百人小厂通吃三星、乐金订单 Syswin突围AMR战场
人工智能(AI)从數字世界走向实体场域,自主移动机器人(Autonomous Mobile Robot;AMR)成为制造、物流与智能工厂的重要基础设施。中国、美国业者占据全球市场优势之际,韓國东滩产业园区的Syswin
北美投资人逼问AI成长动能 日立满手现金为何保守投资?
日本传统电机大厂日立制作所(Hitachi)对于AI的投资举措,近来颇受外界质疑。社长德永俊昭在2026年6月针对投资者的会议中,表示AI对日立不是威胁、是成长机会,并提出2028年3月前投资1萬億日圆(约63亿美元)的方向。据日本经济新闻(Nikkei)报导,2025会计年度(2025/4~2026/3),日立提出Lumada
叫阵Tesla与波士顿动力! 宇树机器人炫技出海却撞高墙
在中美科技战将机器人产业列为关键战场之际,宇树科技19日正式在中国科创板IPO,成为中国机器人产业发展的重要里程碑。同时也标志中国机器人产业迈入新时代,有望在中国机器人产业掀起一场融资狂潮。随著中国政府将资源倾注于机器人等产业,宇树已脱颖而出,成为中国本土人形机器人领域的领军企业。路透(Reuters)及华尔街日报(WSJ
宏达电推跨域AI互动问答平臺 前期测试使用者逾80万
宏达电19日宣布,将推出VIVE圆桌(VIVE Roundtable)全新AI专家团队互动平臺,以此建构其进军生成式AI模型市场的滩头堡。宏达电表示,VIVE圆桌平臺推出之前,在前期测试即已吸引超过80万名使用者进行体验
AI服务走向分众化 趋势以網安切入家庭市场
趋势科技旗下旗下消费性事业群TrendLife于19日宣布,将推出以家庭安全为核心设计的AI解决方案TrendLife Kaleida,让使用者仅需透过一个家庭AI帐户,即能让家庭成员均能拥有内建網安防护、个人隐私与家长受户
AI代理失控入侵同业系统 OpenAI放慢研发全面强化安全
在旗下自主AI代理意外入侵AI新创公司Hugging Face后,OpenAI宣布将放慢模型开发步调,并全面升级研究与训练安全防护机制。彭博(Bloomberg)与路透(Reuters)报导,OpenAI与Anthropic旗下模型先前在安
AI供应链「缺」字当头 COSA毛利率站稳35%联钧产能再翻倍
光通讯封测大厂联钧总经理宋天增表示,尽管供应链积极扩充产能,但供给仍远落后市场需求,订单排到数年后已成为常态,联钧自身产能同样处于全满状态,预期短缺情况未来几年仍将延续,整个AI供应链就是一个字「缺」,为了因应AI光通讯需求强劲,联钧近3年资本投资近新臺币30亿元,光学次模塊封装(COSA)产能将翻倍扩充。延伸报导科技1
乐金启用巴西新厂 加速布局全球南方市场
乐金电子(LG Electronics)在巴西启用第2座家电生产工厂,规划年产能达60万臺冰箱,并导入视觉人工智能(AI)、數字分身(digital twin)等智能工厂技术,推出因应当地电压与气候的定制化产品。外界解读,乐金有望以此加快「全球南方」(Global South)布局。据韩媒韩联社、Nocut
乐金偕NVIDIA加速机器人布局 冲刺12年量级训练數據
乐金电子(LG Electronics)宣布携手NVIDIA加深机器人事业合作,并计划在2026年内投入数百臺机器人、搜集相当于12年份的训练數據,同时也将运用NVIDIA Omniverse、Cosmos、Isaac等实体AI(Physical AI)技术,强化數據工厂(Data
绝版书成AI「饲料」? 亚马逊疑大量收购供模型训练
亚马逊(Amazon)被爆向书商大量收购绝版珍本,扫描内容训练人工智能(AI)模型后即拆毁书籍,引发书商与網絡社群论战。据Ars Technica引述404 Media报导,书商长期怀疑AI业者为训练模型收购大量稀有书籍,但苦无证据。如今有书商同意在售出的珍本书中藏AirTag追踪器,确认书籍最终送抵亚马逊位于拉斯维加斯(Las
AI也会自我审查? 美系模型对威权领袖格外「谨慎」
研究显示,美系人工智能(AI)模型因受训练數據与安全机制影响,经常回避批评威权领袖,对民主国家领袖则直言不讳,用户以中文提问也更容易获得支持中国的回应。Meta出资成立的独立机构「监督委员会」(Oversight
科技大厂表外承诺达3萬億美元 AI发展隐藏庞大支出风险
全球科技大厂近年积极扩建AI基础设施,包含Alphabet、Meta、亚马逊(Amazon)与微软(Microsoft)等9家科技企业,已累积高达3萬億美元的表外承诺,但这样的承诺金额却远高于实际帐面数字。华尔街日报(WSJ)报导,这项针对Alphabet、Meta、亚马逊、微软、甲骨文(Oracle)、NVIDIA、博通(Br
科技1分钟:模型崩溃(Model Collapse)
模型崩溃当網絡充斥著大量AI生成的文字或图片,新一代模型在抓取網絡數據时,会无可避免地将这些非真实数据当成学习教材。于是将引来三大核心问题:1.错误累积:第一代AI产生的微小统计偏差,会被下一代AI当作「正确解答」,并进一步放大。2.
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