Physical AI走進整座工廠 韓國攻AI整廠協同 (2026.09.17)
Physical AI競爭正從單一人形機器人，進一步擴大至「整座工廠如何由AI協同運作」。韓國科學技術情報通信部規劃2026年至2030年投入7,368億韓元，開發Physical AI軟體平台，讓不同品牌與功能的機器人、設備共同協作，並且…
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達梭系統SIMULIA用戶大會 聚焦AI驅動模擬與虛擬雙生 (2026.09.16)
迎接企業AI正從單點導入走向規模化與工業化，2026年又逢達梭系統（Dassault Systemes）來台成立20週年，並舉辦年度高峰論壇暨SIMULIA用戶大會。不僅聚焦「虛擬雙生×AI虛擬助手」，同時邀請全球與亞太區產業專家及科技領袖…
DECT NR+切入工業無線通訊 STRATUM 9攜手Nordic打造低延時私人網路 (2026.09.16)
面對機器人、AGV（自動導引車）、輸送系統等行動設備快速導入，工業現場對無線通訊的需求也從「能不能連線」，逐漸轉向「能否維持穩定、低延時且可預期的連線品質」。相較於有線網路具備穩定性但缺乏設備移動彈性，Wi-Fi等既有無線技術則可能受到頻譜…
安圖斯科技與漢翔簽署合作備忘錄 加速中小型製造業智慧轉型落地 (2026.09.16)
宏碁旗下安圖斯科技與漢翔航空工業正式簽署合作備忘錄（MOU）。雙方將整合安圖斯高效能 AI 伺服器、工作站產品線，以及漢翔自主研發的 AIxWARE 智慧製造平台，共同打造專為中小型製造業量身定制的 AI 工業應用解決方案，加速將企業級 A…
工業AI落實半導體製造 加速智慧廠務自主與營運最佳化 (2026.09.14)
受惠於AI、高效能運算與先進製程快速發展，半導體產業持續突破製造與工程極限，同時面臨製程複雜度提升、能源需求增加、設備維護與廠務管理難度升高等挑戰。西門子認為，如今AI的價值已不再只是單點分析或輔助決策，而是需要更深入參與工程、製造與廠務營…
AI從算力走向工廠 台廠搶攻智慧製造新架構 (2026.09.14)
生成式AI之後，製造業下一波競爭正轉向Physical AI：讓AI不只分析資料，而能透過感測器、控制器與機器人直接作用於生產現場。近期台灣供應鏈出現兩條值得注意的路線，一端由精密自動化次系統向機器人延伸，另一端則由GPU算力管理進入智慧工…
Ceva攜LG整合UWB技術 搶攻車用與工業SoC (2026.09.14)
超寬頻（UWB）技術正從數位鑰匙、物品追蹤器，加速向車用、工業定位及智慧感測市場延伸。智慧邊緣晶片與軟體IP業者Ceva宣布與LG電子合作，整合Ceva-Waves UWB基頻IP、軟體，以及LG旗下SoC中心開發的UWB射頻（RF）技術，…
Token變現改寫AIDC競爭邏輯 帶動台廠供應鏈商機 (2026.09.10)
基於Token產能與變現能力已改變AI資料中心（AIDC）競爭邏輯，資策會產業情報研究所（MIC）於「2026 MIC FORUM Fall《躍進 AI Leap》」研討會次日，聚焦現今AIDC的競爭態勢轉變、經營關鍵議題，以及算力與網路傳…
意法半導體：人形機器人將成填補製造業最後一哩路的核心關鍵 (2026.09.10)
在生成式 AI 與智慧工廠快速發展之際，製造現場正迎來從傳統自動化（Automation）跨入自主製造（Autonomy）的關鍵拐點。在 SEMICON Taiwan 2026 期間，意法半導體（STMicroelectronics）資深應…
