智慧醫療, 醫療機器人, 趨勢 醫療人力吃緊，「醫療機器人」是可能解方？ 台灣正快速邁向超高齡社會，65歲以上人口比例持續攀升，帶來龐大的醫療照護需求。同時，醫療人力吃緊的問題日益嚴重，特別是護理人員的高工時、高壓力，導致護理人力流失率居高不下。而醫療科技（不限於醫療機器人）的導入，是重要的AI應用領域，或許能夠解決如此錯綜複雜的挑戰。
AI Agent, 產業案例, 觀點 固緯電子 以 Agent 架構突破產品少量多樣的製造難題 全球智慧製造進入 AI 下半場之際，對面臨產品少量多樣、高變異挑戰的台灣企業而言，AI 導入的關鍵早已不再是技術本身，而在於能否將難以傳承的老師傅經驗轉化為可複製的「系統能力」。電子測試儀器大廠固緯電子（GW Instek）與英登科技合作開發的 AI Agent 品質協作系統，便成功達到這個極具挑戰性的目標。
AI Agent, 產業案例, 觀點 信邦電子 「零組件智慧估價」實踐 AI 價值 為避免 AI 在複雜比對中出現偏差或幻覺，系統設計了三層防護機制：它會先進行資料風險檢測，快速識別缺漏與異常；接著與信邦的歷史資料庫進行交叉比對；最終，將異常數據交由工程師人工複審，確保結果的可靠性。
AI Agent, 策略觀點, 觀點 從「通用大模型」邁向「專家 Agent」的價值變現之路 AI 下半場的核心轉變，是從「讓模型回答問題」，進化為「讓模型解決問題」。這意味著企業必須轉向識別真實痛點，發展以人為本的 AI，畢竟智能代理的價值體現於三個要件：問題可格式化、任務可分解、結果可衡量，唯有如此才能直接驅動價值變現。
智慧醫療, 趨勢 從數據到分子：AI如何重塑生技製藥產業 AI的應用持續影響生技臨床試驗產業。例如法國達梭集團旗下臨床試驗解決方案商 Medidata，FDA新分子藥（novel drugs）核准案的72%是採用其技術，顯見在全球新藥開發流程中，AI已成為重要的助力。
產業案例, 人才培育, 觀點 台灣智慧製造關鍵字：人才、流程、跨部門協作 製造業導入 AI 的一大挑戰，來自於員工對於AI的焦慮感 。例如傳統的電焊與組裝工人與新世代的 AI 工程師間存在巨大的鴻溝，雙方語言不通，甚至會產生「這是要監督我、操控我」的抗拒心理 。
人工智慧, 主權AI, 觀點 ASML 入股 Mistral AI 未來賽局勝敗在於生態系 在半導體領域，美國對中國的晶片出口管制、各國對關鍵礦物的爭奪，在在顯示科技與地緣政治的深度糾葛。AI作為新興的戰略性技術，其重要性不亞於半導體，甚至可能更高。
智慧醫療, 產業案例, 觀點 從深度學習到信任：醫療AI落地的關鍵思維 許多人談到數據保密時，直覺想到的是採用「本地部署」。但真正的爭議點在於「信任」與「治理」，這正回應了各國人工智慧相關法案所關注的「負責任的AI（Responsible AI）」。醫療數據在被二次或多次利用時，是否合規、合乎倫理，以及醫院在使用AI模型時，能否有即時的回饋機制，都是亟待解決的信任問題。
智慧醫療, 產業案例, 觀點 醫療 AI 的「入流」挑戰：深度簡化 贏得信賴 醫療AI的發展面臨漫長驗證、法規模糊與數據治理的重重挑戰，要讓AI真正「入流」醫療體系，必須從「深度學習」（Deep Learning) 轉向「深度清理」(Deep Cleaning)，透過簡化流程、優化工作流，才能贏得醫護人員的信任。
