<p>台灣人工智慧學校基金會在今（9 日）舉辦「2025 台灣人工智慧年會」，台灣人工智慧學校基金會副董事長魏啟林表示，今年活動主題聚焦在「台灣 AI 的競爭力」，期待能在經歷第四次工業革命的此刻，掌握「AI 」這個新動力。「台灣如何成為 AI 中心之一？最重要的是維持硬體設備的供應優勢，並培養跨產業領域的 AI 人才，」魏啟林建議，政府應該積極發展高品質的 AI 基礎建設，同時強化算力與電力，再進一步協助中小企業加速 AI 轉型、深化百工百業的 AI 應用，這將是台灣提升競爭力的關鍵。 「在新一波的 AI 發展中，總統近期提到 Embodied Intelligence，就是我們未來看到的 AI 將無所不在，」副總統蕭美琴強調，未來 AI 將是世界轉型進步的重要推手，在製造、醫療、照護與日常生活的服務中展現實際價值。「台灣作為民主社會，我們必須讓 AI 帶來信任與自由，而不是削弱公平和穩定，AI 所帶來的是進步而不是迷惘，是信任而不是虛幻，」蕭美琴表示，台灣在追求 AI 發展速度的同時，也同樣重視「均衡」的概念，期待各產業、各世代人才、台灣的各個角落，都能享受 AI 帶來的效益。 華碩電腦董事長施崇棠解析台灣 AI 發展的三大優勢 華碩電腦董事長施崇棠在「台灣AI競爭力的戰略定位與實踐：在 AI 2.0 時代鞏固基本功，建立可信任的國家品牌」演講中強調，台灣在 AI 發展上具備工程能力、模型工程能力與應用導入能力等三大戰略優勢。首先台灣擁有全球最完整的 AI 伺服器與系統產品供應鏈；其次在模型工程上，台灣團隊擅長針對開源大語言模型進行在地語言優化與產業微調，打造「可信、可控」的主權 AI；最後，台灣的 ISV／SI 生態完整，能快速將 AI 技術落地製造、醫療、金融與物流場域，形成需求驅動創新的橋樑。 「台灣的角色不是被動跟隨或模仿，而是要在全球競局中，提供一條可信任、可落地、可共享的替代路徑，這條路徑必須結合算力平台、模型能力、資料治理與應用導入，並依靠具備專業實力的在地實踐者，才能真正讓台灣成為被看見、被需要、被信任的全球選項，」施崇棠強調，台灣必須把政策、產業與場域串成國家戰略，才能成為 AI 時代不可忽視的選項。 簡立峰剖析台灣在 AI 時代的三大新機會 在「人工智慧政策，台灣的選擇」主題論壇，特別邀請到 […]</p>
<p>「OpenUSD 能夠為兩大產業帶來最大價值，一種是對 Time to Market 要求很高，另一種是應用非常多物理 AI 的產業類型，這兩類會是 OpenUSD 能夠發揮最大價值的領域。」── MetAI 宇見智能共同創辦人暨執行長 余泰萬 MetAI 宇見智能是新一代智慧製造解決方案供應商，致力於運用 3D 模擬與 AI 建構虛實整合的智慧工廠。自創立以來，MetAI 即以模擬為核心，打造可支援各類 AI 模型訓練的虛擬場景。在探索多種平台後，MetAI 最終選擇 OpenUSD 作為核心元素，原因在於其格式能夠承載最豐富的物理參數，使得模擬結果得以接近真實世界的樣貌與運作方式。 MetAI 的客戶主要集中在精密製造業與倉儲物流領域，因為實際建設與測試耗費的資源與成本極高，這些產業往往面臨無法在真實世界中測試不同倉儲佈局、生產線最佳化配置等挑戰，例如相對簡單的倉儲規劃空間，傳統是透過 2D 設計圖手動建立一個物理準確的 3D 模擬環境，常常需要數千甚至數萬個人力工時才能完成，效率與可擴展性皆受限。 為了解決這些痛點，MetAI 特別開發演算法，可以在數分鐘內將 CAD 或 Excel 檔案的 2D 藍圖，快速轉換並生成一個可互動、具物理真實性的 OpenUSD 3D 場景。以 MetAI 和自動化系統整合商廣運的合作為例，MetAI 可以協助廣運建立虛擬倉儲環境，並在尚未實體建置前，先開始進行多方案模擬，讓過去必須耗費千小時手動建立的模擬環境，現在只需要數分鐘即可完成，還能即時調整與驗證，有效節省時程與測試成本。 另一方面，MetAI 也與台積電合作，透過 OpenUSD 與 NVIDIA Omniverse™ libraries 模擬不同環境安排、設備配置與空間動線，以優化產線建立的流程及效率。這些應用場景不僅證明 MetAI 的技術彈性，也展現 […]</p>
<p>警方筆錄是案件中不可或缺的文件，不僅記錄警員對事件的敘述，也往往影響檢察官是否提起訴訟、法官是否批准羈押、甚至影響辯護律師的策略和陪審團的觀感。隨著人工智慧逐漸滲透各領域，警方筆錄的生成方式正迎來新的轉折。 由美國警用武器品牌 Axon 開發的 AI 工具 Draft One，利用改良版的 ChatGPT，結合警員隨身攝影機所錄製的影像轉譯，能快速生成警方筆錄的初稿，徹底改變了傳統的報告撰寫流程。 耗時近幾小時的工作，現在僅十分鐘 這項技術的導入，源自於警局人力長期不足的現實困境。美國多數警局在招募與留任上，皆面臨挑戰，平均人力缺口達一成以上，導致警員必須同時肩負更多行政與現場勤務。筆錄的撰寫，更是耗費時間且影響效率。一份完整的報告往往需要四、五十分鐘才能完成，不僅占用警員原本能投入巡邏與社區服務的時間，也降低了單位的整體運作靈活度。 Draft One 的出現，提供了明顯的解決方案。