2024年台灣人工智慧發展概況與未來展望

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台灣目前在發展人工智慧(AI)的議題,無論在產業上是否投資新創、政府作為等面向上皆尚待提升。或許,找到下一個能發展的AI大題目是凝聚台灣產業及政府對發展AI共識的方法?本文主要針對2024年台灣在AI產業發展現況,並於國際間AI競爭趨向白熱化的狀況下台灣能掌握的機會、遭遇挑戰及解決方法進行分享。 台灣AI發展現況 根據國際研究機構Gartner指出,2024年AI發展趨勢之重點在於「生成式人工智慧」(Gen AI)的運用及其影響。到2024年底,AI體現在企業上的價值主要基於熟悉的AI技術項目,無論是獨立還是與Gen AI相結合,並透過標準化作業流程(SOP)來幫助實施。同時,...

2025邁入「AI代理」新階段,AI正在全面翻轉專利產業!

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2025年的到來,象徵著人工智慧正邁入「AI代理」(AI Agent)的新階段,AI將取代傳統的工作方式,並能自主執行任務。對專利產業而言,這樣的趨勢亦不容忽視,那就是AI正在改變專利實務的遊戲規則,企業必須善用AI改變專利運營的戰略。經過機器學習和模型訓練後,目前利用AI專利翻譯的技術成熟度最高可達90%,可替企業省下大幅的專利翻譯成本與時間;AI語義分析可涵蓋欲檢索標的之技術全貌,縮短檢索時間、加速初步判斷專利無效的可能性。透過AI工具的輔助撰寫專利,可以改善人工撰寫專利申請書曠日費時、成本昂貴的問題,並將更多時間用在提升專利品質。 AI正在從各種層面翻轉產業生態,專利產業當然也...

英國《著作權法》與生成式AI間的法律淵源

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英國《著作權法》(Copyright, Designs and Patents Act 1988, CDPA 1988)向來在著作權與生成式人工智慧(GenAI)議題上,扮演著先行者的角色。然而面對這一波GenAI熱潮席捲全球之際,CDPA 1988卻在AI議題上停滯不前,甚至陷入進退維谷的泥淖。本文簡要介紹這段奇特的法律發展歷程。 GenAI給著作權制度帶來全面性衝擊,其中最外顯的兩面向不外乎:(1)GenAI產出是否為著作權保護之標的?以及(2)GenAI產值鏈是否侵害他人著作權? 就上述這兩項議題而言,英國都稱得上是法規範的先行者。早在1988年,CDPA 1988就將「...

AI虛擬人未來發展的三大趨勢

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AI虛擬人(Virtual Human)是一種基於先進AI技術創造出的人工智慧角色,可以像人類一樣進行交談、回應和交流,並達成特定的工作任務。隨著元宇宙技術的出現和發展、各大工作領域中對於人工智慧需求的不斷增加,預期AI虛擬人市場將在未來幾年持續攀升,娛樂、廣告、零售、遊戲等不同產業都可以看到越來越多的AI虛擬人應用,並創造出全新的市場商機。 虛擬人是隨著延展實境(Extended Reality,XR)、機器學習(Machine Learning,ML)、生成式人工智慧(Generative Artificial Intelligence,Gen AI)等沉浸式科技發展下催生的數位...

散出型晶圓級構裝 (Fan-Out WLP)之技術與挑戰

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由於消費性電子產品對於可攜式(Portability)及多功能(Multi-function)之需求,迫使微電子構裝發展朝小尺寸、高性能、及降低成本前進。晶圓級構裝(Wafer Level Package; 簡稱WLP)具備縮小構裝尺寸之優勢,剛好迎合行動電子產品之市場趨勢。 然而,傳統WLP構裝是將晶片的I/O點,經由散入(Fan-In)技術將凸塊以矩陣式( Area Array)排列於晶片面積內,簡稱為Fan-In WLP。然而,決定晶片是否可採用散入(Fan-In)技術構裝之前,必須同時評估元件尺寸、I/O接點數及間距等因素,進而確認晶片是否有足夠的空間容納所有的連接點。 前段I...