工業AI從辨識走向行動 功能安全成機器人落地關鍵 (2026.09.09)
AI從螢幕走向實體世界，智慧製造的競爭也開始由「設備聯網」轉向Physical AI。9月9日在日本幕張登場的Smart Factory EXPO秋季展，AI、XR、數位雙生(Digital Twin)、Edge Computing及機器人…
稀土棋局下的台灣解方：從供應鏈韌性看關鍵礦物合作新契機 (2026.09.09)
稀土與關鍵礦物已成全球科技競爭與經濟安全的重要戰略資源。面對供應鏈高度集中與地緣風險升高，台灣如何透過國際合作、技術替代、戰略儲備與城市採礦，建立自主且具韌性的關鍵礦物供應體系？…
製程AI走向高風險應用 可靠度驗證成落地關鍵 (2026.09.08)
AI正從設備監測、異常偵測與預測維護，逐步深入品質判定、製程最佳化甚至控制決策，但當AI介入關鍵製程愈深，模型失效所帶來的設備、工安與營運風險也同步升高。德國萊因指出，製程工業導入高風險AI，已不能只看模型準確率，必須建立涵蓋風險分級、可靠…
從AI判定到自主修正的AOI閉環 (2026.09.08)
由檢驗驅動行動的系統，可概括為「感測－判斷－行動－驗證－再學習」五階段閉環。它讓品質資料不再停留在報表，而能即時回到機台、物流、工單與供應鏈；但閉環越自動，錯誤行動的影響也越大。…
AI模型如何建立AOI的意義層 讓機器理解缺陷 (2026.09.08)
當AOI從規則式比對進入AI時代，競爭焦點也因此由「檢出率」移向「意義建構能力」。…
AOI事實層的感測、量測與資料工程 (2026.09.08)
第一篇探討AOI的「眼睛」與「感覺器官」，從人工檢查的限制著手，討論感測器、光學配置、3D量測及評估指標，強調AI視覺在工廠應用前需建立可重現、可比較和可追溯的事實層。…
AMD以全方位算力與產業聯盟 打造開放式AI新生態 (2026.09.08)
當全球人工智慧的浪潮以驚人速度從單純的語言對話模型，演進至具備自主規劃、工具調用與複雜多步驟執行能力的代理式AI（Agentic AI）時代，半導體產業的競爭焦點也迎來了根本性的典範轉移。 過去數年間，市場往往聚焦於單一GPU晶片的尖峰算力…
AI下一桶金轉向產業資料 醫療、農業與製造業搶建Domain Data (2026.09.07)
當生成式AI模型能力快速普及後，產業競爭焦點正在轉向另一項稀缺資源——Domain Data。近期智慧醫療、農業與製造案例顯示，企業開始把長期累積的交易、設備與生產資料轉成AI可分析的結構化資產，AI落地的門檻也由「有沒有模型」轉向「有沒有…
軟硬協同進軍歐美半導體生態 鼎華智能結盟荷蘭設備廠SPS (2026.09.07)
高階晶圓代工與先進封測產線對系統穩定度、即時調度及良率溯源的要求已達極限標準。在 SEMICON Taiwan 2026 期間，鼎華智能與荷蘭設備廠 SPS（SPS-Europe B.V.）正式締結全球策略合作夥伴關係，雙方將展開軟硬技術整…
打造機器人的大腦、神經與能源 (2026.09.04)
如果把人形機器人拆開來看，最醒目的往往是AI晶片、攝影機、馬達與減速器；但真正決定它能否離開舞台展示、進入工廠與服務現場的，並不是其中任何一顆明星元件，而是各種快慢不同、風險不同的電子系統能否形成一個有秩序的整體。語言模型可以花數百毫秒理解…
從PC代工到機器人 台灣如何重組下一支科技大軍 (2026.09.04)
台灣不必等待一個機器人界的國產汽車品牌，而應把電子、精密機械、自動化與軟體能力，組成一座沒有圍牆的虛擬機器人工廠。…