有警員親身證實，以往需耗時近幾小時的工作，現在僅需十分鐘。 目前包括科羅拉多州、印第安納州、佛羅里達州在內的多個警局，已經正式採用這套系統。從成效層面來看，Draft One 帶來的效率提升難以忽視。科羅拉多州科林斯堡的技術部門統計，導入後報告撰寫時間縮短近七成，大幅減少了警員的工作量。 更進一步，技術開發者認為 Draft One 透過邏輯化的初稿格式，能順帶提醒警員補充遺漏的細節，使報告更加完整。 公民權益團體稱，需讓各方知曉 AI 參與細節 不過，科技方便伴隨著問題也因此浮現。首先，AI 生成筆錄牽涉到的是司法公正性，任何錯誤或偏見都有可能影響案件走向。語音轉文字的過程中，若 AI 誤判口音，可能將「肯定的回覆」錯聽成模稜兩可的說法；而在實際互動中，一個點頭或眼神，也未必會在文字報告中得以呈現。 且 AI 的訓練過程勢必使用過去的執法記錄庫，如果過去紀錄本身存在偏差，Draft One 便可能在不自覺間放大這些問題。 除此之外，透明度則是另一個極具爭議的焦點，Draft One 的設計並不保存 AI 所生成的最初草稿，僅保留由警員確認簽署後的最終版本。因此外界無法追溯 AI 草稿與警員修改的差異。 簡單來說，一旦警員沒有仔細審核，卻仍在報告上簽名，就等於「無意中承認錯誤敘述」，這會讓後續司法程序受到干擾，某些案件甚至可能因此走向錯誤判決。具體案例是美國華盛頓州金郡檢察官辦公室（King County Prosecutor’s Office），他們明確表示不會接受由 Draft One 協助生成的警方報告，原因就是擔心 AI 初稿的錯誤被警員忽視。 另外，也有公民權益團體認為，既然 AI 報告可能影響個人權利，那麼涉及 AI 的部分不可以被隱匿；他們主張採取 「極度透明原則」（radical transparency） 原則，也就是所有由 […]</p>
<p>專訪：《TechOrange》社長戴季全 / 撰稿：李昀蔚 隨著近年台灣政府積極推動「AI 十大基礎建設」與「AI 人才」計畫，讓 AI 教育與人才培育議題不斷成為焦點。本集《全新一週》特別邀請均一平台教育基金會董事長兼執行長呂冠緯，從親身經驗出發，分享個人應用 AI 的心法，以及 AI 在職場、教育與政策端帶來的影響及挑戰。 應用 AI 的兩大心法：大量嘗試、理解「原生家庭」 「第一件事情就是『大量用』，因為人是經驗的物種，所以談方法之前，要先有『量』，」呂冠緯舉例，即便醫師學習再多技術，仍需大量手術才能熟練，應用 AI 也是如此，只要先大量用了以後，就會抓到一些眉角，再跟別人大量討論、獲得回饋後，就比較容易學會。 不過，現在 AI 模型眾多，使用者如何選擇合適模型？「我後來有個體會，就是要去認識這些模型的『原生家庭』，」呂冠緯分析，原生家庭會決定模型長什麼樣子，像是 Google 的原生家庭是 Google Search，所以對於資料的正確性比較在行；如果是OpenAI，就比較適合拿來做創作性的東西。此外，如果是想要了解國際八卦討論，呂冠緯分享自己會用馬斯克（Elon Musk）的 Grok，因為 Grok 的原生家庭是 X ，因此針對網路上的熱門話題，跟 Grok 對話會產生有趣的結果。「總結就是兩件事，首先是大量試錯、大量用、大量討論；其次是認識模型的原生家庭，進而理解怎麼使用這個模型比較合適，」呂冠緯說。 AI 對學習與職能的衝擊 從自身經驗出發，呂冠緯進一步探討 AI 對學習與工作者職能帶來的具體影響。例如均一平台教育基金會推出 AI 筆記本，能讓學生在觀看影片、解題時更有效率地自學。 「傳統學習是你卡住了，可能就要問人或是看一下習題詳解有沒有回答到你的需求，如果不符合的話就會卡在那，但透過 AI 筆記本可以了解相關知識脈絡，如果看影片做習題卡住，就可以跟 AI 進行家教式的對話，這種引導過程又被稱為『半蘇格拉底式』，」呂冠緯說明，AI 通常會澄清三到四次，直到學生即將失去耐心，才會給出標準答案，這樣的設計，讓學生在得到答案之前，仍能透過思考和對話逐漸理解內容，而不是被動接受答案。更重要的是，AI 不僅能協助考科學習，還能模擬不同領域的工作者，提供虛擬訪談體驗，讓學生可以透過這樣的互動，學習到課本以外的知識與經驗，並獲得更豐富多元的成長機會。 在職場端，呂冠緯也以產品經理（PM）的工作內容為例，說明過去需要請設計師繪製 wireframe 或 UI／UX 圖面，如今生成式 AI 工具已能協助完成初步設計；同樣地，原本必須依賴前端工程師撰寫程式，現在產品經理也可以先透過 AI […]</p>
