數據當成學習教材。於是將引來三大核心問題:1.錯誤累積:第一代AI產生的微小統計偏差,會被下一代AI當作「正確解答」,並進一步放大。2.
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