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財團法人人工智慧科技基金會(AIF)深化產官學與跨產業的經驗資源連結,以人工智慧做為切入點,協助產業培育人才、掌握關鍵技術,並進一步落實到企業應用端,創造新的商機與價值。AIF透過文章分享基金會最新消息及技術新知,期待為台灣產業注入科技能量。

147 篇文章
iPhone 誕生的內幕與其翻轉世界的 50 年
創新, 精選書單, 觀點

iPhone 誕生的內幕與其翻轉世界的 50 年

真正讓蘋果稱霸全球、締造數十億台銷量、改變社會的發明,不是筆電,也不是音樂播放器,而是iPhone。2007 年,iPhone 橫空出世,它的設計成熟、精美絕倫、充滿自信,設計理念更是渾然天成。蘋果也曾走過無數次的冤枉路,在最後關頭全部推翻重來,再加上幾分運氣的加持,才推出這個劃時代的產品。

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跳脫模仿遊戲,PayPal如何在獨占中找尋真正的價值
創新, 精選書單, 觀點

跳脫模仿遊戲,PayPal如何在獨占中找尋真正的價值

當企業過度關注對手時,往往會陷入模仿與內耗的泥淖。正如1990 年代出現網路寵物市場的慘烈競爭,包括Pets. com、PetStore.com、Petopia.com 與其他大同小異的網站都加入戰局。因為他們沒有什麼顯著差別,所以他們把經營重點放在擊敗對手,問的戰術問題都是誰最願意調降電子寵物狗的玩具價格?作者警示我們:競爭往往是破壞性的力量。唯有看透競爭的虛假榮耀,轉向獨立創新,才能建立真正偉大的企業。

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全球防衛產業第二大勢力:歐洲防衛產業的國際共同研製趨勢
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全球防衛產業第二大勢力:歐洲防衛產業的國際共同研製趨勢

國際衝突不只是前線的交火,更牽動著背後支撐局勢的國防產業鏈。《國防產業地緣政治學》從全球視野出發,分別從全球與各別國家的角度,解讀國防產業發展趨勢、供應鏈變化,更分別介紹各國重要相關企業與它們之間的「競爭與合作」,解析「國防產業」跟「地緣政治」的密切關連。

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以數據洞察高齡少子化與城鄉裂解危機,驅動轉型策略
資料治理, 趨勢

以數據洞察高齡少子化與城鄉裂解危機,驅動轉型策略

面對人口分布不均與鄉鎮凋零的雙重危機,傳統「一刀切」的資源分配模式已難以為繼。政府必須落實精準的數據洞察,為具備不同特性的區域擬定因地制宜的生存策略。專家提醒,施政不應僅盲目追隨區域的高齡占比,更應深入剖析整體人口結構的變遷本質。

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2025 AIF 年度報告:從技術突破邁向治理與價值的轉折點
觀點, 台灣產業AI化調查, 台灣AI新創地圖, 台灣AI生態系地圖, 可信任AI

2025 AIF 年度報告:從技術突破邁向治理與價值的轉折點

「對台灣社會重要,沒有人做但需要做、而且我們能做的事情,就要趕快做,」這是AIF多年堅持的主張。秉持推動台灣產業 AI 化的使命,整合產官學研能量,我們持續透過系統化調查與在地研究,致力於深入理解產業AI化的現況與挑戰,並且在許多企業的共同贊助下,進行多次量化及質化研究,以做為政府循政治理及企業掌握趨勢的重要依據。

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CIO 的生存戰 ─ 人才、資料與流程重構
人才培育, 資料治理, 策略觀點, 觀點

CIO 的生存戰 ─ 人才、資料與流程重構

過去我們總是在燃料不純(髒資料)且零件不足(人才荒)的情況下硬著頭皮開賽車,導致 CIO 必須不斷停下來救火。2026 年的生存戰略,是透過「濾油器(資料治理)」提煉高品質燃料,並引入「自動維修與輔助駕駛系統(AI 工具)」,在人力不增的情況下,依然能跑出十倍速的成績。

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人工智慧風潮下的資料治理:跨領域資料的應用考量
資料治理, 人工智慧, 生成式AI, 觀點

人工智慧風潮下的資料治理:跨領域資料的應用考量

AI趨勢發展下,對資料品質與可信度要求提高,需仰賴完善的資料治理。文中歸納跨領域、政府機關資料使用者的五大痛點,並據以提出對我國研擬中的「資料創新利用發展條例」的三項期待:建立跨機關資料治理生態系、擴展現有政府資料開放組織為「資料治理委員會」、以及調適法規並授權特定公益非營利使用,藉由充實資料治理基磐,確保AI產出品質並推動數位轉型。

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內容爆炸:創作方式大變革
人工智慧, 精選書單, 觀點

內容爆炸:創作方式大變革

人工智慧會直接影響出版業。出版業目前的問題是書太多了。隨著功能強大的人工智慧助理愈來愈普及,人們可以讓人工智慧助理閱讀所有的書籍,由於它非常了解使用者,可以在與使用者互動的過程中,為使用者找出每本書最新穎、最有用的那部分內容,再把那部分內容推薦給使用者。

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郭昶甫:醫療 AI 的挑戰 永續及醫病關係才是核心議題
智慧醫療, AI治理, 產業案例, 觀點

郭昶甫:醫療 AI 的挑戰 永續及醫病關係才是核心議題

林口長庚醫院人工智慧核心實驗室主任郭昶甫表示,目前醫療 AI 的落地可分為三大面向:其一是資料治理,涵蓋合規使用、整理與訓練,最終進入臨床試驗並取得核可;其二是臨床部署,確保模型能順利嵌入既有流程與分工;其三則是持續監測,確保模型表現符合預期,並及時啟動修正。

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