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研發地獄輪迴、Excel 溝通斷點，AI 如何解決工廠中的常見痛點？

AIF 與資策會攜手舉辦的「AI CAFÉ X 製造業應用」系列活動，即針對研發設計、品質檢測、廠務管理等製造場域的常見挑戰，在北、中、南三地舉辦四場活動，邀請製造業與AI服務商面對面，進行深入交流與案例分享。第二場活動以研發流程為核心，聚焦在「設計優化」、「排程調度」等實際應用，邀請在智慧製造領域具實績的新創與技術團隊，分享從數據取得、模型建構到場域落地的完整鏈結。

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AI 服務商來解題》伊斯酷：不只是自動化，RPA 是 AI 落地的關鍵一步

多數人對 RPA 的認識仍停留在「按鍵自動化」的階段，認為其與 AI 無關。實際上，真正能穩定運行、具可擴展性的 RPA 系統，背後其實仰賴豐富的素材庫與模組設計。鄭永斌解釋，在 AI 尚未普及前，RPA 的流程多靠固定規則、按鍵記錄與畫面偵測來實現操作。例如開啟瀏覽器、辨識畫面上的圖示、輸入關鍵字、點擊搜尋等一連串動作，全都由使用者預先定義。但隨著 Copilot、Plug-in 等 AI 工具興起，RPA 也開始與 AI 結合，進入下一階段的智慧自動化時代。

資訊安全, 策略觀點, 觀點

AI 導入有「灰色地帶」，企業隱藏風險如何解決？

AI 工具雖然提升工作效率，但從另一面來看，同時也產生了新的依賴性與集中風險。企業若將關鍵決策或生產流程過度倚賴特定模型或API供應者，當工具停擺、演算法更新，甚至供應商政策變動時，將造成整體業務中斷的連鎖效應。

產業案例, 觀點

Uber 打造 AI 驅動開發平台，每年為開發團隊省下 21,000 小時

大家都知道，Uber 是平台經濟中最具有代表性的公司之一。這家每天需要處理 3,300 萬筆行程、遍布全球 15,000 個城市的企業，其營運背後靠的是一套擁有數億行程式碼的龐大系統。對Uber來說，5,000 位內部工程師有效率地寫 code、不被瑣碎工作拖累，對公司的整體營收至關重要。隨著AI的進步，Uber同樣導入 AI 來優化自己內部的開發流程。

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AI 服務商來解題》城智科技：克服疑慮從人臉辨識成為電腦視覺整合AI

過去提及 AI 人臉辨識，許多人腦海中浮現的往往是高壓監控的「天眼系統」，成本與隱私爭議，是這項技術在產業應用上令人疑慮之處。然而，城智科技（AIRA）從人臉辨識核心技術出發，迅速轉向更具實務價值的人像追蹤應用，成功切入公共安全、零售與工廠管理等具備剛性需求的場域。不僅避開了傳統人臉辨識侵害隱私與法規風險，也開啟了一條以標準化、可擴展為導向的產品化路徑。

新聞稿, 智慧城市, 觀點

AIF 攜手鴻海、雲林縣府開辦「AI 科技學院」奠基智慧城市基礎

面對 AI 的快速演進與公共治理數位化的挑戰，人工智慧科技基金會攜手鴻海科技集團與雲林縣政府合作，共同開辦「雲林 AI 科技學院」，藉由全台首創的「地方 AI 育才模式」，為雲林邁向智慧城市奠定基礎。

產業案例, 策略觀點, 觀點

中衛中心以 AI 賦能推動轉型從工具使用到組織變革

因應當前產業 AI 轉型政策，許多公協會及法人機構肩負 AI 人才培訓、輔導企業升級的關鍵任務。然而，若這些扮演推手的公協會與法人自身仍按照過去的運作模式，靠辦活動、行政文書作業達成 KPI，如何具備輔導中小企業的能力和經驗？

精選書單, 觀點

迎接人機協作的新工作時代

「機器人何時會搶走我們的工作？」這是當代最普遍的焦慮。然而，在「機器人之母」、麻省理工學院（MIT）AI實驗室主任丹妮拉．羅斯（Daniela Rus）的眼中，這是一個錯誤的提問。她從童年幻想能讓自己灌籃的機器球鞋，到今日引領全球的尖端研究，始終抱持著一個核心信念：機器人革命的真諦，不是取代人類，而是「賦予我們超能力」。