<p>一年一度的 SEMICON Taiwan 國際半導體展即將登場，日月光半導體執行長吳田玉、環球晶圓董事長暨執行長徐秀蘭等產業重量級人士在展前記者會上，分享對全球半導體產業趨勢的觀察與洞察。 吳田玉：半導體產業進入價值重塑階段 吳田玉指出，未來 10 年全球半導體營收將逾 1 兆美元，但產業價值鏈正進入重塑階段，業者需重新盤點自身價值與合作夥伴間的關係，屆時市場重點在於誰能在重塑後的價值鏈獲得最高價值。 他認為短期內，產業的挑戰在於滿足全球供應鏈對先進製程的要求，特別是 AI 超大型資料中心（AI Hyperscaler），不過他提醒在積極增產、爭取訂單的同時，應了解「後 AI 時代」，也就是 AI 應用面的發展，並為自動化、矽光子、CoWoS 和電源管理等領域做好準備。他強調，這一波 AI Hyperscaler 投資發酵後，將對產業帶來非常大的「後座力」。 針對中長期，吳田玉認為地緣政治的不確定性，加上未來的客戶需求將變得更龐大且更精準，並尋求更簡化的解決方案，台灣需有選擇性地確立符合自身公司和產業鏈的戰略目標，選定目標後要思考「以後（的競爭）將不再是晶片、封裝、測試或材料，而是要從整體系統優化的角度，」以應對摩爾定律的演變、3D IC 的能源管理、追求更高的經濟效益等挑戰。 吳田玉說，台灣擁有相對完整的半導體生態系，在製造、設計和 ODM/OEM 方面表現出色，在資料中心先進製程方面佔有先機，但他認為這一態勢在未來兩至三年會轉變，應利用現有優勢增加投資、尋找新客戶並研發新技術。他也說，台灣需要變強，但仍無法包攬所有產業環節，因此必須「強強聯手」，優先從台灣內部生態系統有效溝通、策略性合作，以確保台灣持續的競爭力。 徐秀蘭：關鍵材料成為產業新的「卡點」 環球晶圓董事長暨執行長徐秀蘭在展前記者會分享，從長遠來看，除了關注系統和未來應用如量子電腦、人形機器人、低空經濟之外，許多微觀但非常關鍵的小東西如「關鍵材料」也一樣重要。她指出，如果未能掌握關鍵材料，就可能不知道產業鏈會在何處被卡住，因此未來產業的瓶頸可能不再僅限於產能與技術，關鍵原料、供應鏈韌性也會成為新卡點。 徐秀蘭表示，關鍵材料的複雜度比製程更高，因為通常有保存期限而難以囤積，且大多數掌握在少數國家之中。因此，她指出全球半導體趨勢正在從追求低成本、Just in Time（即時生產） 的「任性」，轉向本土化、Just in case 的「韌性」，並且關注淨零排放、循環經濟。 她期望台灣能逐步提升材料自主率，特別是在容易被「卡脖子」的領域，透過政府和業界共同努力。徐秀蘭也坦言，實現韌性可能導致成本增加，因此需要透過自主研發、國際合作和整合來解決每個關卡，才能讓台灣半導體永續發展，並且越做越強。 AI 機器人浪潮來襲！立即免費下載《AI 機器人全球 7 大勢力關鍵報告》，解鎖各國 AI 機器人發展重點 ＊本文開放合作夥伴轉載，首圖來源：《TechOrange》拍攝。</p>
<p>企業進入快速導入人工智慧工具的時代，創新加速了企業的數位轉型，但同時也衍生出組織內部在 AI 安全治理上的結構性斷層，隱藏著許多風險尚未被妥善掌控。 首先，這種斷層主要來自於工程部門和資安團隊之間的步調落差。工程師們因為業務需求或市場壓力，往往較早被企業下令要快速導入 AI 應用，目標是改善效率、提升使用體驗，甚至提升企業競爭優勢。相較之下，資安團隊則難以同步建立完整且有效的安全防護措施，無法立即應對由 AI 系統所帶來的新型態威脅。 這不只是技術層面的問題，更牽涉到企業內部溝通和決策的矛盾。許多時候，領導者對於員工實際使用 AI 工具的頻率和廣度存在認知偏差，進而忽視了資安防護應提早準備及加強，放大安全漏洞。 AI 導入的四大潛在風險 第一個挑戰是資料洩露的風險。不同於傳統資訊系統，AI 尤其是 LLM 具備類似「記憶」的機制，能夠隨著時間的推移儲存和保留資訊。員工在與 AI 互動時，可能不經意提供敏感的客戶資料、商業機密或個人資訊，而 AI 會基於過去的交流，在後續回應中「記憶」這些資訊，甚至將其暴露給後續的使用者，造成難以預測的洩露情況。 不少企業在實際運作中才發現，員工習慣用 AI 幫助撰寫文件、生成報告時，已經將極為重要的內部資料「輸入」給 AI，這些資料若未加以隔離或清理，就成為潛在的安全漏洞。 其次，即時注入攻擊（Prompt Injection Attack）成為另一個危險因子。這種攻擊手法利用 AI 系統對用戶指令的敏感性，故意將隱藏指令植入文件中。例如一位懂語言模型的應徵者，可能在履歷的 PDF 裡內嵌特殊指令，讓 AI 驅動的人力資源系統優先考慮他們的履歷，即使客觀條件較弱也能提升履歷順序。或者供應商在合約或投標文件中暗中夾帶指令，誘使採購 AI 系統偏向其方案。這些行為看似微妙，但足以對決策造成偏頗，甚至破壞公平性。面對這類攻擊，傳統的資安機制難以防範，企業必須提升 AI 對內容的識別和防禦能力。 第三是權限管理的不足。AI 可跨越不同部門和系統，若沒有嚴謹的身份驗證和權限控管，一旦AI 被不當使用者存取，可能導致核心商業資訊、客戶個資或內部被外泄。這不僅會帶來營運風險，更可能違反相關法律法規，面臨合規性懲罰，引發企業經濟損失和信譽受損。 第四方面則是可視性缺口。多數 AI 系統缺乏對內容和回應的全面監控，企業在使用這類系統時，往往無法取得全程透明的操作紀錄和決策依據，使資安團隊難以及時發現異常行為或濫用情況，無從有效稽核。當安全事件發生時，這種情報的不足也會拖延調查與補救時效。 四階段 AI 安全治理，打造系統化防禦 回應這些複雜的資安挑戰，企業必須建立一套系統化且可實踐的 AI 安全治理框架，分成四個階段推進。 首先是評估階段，企業需要徹底盤點目前所有 AI 應用，包括內部已申請、正式部署的系統，甚至未經授權的「影子」AI 工具。這項工作不只限於技術盤點，更要透過與各部門主管訪談及員工調查，深入了解 AI […]</p>
