楊育青

現任人工智慧科技基金會《知勢》副總編輯,關注科技發展對人類的影響,也關心台灣產業面對數位變革時,所面臨的挑戰與克服要點。喜歡文學,欣賞跨域碰撞的火花。

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全球 AI 新局啟動,產業如何跟上這波浪潮?
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全球 AI 新局啟動,產業如何跟上這波浪潮?

我們一方面透過不同領域專家們的對話,更深入理解產業 AI 化議題的實際狀況,並找尋可能的解決方法。再將專家們的看法整理出來,提供企業做為 AI 導入的重要參考。在本週電子報中的〈AI Next ? 台灣產業 AI 的下一步:落地、平台、生態系〉就是專家會議的精彩整理。希望對想要了解AI落地應用的你,能夠有實際幫助。

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AI NEXT?台灣產業 AI 的下一步:落地、平台、生態系
人工智慧, 主權AI, 生成式AI, 策略觀點, 觀點

AI NEXT?台灣產業 AI 的下一步:落地、平台、生態系

2025 年台北國際電腦展(COMPUTEX TAIPEI)將於 5 月 20 日至 23 日在南港展覽館登場,今年以「AI Next」為主題,聚焦智慧運算與機器人、次世代科技與未來移動三大核心領域。高通執行長 Cristiano Amon、鴻海董事長劉揚偉、聯發科執行長蔡力行、NXP 執行副總裁 Jens Hinrichsen 等科技領袖將輪番登場發表觀點,英特爾新任執行長陳立武、Arm 與 AMD 也將展開系列活動,顯示全球科技巨頭已將 AI 納入關鍵戰略。然而,對台灣而言,關鍵問題已不再只是掌握硬體優勢,而是如何在現有基礎上發展出具有本地價值的 AI 應用能力與產業生態。

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AI 導入不是單選題:製造業如何搭建可持續的轉型路徑
新創, 產業案例, 觀點

AI 導入不是單選題:製造業如何搭建可持續的轉型路徑

在全球局勢持續動盪、供應鏈斷裂重組的背景下,製造業長期仰賴經驗與穩定流程的營運模式,正面臨前所未有的挑戰。傳統方法難以因應複雜且高度不確定的產業變局,推動 AI 與數位轉型已成為提升韌性與競爭力的關鍵路徑。然而,企業在實際導入過程中,常陷入「知道要轉型,卻不知從何著手」的困境。

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產業 AI 化挑戰:資料問題如何解?
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產業 AI 化挑戰:資料問題如何解?

很多人已經知道,AI 並不是一套標準化的軟體系統,能夠即買即用;也有很多人知道,數據是 AI 的基礎,唯有數據準備好了,AI 應用才可能成功。不過,有一個更深層的問題是,過去經驗與記憶中的技術導入成功案,很可能成為卡住導入 AI 的障礙。我們集體被過去的成功框限住,而不自覺。

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避開大模型競賽陷阱,台灣產業 AI 化應從「問題」與「強項」著手
台灣產業AI化調查, 策略觀點, 觀點

避開大模型競賽陷阱,台灣產業 AI 化應從「問題」與「強項」著手

面對全球 AI 浪潮,國家和企業都紛紛投入資源,期望透過人工智慧技術提升營運效率與創新能力。然而,AI 的導入不應流於形式,更不應淪為追趕潮流的象徵。「為 AI 而 AI」的應用無法創造實質價值,關鍵在於AI是否能精準對應產業痛點,解決實際問題。

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好數據才能讓 AI 落地  「數據治理 1234 原則」創造轉型價值
台灣產業AI化調查, 人物訪談, 觀點

好數據才能讓 AI 落地 「數據治理 1234 原則」創造轉型價值

數據、模型與算力向來被視為 AI 落地的核心要素,其中,「數據」被視為能否實現 AI 落地的關鍵起點。然而,即便多數企業已意識到數據的潛在威力,實務上仍面臨「知道重要,卻難以善用」的困境。資料雖被收集與存儲,但未能有效轉化為組織決策的動能,遑論推動 AI 專案落地與擴展。

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高通劉思泰:善用終端 AI 軟硬整合 掌握智慧轉型契機
台灣產業AI化調查, Edge AI, 人物訪談, 觀點

高通劉思泰:善用終端 AI 軟硬整合 掌握智慧轉型契機

生成式 AI 的浪潮席捲全球兩年多,在多種技術應用競逐的過程中,許多人已經看出,若要產生更基礎、更結構性的轉變,生成式AI只是其中的一部份;從全球發展趨勢和台灣既有產業優勢來看,能夠在終端裝置上運行的AI應用,其重要性亦不容忽視。尤其此刻,我們正面對大環境的難以預測和典範的轉移,「終端 AI」(Edge AI)的發展更形重要:它不僅將重構人機互動模式,也是現有產業鏈與國家政策擬定時必須重視的關鍵。

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