隨著 AI 應用蓬勃發展，各界對 AI 的討論已從日常生活的便利性、底層算力的擴充、模型應用的落地，甚至延伸至太空運算中心。然而，過多碎片化的資訊，不僅難以建立系統性的理解，容易在不同層次的討論間各說各話。對此，聯發科技企業策略與前瞻…
許多企業都深知資料是驅動人工智慧的關鍵。然而，近年台灣企業在積極推動 AI 轉型的過程中，卻普遍面臨相同的困境：即便導入了高階工具與模型，實際成果仍不如預期中的理想。 對此，M…
當企業談論 AI 導入，最常聽到的問題莫過於「結果不夠精準」。但這句「不夠精準」背後，很可能不是模型不夠聰明，而是組織內部本來就缺乏清晰溝通與統一標準。當經營者、部門主管與第一線執行者之間存在巨大的認知落差時，技術再好也無法彌補管理的…
--不要用過去的經驗合理未來的不可能，不要用過去的經驗侷限未來的可能性 在科技製造業的廠房裡，我們最常聽到的一句話是：「這個製程我們這樣做了二十年，一直都很穩，為什麼要改？」 作為一名專注於科…
企業對人才的瞭解方式和投資決策，將可能決定其長期競爭力、人才留任率和創新能力？當前許多企業將 AI 視為降低成本與營運效率的關鍵工具，卻未看到 AI 導入其實正是檢視和升級人才結構、競爭力的契機。取代員工或賦能員工？這個落差正是AI是…
2026 年 5 月，星巴克證實終止一項在北美門市僅部署 9 個月的 AI 自動盤點計畫。該系統由新創 NomadGo 開發，結合 LiDAR 與平板相機，旨在自動計算糖漿、乳製品等庫存。 這項計畫原…
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