<p>澳洲軟體公司 Atlassian 近期宣布將以 6.1 億美元收購 Arc 和 Dia 瀏覽器的開發商 The Browser Company。Atlassian 的執行長兼共同創辦人 Mike Cannon-Brookes 表示，這筆交易是希望「重新構想 AI 時代的知識工作瀏覽器」，並強調 Atlassian 的目標是與 The Browser Company 共同創造一個「由 AI 驅動、為多個 SaaS 應用程式優化」的瀏覽器，讓知識工作者每天都能愛不釋手。 這筆收購案不僅讓 Atlassian 正式進入 AI 瀏覽器市場，更讓 Atlassian 與 Google、Apple 等傳統網路瀏覽器巨頭正面對決。 Atlassian 的戰略野心：打造 AI 驅動的「工作專用」瀏覽器 在 Atlassian 的戰略中，The Browser Company 開發的 Dia 瀏覽器扮演核心角色。 Dia 的設計以 AI 為核心，並結合網路瀏覽器與聊天機器人功能，不僅能讓用戶在不同分頁之間移動數據，還能與 Gmail、行事曆等服務整合。儘管 Dia […]</p>
<p>重複性與基礎性任務已成為 AI 的強項。那些曾經屬於初階開發者的工作內容，包括重複性的腳本撰寫、HTML 版面配置，或簡單的 DevOps 設定，現在都能被 ChatGPT、GitHub Copilot 和 Amazon CodeWhisperer 等 AI 工具接手處理。這不僅僅是效率的提升，而在業界是結構性改變。 更關鍵的是，不論初階還是高階，開發者職能門檻正在急遽上升。剛進入行業的初學者現在被要求要能有數年工作經驗的技術水準。現在的工作重點也不再只是撰寫程式碼，而是要理解系統、建構問題框架，並像與團隊成員合作一樣與 AI 協同工作。這對剛出社會的新鮮人來說是一個相當高的要求。 AI 工具重塑開發者入行路徑 傳統「從基礎做起」的職涯階梯已被打斷，這對軟體教育帶來了挑戰。大學畢業生在剛畢業時，只具備了進入職場所需技能的 20-30%，而如今，那些幫助他們完成課業的 AI 工具，同時也成為了他們在求職市場上的競爭對手。 然而，這個變化也帶來了新的學習需求。對於剛開始學習開發的人來說，避免過度依賴 AI 來完成任務變得至關重要。雖然這樣的依賴很誘人，但長期來看是有害的。如果跳過實作的練習，就會錯失對於軟體運作架構的深度理解，而這種理解對於想要成長為能夠領導、設計架構並引導 AI 的開發者來說是至關重要的。 成為能引導 AI 的工作者才是未來的關鍵能力。新進開發者必須學會審查而非僅僅是生成程式碼，並掌握「情境工程」的技巧，也就是為 AI 提供正確背景資訊的技術，讓它們能夠一次性解決問題。 在這個新時代，最有價值的技術人員不會是那些能寫出完美程式碼的人，而是那些知道應該建構什麼、為什麼重要，以及如何讓 AI 系統有效完成大部分工作的人。 開發流程集中化，一人多工成常態？ 另外，過去軟體業明確劃分的角色界線正在模糊化，前端開發者、後端專家、DevOps 工程師、QA 測試人員等傳統分工，很快就會被一個開發者加上多個 AI 工具的協作下被取代。 開發流程的集中化使得一人多工成為常態，從效率角度來看，這個改變有很多值得慶祝的地方，減少溝通時間、更快的結果產出，以及一個人能現實完成工作的標準大幅提高。 但也不代表整個軟體開發團隊會消失，而是結構將會改變。協作重點將轉向策略決策、產品設計，以及確保 AI 工具被負責任且有效地使用，人類工作者的投入將不再著重於實作，而更多地是引導產品設計及發展方向。 同時，QA、DevOPs 等角色將與 AI 工具深度整合。專業化的 AI 代理將處理標規的程式碼和審查工作，而人類工作者則專注於架構設計、判斷決策和系統思考。 未來的開發者像是「產品設計師」 可以想像未來五到七年，我們將看到更多混合職能的工作者出現，單一工作者可以部分是開發者、部分是設計師、部分是產品規劃者。工作的核心不再是撰寫程式碼，而是使用 AI […]</p>
<p>蘋果在全球 AI 競賽中尋求立足點，下一步行動可能是進軍網路搜尋領域。《Bloomberg》報導，蘋果正在建立一個名為「World Knowledge Answers」的 AI 搜尋平台，可能會整合進 Siri 升級版中，也可能被納入 Safari 網路瀏覽器和 Spotlight 智慧型手機的搜尋介面，挑戰 OpenAI 與 Perplexity 等新興 AI 搜尋服務。 《engadget》評論，蘋果自從 2024 年在 WWDC 大會上推出「平淡無奇」的 Apple Intelligence 後，在 AI 競賽中始終處於落後位置，市場期待藉由 AI 升級的 Siri 也遲未出現，引發市場對蘋果 AI 策略的質疑。 Siri 將迎大改版，加入 AI 搜尋引擎 知情人士告訴《Bloomberg》，蘋果計劃在 2026 年春季發表 World Knowledge Answers 這項服務，內部將之描述為「答案引擎」，背後理念是讓 Siri 和蘋果的作業系統成為用戶尋找網路資訊的地方，其介面還將融合文字、照片、影片和興趣點，類似於市場上的 ChatGPT、Google 搜尋的 AI 摘要（Overviews）。 不過這種方法仰賴生成式 AI 的關鍵技術：大型語言模型（LLM）。據稱蘋果升級版的 […]</p>
