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數位孿生 x 合成資料 x 生成式模型  MetAI 讓智慧製造成真
新創, 產業案例, 觀點

數位孿生 x 合成資料 x 生成式模型 MetAI 讓智慧製造成真

在數位轉型的過程中,資料是最不可或缺的資源。然而,一直以來製造業在邁向智慧化和數位轉型過程中,往往面臨數據不足的挑戰,無論是用於訓練人工智慧(AI)模型,或是進行產線優化,資料的缺乏往往成為瓶頸。Met AI 宇見智能透過生成式 AI 技術,結合數位孿生技術與合成資料,為製造業提供了創新的解決方案,利用數位孿生的環境源源不絕的產生高價值擬真資料,讓訓練 AI 模型的想法能夠成真。

  • AIF Editor
重新思考並創造「移動價值」 飛行車 Bellwether 的創新之路
ESG新賽局, 產業案例, 觀點

重新思考並創造「移動價值」 飛行車 Bellwether 的創新之路

車子除了在平面道路上跑,也能在空中飛嗎?電影中常見車子在空中飛行的畫面,也許有機會提前出現。2019年成立於英國的 Bellwether,創辦人陳坤揚是土生土長的台灣人,原本只是團隊成員的畢業製作,卻在疫情及一連串的機運下,成立了公司。他們的飛行車不僅在杜拜試飛成功,同時受到多間歐洲企業的關注與支持,目前更在台南設立分公司尋求更多航太專業人才,也即將在7月於台灣進行測試。

  • 楊育青
詹婷怡:數位轉型 + AI,要轉換的不是科技,是思維
策略觀點, 觀點

詹婷怡:數位轉型 + AI,要轉換的不是科技,是思維

「許多人都說現在已經是AI時代,但如果當時沒有數位轉型打下基礎,要談 AI 其實也很困難。」人工智慧科技基金會董事長、前國家通訊傳播委員會主任委員詹婷怡 26 日在 2024 國鼎論壇中,分享人工智慧科技基金會所做的 「2023 台灣產業AI化大調查」報告,直言生成式 AI 改變了人與電腦間互動的關係,在這個時間點,每個企業也開始訓練起自已的大腦。而 AI 人人可用,但資料才是最珍貴的。她強調,當數位轉型遇見 AI 的時候,正是以 AI 協助台灣產業數位轉型再進階的契機。

  • 楊育青
AI 時代的台灣價值是什麼?對於 AI 基本法的期待
人工智慧, 觀點

AI 時代的台灣價值是什麼?對於 AI 基本法的期待

隨著AI技術與應用日漸廣泛,打造安全、可靠且可信賴的人工智慧已是全球共識,但不可否認,東西方國家對於 AI 管制的基本出發點有很大差異。東方國家全力促進經濟及科技發展,而西方國家則關注制度與「護欄」的建立。面對國科會今年底即將提出首部AI基本法草案,產學界雖然期待,卻也希望能有更多溝通與對話的機會。

  • 楊育青
2024 下半年全球經濟瞭望(三):AI 好不等於景氣好,目前是「一個人的武林」?
ESG新賽局, 總體經濟, 社畜看天下, 觀點

2024 下半年全球經濟瞭望(三):AI 好不等於景氣好,目前是「一個人的武林」?

AI 熱鬧滾滾,帶動台灣股市甚至夜市的業績,然而,許多人仍然擔心工作會被 AI 搶走,或者是錯過了 AI 商機。台灣經濟研究院景氣預測中心孫明德與人工智慧科技基金會執行長溫怡玲這次從景氣表現,以及去年底就提到的綠色貿易戰議題切入,分析究竟台灣產業最需要關注的重要經濟議題是什麼?以下為精華摘要:

  • 楊育青
從資料債到制度債,AI 的品質是風險管理議題
人工智慧, 觀點, 台灣產業AI化調查

從資料債到制度債,AI 的品質是風險管理議題

隨著人工智慧應用的產業及領域越來越廣,AI 產品與服務也快速增多,使得人工智慧的管理與治理愈來愈複雜,並且超過管理資訊軟、硬體的既有經驗,因此使得對於治理框架的需求愈來愈迫切。在歐盟領先帶跑的局面下,目前世界各國都嘗試透過規範方針或原則,以規範 AI 的發展及應用。近期,國際標準機構則制定了 ISO/IEC 42001:2023,讓產業界對於 AI 產品的品質有更明確的指標,也讓企業管理與治理方向更加容易衡量與掌握。

  • 楊育青
2024 下半年全球經濟瞭望(二):高通膨時代,選舉週期將為下半年帶來哪些影響?
ESG新賽局, 總體經濟, 社畜看天下, 觀點

2024 下半年全球經濟瞭望(二):高通膨時代,選舉週期將為下半年帶來哪些影響?

繼地緣政治風險後,美國升息與降息與否,在過去兩年成為牽動全球經濟起伏最關鍵因素,連帶引發通膨的敏感神經,只是各國通膨的產生原因不同。同樣是產能過剩,每個產業的背後原因也大不相同。台灣經濟研究院景氣預測中心孫明德與人工智慧科技基金會執行溫怡玲繼地緣政治與國際情勢之後,繼續從這兩年高通膨所引發的各種問題切入,解讀2024下半年趨勢。以下為精華摘要:

  • 楊育青
文明背後的軟體:互惠利他是一種投資?
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文明背後的軟體:互惠利他是一種投資?

廣達副總經理暨技術長張嘉淵曾提過,現在的人工智慧是將「人的智慧」透過數位技術,讓我們能夠更透徹拆解問題、預測甚至決策,因此,人工智慧如果要有突破,會來自於對人類智慧與思考模式的更深入了解。 那麼,在嘗試理解人工智慧前,也許可以先試著理解生物學?

  • AIF Editor