ASML規劃2036突破0.2nm,摩爾定律仍將延續

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半導體製程的不斷演進,是推動科技進步和產業發展的重要引擎。多年來,在摩爾定律的指引下,半導體產業不斷創新,推動晶片性能的持續提升。然而,隨著製程節點的微縮,半導體產業也面臨著前所未有的挑戰。物理極限的逼近,使得傳統的微縮方式難以為繼,晶片設計和製造的門檻也越來越高。 在這個關鍵的時刻,國際知名的微電子研究中心IMEC和曝光設備巨頭ASML帶來了令人鼓舞的消息。他們分別在最新的技術路線圖和曝光機研發計劃中,展示了突破當前瓶頸、延續摩爾定律的可行之路。這些創新方案涵蓋了從電晶體結構到曝光製程技術的各個方面,為半導體產業指明了前進的方向。 近年來,隨著科技的快速發展和終端應用的不斷擴...

企業邁向AI轉型新紀元:從信任出發,從制度落實

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全球正邁入AI驅動的全新發展紀元,企業紛紛競相探索跨領域應用,挑戰人類思維極限,開創無界AI未來。同時,在川普就職新政策的牽動下,全球經濟格局發生變動,台灣ICT產業亦受到深遠影響。企業該如何在這波總體經濟變遷中精準應對,掌握未來競爭優勢?

尋找新一代鋰電池負極材料,解決石墨材料供應與性能問題

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石墨(Graphite)是碳的一種同素異形體,除了石墨之外,碳原子的同素異形體還包括鑽石、富勒烯、奈米碳管與石墨烯。石墨為層狀平面結構,層內每個碳原子的週邊以共價鍵鍵結其他三個碳原子,以蜂巢式多個六邊形排列,每層間有微弱的凡得瓦力。因晶體結構中存在大量游離電子而能自由移動,屬於導電體,且化學性質不活潑,具有耐腐蝕性。 電動車主要動力來源是電池,而石墨是電動車動力來源電池的關鍵原材料,自20世紀80年代成功開發後,石墨一直是鋰離子電池(簡稱鋰電池)的負極材料,成為碳系負極材料之主流。 石墨的生產流程 石墨負極的生產流程長,製作過程有多道程序,且不同企業的生產流程存在一定差異。石墨分...

借鏡美國著作權局《著作權與人工智慧報告》第一部分:建議立法創設個人形象之數位仿造權

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美國著作權局(United States Copyright Office)將陸續公布三份《著作權與人工智慧報告》(Copyright and Artificial Intelligence)(下稱《報告》),第一部分已於2024年7月底公布,主要是分析生成式人工智慧(Gen AI)深度偽造問題的法律因應方式。美著作權局認為必須修法,賦予每個美國公民擁有是否同意其形象被人工智慧(AI)數位仿造(digital replicas)之權利。而美國參議員也於同一天提出《No Fakes Act》(反偽造法案),採用美著作權局《報告》提出的每一項建議。 數位仿造(digital replicas...

《AI的現在與未來》生成式AI在智慧工廠的五大應用

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智慧工廠精髓在於管理統一化,透過工業物聯網等數位化技術,使廠務作業更加透明。在AI技術發展逐漸成熟,陸續應用於智慧工廠後,智慧工廠重點轉為利用數據作決策,以數據導向發展出思考、預測的能力。過往要利用AI進行瑕疵檢測,常因資料量不足而延遲上線,智慧工廠導入生成式AI後,可填補訓練AI的資料缺口,事前預警機器設備的預測性維護,並分析控管供應鏈風險,還能模擬可能發生的情況,自行動態調整因應作法。 鑑別式AI與生成式AI 資策會MIC產業分析師張家輔指出,AI依應用目的不同,可區分為鑑別式AI與生成式AI,鑑別式AI擅長區別不同數據類型;生成式AI則基於數據生成、文本分析的能力,發展內容生成、...