<p>亞馬遜（Amazon）近日推出最新工具 Lens Live，期待助力消費者透過視覺搜尋，在現實世界中發現新產品。Lens Live 是現有 Amazon Lens AI 視覺搜尋工具的「升級版本」， Amazon Lens 允許用戶透過拍照、上傳圖片或掃描條碼來發現產品，相較之下 Lens Live 則為 Amazon Lens 注入「即時性」，讓購物者只要將手機鏡頭指向現實世界中的物品，就能即時看到匹配的商品。 Lens Live 的核心功能與用戶體驗 Lens Live 目標是提供流暢且互動的購物體驗。像是當用戶開啟 Lens Live 功能後，只要平移相機， Lens Live 便會即時偵測畫面中的物品，並在螢幕底部以可滑動的輪播形式顯示匹配的商品。如果使用者找到喜歡的匹配商品，就可以直接點擊加號圖示將商品加入購物車，或者點擊心形圖示保存到願望清單中，所有操作都可以透過手機的鏡頭完成。 此外，Amazon 的 AI 購物助理 Rufus 在 Lens Live 的新體驗中也扮演關鍵角色。Rufus 能夠提供 AI 生成的商品摘要和建議的對話提示，讓購物者可以透過提問了解更多商品資訊，幫助購物者在購買前進行快速的產品研究，甚至可以幫助購物者查看 Amazon 是否更優惠的同款商品。 Lens Live 背後的技術支持 Amazon 表示，Lens Live 結合設備端視覺 (on-device vision) 與雲端模型 (cloud […]</p>
<p>數位發展部新任部長林宜敬今（3 日）舉辦媒體交流會，他指出未來施政如同先前宣示，將在前任部長黃彥男打下的基礎上，繼續以三大面向推行：推動 AI 產業、強化資安韌性，以及打詐，同時也會加強建設數位政府。 5 大面向推 AI 發展，鼓勵產業做「產品」而非「專案」 在推動 AI 產業方面，林宜敬進一步解釋，將透過五大政策工具：算力、資料、人才、行銷、資金，建構健康的軟體生態系。由於延續前代政策，當被媒體問及這是否「黃規林隨」？林宜敬表示，這五大政策工具規劃正是他擔任次長期間，前部長交辦給他的任務，「可以說是我規劃的，也可以說是黃部長規劃的，」他強調，最重要的是加強執行和落實。 以算力來說，數發部將提供免費的 GPU 算力給台灣 AI 新創驗證想法，走出創業第一哩路；資料方面則會修改法令，將不涉及機敏、個資的政府資料釋放出來，同時籌設台灣主權 AI 訓練語料庫，讓台灣 AI 新創有足夠訓練資料，並確保訓練出來的 AI 具備台灣觀點。 在人才方面，林宜敬表示，數發部將訂定台灣 AI 產業人才認定指引，讓人才的需求、訓練以及認證單位有共同遵循架構，除了滿足產業對人才需求，也讓 AI 人才訓練本身成為生機蓬勃的產業。 在行銷方面，數發部將依照醫療、照護、製造等產業類別，分別舉辦各式 AI 產業媒合會，讓 AI 新創迅速找到大量且穩定的訂單。在資金方面，林宜敬表示數發部已向國發會匡列新台幣 100 億的資金，投資有產品、有行銷能力的 AI 公司，協助迅速打入國際市場。 林宜敬表示，他上任後想加強的事，就是讓台灣軟體產業盡量做「Product（產品）」，而不是「Project（專案）」，前者針對不特定的客戶設計產品，後者明確而特定地服務某一客戶並客製化。他強調，軟體的特性是開發成本高、複製成本低，要成為健康、走出世界的軟體公司關鍵就是做產品。林宜敬也進一步談到，這些產品又可以組合成一個個模組提供客戶，是許多世界上成功大型企業的做法。 至於行政院剛通過的《人工智慧基本法》，《TechOrange》提問未設專責機構，如何促成各部會訂定作用法？林宜敬表示，行政院的態度是認為 AI 實在是太重要，不只跟國科會或數發部有關，不設立主管機關並非認為此事不重要，而是「希望各部會能動起來」；另一方面，負責的機關就是行政院本身，而行政院所屬的各部會都要推動 AI，繼續做 AI 風險監管。 強化資安韌性、打詐三管齊下、數位政府願景全揭露 針對第二個施政方向：加強資安韌性。林宜敬強調希望結合民間資安產業的力量，共同守護台灣政府部門、關鍵基礎設施，以及產業供應鏈的資安與韌性。他表示，數發部希望民間資安與衛星等產業在守護台灣的同時，也能獲得豐厚的利潤，進入正向循環。 打詐做為第三個施政重點，林宜敬表示會持續加強相關工作，從法律、科技以及商業面三管齊下，迅速反應、阻絕詐騙集團。法律面已通過打詐專法、實施廣告實名制；技術面已設立通報查詢網，以及物流隱碼、DNS RPZ 機制、政府簡訊短碼；商業面則點名將持續尋求 Google、Meta、LINE 合作，因為這些社群巨擘能在不涉及隱私和妨害秘密通訊自由的前提下，看到更多行騙的過程，並透過自動化工具預防詐騙發生，事後也能協助警方將犯罪集團繩之以法。 在加強數位政府方面，林宜敬表示會持續推動數位憑證皮夾建設，「因為我們相信數位憑證皮夾是未來數位世界的基礎設施，」其選擇性揭露功能可更好地保護民眾隱私、改善台灣數位經濟效率。 林宜敬最後指出，從全球科技產業的發展歷史來看，軟體產業的創新與突破通常來自民間產業的自由競爭，數發部最大的職責就是創造適合台灣 AI、資訊服務產業成長茁壯的產業環境，讓產業在幫助社會解決問題的同時，能獲得豐厚的利潤，又不會帶給社會新的問題。 ＊本文開放合作夥伴轉載，首圖來源：《TechOrange》拍攝。</p>
