根據《2025 台灣產業 AI 化大調查》,仍有七成企業難以跨越 AI 落地應用門檻。人工智慧科技基金會今年啟動全台製造業 AI 導入媒合活動,聚焦實戰落地與技術對接。
閱讀專題連結:https://aif.tw/topics/taiwan-manufacturing-inventory/
根據《2025 台灣產業 AI 化大調查》,仍有七成企業難以跨越 AI 落地應用門檻。人工智慧科技基金會今年啟動全台製造業 AI 導入媒合活動,聚焦實戰落地與技術對接。
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Midjourney、ChatGPT 等 AI 應用爆紅,其背後基礎模型的重要性也備受關注。基礎模型(Foundation model)指的是,透過大量數據訓練出能執行多種不同任務的模型(通常有規模的使用自監督式學習),例如 Google、Facebook 等大型科技公司,近幾年挹注龐大的資源訓練出大型模型,如 GPT-3、BERT 等,都屬於基礎模型。
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近幾年大為流行的Low Code、No Code AI平台,強調不用培養AI團隊與快速看到結果。由於主打「完全不需寫程式」或「寫少量程式」就能完成工作,也讓不少公司開始考慮是否導入相關系統。而這麼多的平台工具該怎麼選呢?
閱讀專題連結:https://aif.tw/topics/no-code-and-low-code/index.html
本週電子報中,彙整了 2025 年訪談、調查台灣資服業者推動 AI 化的結果,其中包括對於客戶導入 AI 的觀察與經驗,還有面對 AI 轉型的各種挑戰。我們從完整的研究報告中摘錄部份內容,希望提供各界參考,共同思想未來產業應用的方向,並做為擬定明年營運策略的參考。
不久之前,有機會面對面訪問 Cisco 全球資深副總裁暨創新長 Guy Diedrich。原本我們設定的題目是「可信賴 AI」,但發現談到量子時,他忽然眼睛發亮。這引起了我的好奇,特別請他多聊聊 AI 與量子之間的關係。他描述他所看到的未來是,AI 將與量子運算並存,並在短時間內共同構築全新的科技基礎,「這代表創新不再是漸進式演化,而是一波接一波的巨浪。」
本週電子報持續分享智慧製造面對的真實問題:一是如何因應產品少量多樣的挑戰?一是如何找出 AI 在企業的真正的價值。同時,也特別分享大成集團導入 AI 的經驗分享。 從農畜產品起家,60 多年發展出從食材到通路一條龍的競爭優勢,大成集團是台灣農畜產品的領導品牌,經過疫情期間至今的轉型,如今也藉由 AIoT 的應用,數位化與 AI 化畢其功於一役,串起農糧食材供應鏈數位平台。2020 年曾和現任總經理韓芳豪討論過導入 AI 的各種可能性,五年後已卓然有成。其中有許多不為人知的寶貴經驗,以及如何與營運策略結合的思考,很值得提供不同產業參考。