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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 34 笔
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 ...
企业的AI资产，不是模型，是学习循環
2026/07/23
过去20年，企业信息治理的核心是保护數據：分级、加密、备援、不出门，这套做法如今已是标准作业。但數據本身是静态的；真正创造竞争力的，不是數據，而是「运用數據改善工作」的能力：用它最佳化产品设计、良率、客户经营与销售流程，让被动的數據「活化」。例如，晶圆厂把检测數據回馈到制程参数，物流业者拿配送纪录重排路线，品牌厂拿客服对话...
Digital AI vs. Physical AI：同一套成长逻辑，两条路径
2026/07/14
2026年5月东京人形机器人高峰会上，一家国际顾问公司的合伙人展示一张实体AI（Physical AI）的全球劳动自动化市场潜力图。回来后，我把同一家机构的智库报告中关于數字AI（Digital AI）的职能分类，重划成一张...
Physical AI：从产业竞争走向国家竞争
2026/07/10
2026年5月底东京Humanoids ...
AI也会歧视AI吗？
2026/07/01
随著招募流程的两端逐步由AI代劳，一份履历能不能进入入围名单，可能取决于一个求职者完全不知道的因素：履历协作的模型，跟筛选履历的模型，是否为同一家。2025年底收录于人工智能伦理与社会研讨会（AIES ...
Physical AI产业化的安全缺口
2026/06/23
前两个時代的机器人发展，安全框架的设计前提都是「确定性」。第一代被锁在栅栏里执行固定动作；第二代走出栅栏，但沿著预先规划的路线移动。不论哪一代，系统在特定输入下会做什么，工程师都能事先预测，安全标准也是在这个前提下建立的。第三波机器人的期待是「自主性」，能在非结构化环境中做判断、应对未曾见过的情境。但自主性本质上隐含「不确...
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