<p>美國哥倫比亞特區地方法院法官 Amit Mehta 在 9 月 2 日裁定，針對 Google 在線上搜尋領域的非法壟斷，Google 無需出售 Chrome 瀏覽器。Amit Mehta 認為，強制讓 Google 與 Chrome 分拆是「極其混亂且高風險」的舉動，因為 Chrome 並非獨立運營的業務，且完全依賴 Google 的基礎設施，因此若讓 Google 出售 Chrome，可能導致「產品嚴重退化」並「損害消費者福利」。 裁定公布後，市場反應相當正向：Google 母公司 Alphabet 股價跳漲 8%，同時 Apple 股價也上漲超過 3%，因為 Google 將繼續向 Apple 支付每年約 200 億美元的巨額款項，以確保成為 iPhone 的預設搜尋引擎。 Google 面臨的新限制 儘管保住 Chrome，但 Google 被命令必須與競爭對手共享部分有價值的搜尋數據。多年來，Google 從搜尋中收集大量數據，數據總和高達所有競爭對手總和的九倍，未來若共享部分數據，也將幫助競爭對手「識別和抓取更多有價值的網頁」，進而更有效地提供搜尋結果。不過專家也提醒，未來若要管理共享數據，將涉及複雜的隱私問題。 此外，Google 被禁止簽訂任何可能切斷競爭對手搜尋或 AI 助理產品分銷渠道的排他性協議，且必須成立一個由五人組成的反壟斷技術委員會，負責監督 Google 遵守裁決結果，並在確保數據共享的同時保護用戶隱私。 […]</p>
<p>讓我們為台灣的 AI 治理，挪出一點思考空間。 從一個大家都很關心的問題說起：打擊犯罪到底是哪一個部會的事？在過去科技還沒有深入衝擊社會的時候，內政部警政署有明確的職責、能夠清楚行使公權力並有效打擊犯罪。但為什麼現在，這個「打詐」任務看起來像數發部的責任？ 事實上，詐騙是犯罪行為，內政部與法務部當然不能置身事外。然而，當防詐工作變得複雜，它同時會牽涉到數發部、金管會與 NCC 等單位。這說明即便有明確的「主管機關」（如法務部負責犯罪預防），許多新興議題仍需要多個「目的事業主管機關」共同協作。這種多頭馬車的困境，也同樣出現在 AI 人才培育、產業應用等各個領域。例如，AI 教育雖為教育部的責任，但教育部可能不夠理解 AI 技術，所以需要數發部、國科會等單位協助；勞動部則必須了解產業需求與 AI 對工作的衝擊，才能超前部署進行人力資本規劃。 看起來，每一件與 AI 有關的事，都和數發部有關係。但數位發展部真正適合的樣子，應該不是一個萬能部會，而是扮演跨部會協調引導的角色——更接近「數位發展委員會」。 只修訂 AI 基本法就夠了嗎？ AI 基本法的本意，是要提供一個治理 AI 的法制框架，但台灣目前的狀況，有時會將「立法」當作唯一的「解方」。事實上，若缺乏制度基礎與治理架構的法律，就像跑車有方向盤卻沒有傳動軸，恐淪為紙上談兵，哪裡都到不了。 回顧歐盟、日本、韓國等國際經驗，可以發現一個共同點：成功的 AI 法律推行，都仰賴強大的專責機構與跨部會治理機制。例如，歐盟 AI 法案（AI Act）並非單靠一個部會完成，而是由歐盟委員會（European Commission）進行跨部會協調，並由歐洲 AI 辦公室（ AI Office ）作為主管機關，確保各成員國政策的落實。 同樣地，韓國在推動《 AI 國家戰略》之前，先由總統直屬的「國家人工智慧委員會」整合教育、產業、國防與金融等各方資源。立法與政策是配合制度推動的結果，而非制度的起點。日本的 AI 政策則最早由「內閣府」領導，而非分散在產業省或其他部會。內閣府負責制定《 AI 戰略》，再由各部會分工落實，確保法規與政策方向的統一。 這些國際案例共同顯示，成功的 AI 治理模式皆是治理機制與立法雙軌並行。即便 AI 基本法草案已通過，台灣若缺乏與其相應的治理機制，可能會落地緩慢。AI 涉及國安、經濟、教育、司法、醫療、文化、甚至主權等全方位領域，不太可能由單一部會全面掌握。 我們有哪些有效的制度設計可能？ 此刻，即便立法程序已經啟動，我們仍然可以著手建立配套運作機制。國發會可以協助研擬國家層級的 AI 發展大方向計畫，當政策涉及跨部會合作與協調時，行政院政務委員當然也能發揮功能，協助行政院長整合協調。 但更根本的解決之道，可能是借鏡國際的經驗，先行建立一個能整合全局、明確的 AI […]</p>
