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徐宏民

徐宏民

记者

台灣大學信息工程学系教授，曾任富士康集团与Stellantis合资车用科技公司技术长暨副总经理，推动ADAS及智能座舱系统产品进入全球车用市场。纽约哥伦比亚大学电机博士，专精于机器学习、电脑视觉、自驾车、机器人等领域。为讯连科技研发团队创始成员，慧景科技（thingnario）共同創始人，NVIDIA AI Lab計劃主持人；曾任IBM华生研究中心及美国微软研究院客座研究员。担任多家科技公司AI策略顾问，习惯从学术与产业双重视角检验技术发展的机会与挑战。

最新报导
共 39 笔
Physical AI还缺什么？机器人都会跳舞、跑酷、接棍子了
2026/10/06
9月底在美国匹兹堡参加机器人顶尖会议IROS 2026。一家机器人新创的摊位上，双臂机器人在玩「接棍子」（falling ...
AI评测，一直是门好生意
2026/10/02
新模型每隔几周就有一批，哪一个比较好，很多时候看的是排行榜。排行榜背后的评测，表面上是订规则、跑數據、比分数的学术活动。但拉长时间看，办一场公开评测，或是在里面拿到好名次，一直是门好生意，只是每个年代收钱的人不太一样。我在2002到2007年于哥伦比亚大学攻读博士，研究主题是影像与视讯查找，亲身参与多年美国国家标准暨技术...
SLAM不只为Physical AI提供地图，也建构空间记忆
2026/09/24
上一篇谈到，传统SLAM将地图交给路径规划，任务就差不多完成。对自主机器人来说，地图建好之后，新的应用（与挑战）才开始，包括查找、导航到指定的位置、记住看过什么，以及留给模型（复杂情境）推理时读取。实...
AI揭密：token被拿去做什么
2026/09/18
要不要自己采购AI服務器、哪些工作留在地端，都得先假设token会如何被使用。用量若集中在连续呼叫工具、跑几十分钟的代理（Agent）任务，存儲器压力与机器被占用的时间，都跟一问一答的聊天差很多。别人到底怎么用，一般不会揭露。Anthropic在2026年9月公布一份威胁情报报告，整理2025年12月到2026年8月之间查获...
什么是SLAM？　Physical AI的第一步，是知道自己在哪里
2026/09/09
上一篇谈到自动化与自主性的差别，自动化把不确定性从环境里移除，自主性需要系统在复杂环境中运作，两者最大的差异，是自主机器人得走进没有事先整理过的环境中完成工作，机器得知道自己在哪里、周围环境状况...
Autonomy vs. Automation：自主机器人与自动化
2026/09/02
8月中参观臺北国际自动化展。2026年参展活络，规模比2025年成长7%。走一圈下来，实体AI（Physical ...
我该买高端AI服務器吗？
2026/08/24
最近一位在产业界的朋友跟我分享，这两年LLM崛起，对他们的产品研发帮助很大，团队还额外开发几个全新的代理人（Agent）。但他算了token花费之后很惊讶，一年下来的金额，已经比买下一整柜高端AI服務器还多...
为什么模型训练需要「蒸馏」？
2026/08/17
2019年前后，一位在大型云端服务业者任职的朋友兴奋地分享：他们训练一个CNN模型处理单据文字識別，效果不错，但直接上线的运算成本太高，于是用「蒸馏」（distillation）训练出一个较小的模型来提供服务，发现还挺有效的。蒸馏一直是深度学习常用的策略之一，也称为师生架构（teacher-...
地球运作也可以有基础模型 (Foundation Model)
2026/08/11
2026年入夏以来，台风与极端高温频繁进入新闻版面。放大到近几年，豪雨与干旱轮流上场，已逐渐成为常态。而理解、预报这些天气的技术，正逐渐转向AI。70年前，人类第一次用电脑做天气预报，把大气层切成格点，用...
AI Agent能力版图到哪里了？未来呢？
2026/07/30
Token单价下滑、总消耗量大增，专栏2026年3月分析过，趋势至今有增无减。新一代前瞻模型朝AI代理（AI ...
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