<p>中國機器人製造商優必選科技（UBTECH Robotics）近日獲得來自香港與阿布達比的投資機構 Infini Capital 最高 10 億美元戰略融資授信額度，引發產業與資本市場關注。 Infini Capital 將以多元化金融工具向優必選提供資金，包含股權分配、可轉換公司債等。作為協議的一部分，Infini Capital 也計畫把在優必選的持股提升至約 5%，並強調這不僅是短期資金援助，更是長期合作的決心。 這筆鉅額資金首先將用於提升生產力與研發。根據《南華早報》報導，雙方計畫在中東地區成立合資企業，興建一座「超級工廠」以及研發中心，目的是建立從研發、零組件供應到量產的一條龍供應鏈。Infini Capital 也表示，將利用自身在 AI 與機器人供應鏈的投資經驗及資源，協助優必選開發「更強大且更具成本效益的人形機器人」，進一步提高量產可行性與產品競爭力。 這筆交易其實發生在一個更大的產業脈絡中：近年中國民間持續加碼投資 AI 與機器人領域，嘗試把技術轉化為商用。對於投資方 Infini Capital 而言，在香港與阿布達比的布局，反映出希望扮演「連接大中華與中東市場」資本樞紐的決心。 中國機器人產業的驚人動能 中國近年透過大規模自動化，不僅改變工廠面貌，也在出口市場上重塑競爭力。根據《金融時報》觀察，中國正透過大規模自動化把製造實力轉化為出口動能，像是中國工廠每年約新增部署 28 萬台工業機器人，約占全球新增數量的一半，使得機器人密度已經超越德國並快速接近韓國的水準。 另一方面，憑藉價格僅為日本競品 60% 的競爭優勢，中國機器人製造商得以在本土市場迅速取代進口設備，並把成本優勢轉化為對外競爭力。《金融時報》也指出，有工廠在引入焊接機器人後，將焊工成本壓低近一半，生產效率明顯提高。總體而言，中國正透過大量部署機器人、降低人力成本、保持價格競爭力、擴大出口份額的循環，逐步把曾以低價勞動取勝的製造業，改造成以自動化和本土供應鏈為基礎的出口型產業體系。 優必選的現狀與展望 優必選長期以來被視為中國領先的機器人製造商之一，其工業機器人與協作型機器人已實際部署在製造業場域，客戶包括比亞迪、東風、吉利、北汽等大型車廠。 展望未來，如果能順利將 Infini Capital 的資金、技術支援與中東合資工廠整合為可運行的生產與銷售體系，優必選在「人形機器人從展示走向量產」的路上將具有一定優勢。 總體而言，Infini Capital 提供的十億美元資金不僅是優必選發展的重要里程碑，也凸顯中國在全球自動化與出口競爭中日益增長的影響力。此一資本與產能佈局，象徵中國機器人製造商正把「以機器人勞動力替代人力」的國內實踐，推向國際市場，以維持全球製造競爭力，並在下一代機器人技術領域爭取先機。 ＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《SCMP》、《AI INSIDER》、《Financial Times》，圖片來源：UBTECH Robotics。</p>
<p>台灣雲端技術領導品牌宏庭科技（Microfusion Technology）近日宣布榮獲全台唯一同時具備雙重 Google Workspace 專業認證的菁英合作夥伴殊榮。包含「工作模式轉型 — 中小企業（Work Transformation – SMB）」與「工作模式轉型 — 企業（Work Transformation – Enterprise）」。此一里程碑不僅彰顯宏庭科技在協助企業導入 Google Workspace 服務上的領導地位，更展現其為各產業企業量身打造高效、安全智慧辦公解決方案的實力。 專業技術力獲 Google Workspace 雙重肯定，從中小型到大型企業皆能完美駕馭 隨著生成式 AI 浪潮襲來，企業辦公模式正邁入嶄新篇章。傳統的協作方式已不足應對快速變動的市場需求，如何透過雲端工具與 AI 應用，突破組織藩籬、提升跨國與跨部門協作效率，並在確保資安的前提下全面優化工作流程，已成為當前企業數位轉型的核心課題。在眾多 Google Workspace 合作夥伴中，宏庭科技身為唯一同時具備 Work Transformation 雙認證的夥伴，不僅擅長 Google Workspace 在中小企業的輕量級部署與應用，更具備處理大型跨國企業在帳號遷移、網域整合、資料同步等複雜技術挑戰的深厚實力。中小企業至千人規模的組織轉型、不同系統間的無縫接軌，宏庭科技皆提供專業且穩定的服務，確保客戶的業務連續性不受影響。 千人案例實證，展現大規模部署與解決複雜問題的技術實力 2025 年 8 月 14 日宏庭科技於「Gen AI at Work Taipei 2025」大會中，分享多個成功案例，具體呈現其在協助大型企業數位轉型上的卓越成就： 宏庭科技持續深耕，成為企業數位轉型最堅實的後盾 宏庭科技副總經理林 音表示：「能夠取得 Google Workspace 工作模式轉型雙認證，是對我們團隊技術實力與服務品質的最大肯定。宏庭科技不僅提供產品，更提供全方位的解決方案，從事前諮詢、技術部署、資料遷移到後續的教育訓練與維護，我們致力於成為企業數位轉型最堅實的後盾。未來，我們將持續深耕雲端技術，協助更多企業擁抱數位辦公新模式，在 AI […]</p>
<p>製造業正面臨雙重危機，一方面遭遇人才短缺問題──光是台灣半導體人才，根據 104 人力銀行與工研院合作《2025 半導體業人才報告書》，2025 年 5 月缺口就達 3.4 萬人；另方面，在導入 AI、自動化填補人力時，又必須確保系統可追溯性，以避免失去市場信任的風險。這時，「可驗證 AI」就變得更加重要。 AI 新創 Answer Labs 商務長 Trond Arne Undheim 在《Forbes》撰文指出，在缺工與監管壓力日益升高的背景下，製造業的核心挑戰不再只是如何讓機器更聰明，而是如何讓 AI 證明自己的決策過程。換言之，AI 在製造領域的未來關鍵字不只是自動化，而是「問責」。 打造問責鏈──人機共責的製造新模式 首先，隨著 AI 演算法應用於品質檢測、預測性維護，企業必須建立可驗證的監督機制。Undheim 舉例，有領先製造商正在推行所謂的「鑑識級 AI 文件化」系統，這些 AI 系統不只能生成建議，還能完整記錄決策流程，例如航空產業利用 AI 協助技師操作時，在每一步留下時間戳記和身分紀錄；電子產業在跨語言培訓員工時，可以強制輸出要比對 IPC-610 等品質標準，確保合規性。 市面上已經有平台能將「機器的操作紀錄」和「AI 的檢查結果」全部自動連結起來，這能讓企業快速發現問題、修正製程，比單純做合規檢查帶來更多競爭力。 另外，當 AI 進入工廠，人類操作員需要更高層次的技能來有效監督演算法決策。有廠商正在測試要求員工口頭確認 AI 指令，形成「人機共責」的問責鏈，這些系統能把合規文件，從繁瑣手續轉變為營運情報。 Undheim 舉例，美國一間醫療器材工廠的新進技術員接受了一套新的 AI 輔助校準系統的訓練，若依照 AI 校準流程操作，後續產品被驗出瑕疵時，查核流程不會先責怪技術員，而是檢視 AI 與人員的審計紀錄，結果進一步發現問題出在上游感測器。這樣的制度既保護員工，也幫助企業鎖定真正的問題。 可驗證 AI 的「五層堆疊」 那麼，完整的「製造業 […]</p>
<p>在全球 AI 霸權的激烈競爭中，Meta 不斷展現宏大的 AI 野心，像是在 2025 年 6 月斥資高達 143 億美元投資美國數據標註新創公司 Scale AI，就是鮮明的例子。這筆巨額投資讓 Meta 執行長馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg）順利將 Scale AI 共同創辦人兼執行長汪滔（ Aleksandr Wang）納入麾下，也被視為祖克柏想鞏固 Meta 在 AI 超級智慧領域領先地位的關鍵策略。 然而，這段原被視為 Meta AI 戰略核心的夥伴關係，在短短數月內卻出現破裂的警訊，也讓市場不免質疑 Meta 的這場百億 AI 豪賭，是否會重蹈其過去元宇宙投資的覆轍？ 為什麼 Meta 與 Scale AI 關係出現裂痕？ Meta 與 Scale AI 的合作裂痕，首先出現在高階主管的快速離職。根據《TechCrunch》的報導，由 Aleksandr Wang 親自招募的一名高階主管，在加入 Meta 僅僅兩個月後便選擇離職。外界推測這名主管是 Scale AI 的前生成式 AI 產品與營運部門高級副總裁 […]</p>
<p>中美大戰的核心已經從半導體轉移到 AI，而美國正投入數十億美元與龐大算力，希望在 AI 競賽中搶先抵達終極目標：AGI（Artificial general intelligence，通用人工智慧）。支持者認為，如果能打造出能媲美甚至超越人類思維的 AI，不只能帶來軍事優勢，還可能徹底改變醫療、氣候變遷和日常工作。然而，《華爾街日報》報導指出，中國走的卻是另一條路。 中國國家主席習近平近來對 AGI 少有表態，反而推動中國科技產業大力「應用」AI，也就是打造實用、低成本的工具，提升中國社會運作效率，並且易於市場推廣。 具有影響力的 AI，是現在就可利用的 AI 中國在 AI 應用上的速度驚人。根據官方媒體和政府報告，中國已經將 AI 模型用於高中入學考試評分、氣象預測、警務派遣與農業種植建議。北京清華大學更規劃推出結合虛擬醫生的智慧醫院，協助臨床醫師診斷疾病。製造業中，AI 機器人已被部署在自動檢查紡織品瑕疵，或在汽車「黑燈工廠」中作業。 距離北京兩小時車程的雄安新區，當地政府與新創 DeepSeek 合作推出農業 AI 模型，為農民提供作物種植與病蟲害管理建議；同時也應用於氣象局與警方日常決策，甚至支援政府熱線的自動分流。 曾在拜登政府時期專研中國技術競爭的美國前國家安全委員會官員 Julian Gewirtz 告訴《華爾街日報》，「他們（中國）認為，具有高度影響力的 AI 應用，不是未來需要理論化的東西，而是現在就可以利用的東西。」 中美政府態度大不同，中國尋找新定位 美國科技公司雖然同樣在探索 AI 應用，例如 Google Pixel 手機的即時翻譯、顧問公司用 AI 協助產出簡報，或是藥物研發與物流優化，但在政府層級，美國仍聚焦於 AGI 的長期突破，國會甚至提出以「曼哈頓計畫」規模推動 AGI 研究，以確保美國在戰略上壓過中國。而美國對於產業的發展基本上採取放任態度。 相比之下，中國政府全力支持新創公司，在今年一月公布了一項 84 億美元的 AI 投資基金；地方政府和國有銀行也推出相關資助計畫；各城市更將 AI 納入發展藍圖，並以「AI+」為名展開行動。上週，中國國務院也進一步闡述更宏大的目標，要求科學和技術研究、產業發展及其他領域更大力地融入 AI，以在 2030 年前「全面賦能」中國經濟的發展。 中國也積極擁抱開源 AI […]</p>
