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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

AI供應鏈美國在地化正從伺服器組裝向半導體製造上游延伸。而SK海力士正與Intel洽談首次在美國製造記憶體的可能性,其中一項方案是租用Intel俄亥俄州晶圓廠部分產能,另一種可能則是與Intel及希望確保記憶體供應的雲端業者成立合資企業。不

AI資料中心持續擴建,算力競爭正沿著電力路徑一路往上游延伸。韓國曉星重工宣布與兩家美國大型科技企業簽署總額3,865億韓元超高壓變壓器合約,設備將部署於美國南、北部新建AI資料中心,包括2,200億韓元765kV及1,665億韓元345kV

AI算力競賽不只是讓資料中心搶電,連先進晶圓廠也開始面臨相同的瓶頸。韓國電力公社(KEPCO)原希望三星電子與SK海力士預付未來五年、合計約25兆韓元電費,用於提前建設半導體聚落所需輸電與變電設施,但兩家公司考量後續設備投資及財務負擔,決定

AI伺服器散熱競爭正由冷板與CDU向更細的零組件層級擴散。伸興旗下宇隆布局AI伺服器液冷通用快接頭(UQD),今年出貨逐季升溫,反映Direct-to-Chip液冷進入放量後,快接頭、管路、分歧管及材料可靠度正成為新的供應鏈環節。 UQD看

AI資料中心高速互連需求持續升高,CPO(Co-Packaged Optics,共同封裝光學)供應鏈正從矽光子、光引擎與先進封裝,進一步延伸至光纖耦合與精密光學。中揚光以模造玻璃技術開發多通道光纖耦合鏡頭,目前已向美國通訊大廠小量送樣,若驗

AI資料中心競爭正跨出伺服器機房,向上游延伸到發電端。韓國與美國研議超過1,000億美元的大型能源投資方案,據報內容包括最多8座核能反應爐,以及約200億美元的德州天然氣發電計畫,電力需求直接指向快速擴張的AI資料中心。韓國政府表示相關細節

AI基礎建設競爭正從單顆GPU走向整座機櫃架構。AI推論晶片新創d-Matrix宣布,新一代Raptor XPU將導入NVIDIA NVLink Fusion,直接接入NVIDIA MGX機櫃與AI基礎設施平台。這意味第三方客製加速器不必與

中國AI晶片自主化正進入更困難的下半場。華為、寒武紀、沐曦等業者持續推出國產AI加速器,逐步降低對NVIDIA依賴,但真正限制系統效能與量產規模的關鍵,已由單純GPU/NPU設計能力轉向HBM高頻寬記憶體。HBM也因此成為中國建立完整AI算

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

台灣智慧醫療出海模式正由單一醫材銷售,轉向AI、醫療設備與臨床服務整合輸出。工研院率15家智慧醫療及醫材業者參加新加坡Medical Fair Asia 2026,並與國科會共同集結27家醫療科技團隊,從醫療AI、復健機器人到居家健康管理,

代理式 AI 正從雲端進一步延伸至邊緣與實體 AI。隨著開發者需要跨不同模型、執行環境與硬體目標進行開發,整體複雜度也隨之提高。Arm 的運算平台橫跨這整個連續運算範圍,背後有超過 2,200 萬名開發者組成的生態系,而這些開發者都需要經過

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

面對全球供應鏈在國際地緣政治衝突下加速移轉,製造業正面臨熟練技術人才斷層與生產力亟待補強的嚴峻升級瓶頸。在此浪潮下,傳統塑橡膠產業正加速邁向高效、高彈性的智慧製造架構。

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

汽車產業由硬體定義走向軟體定義汽車(SDV)後,類似變革正出現在家電。三星電子9月7日宣布,自9月起分階段為既有冰箱及洗衣家電升級Tizen OS 10.0,將2026年新機的部分AI服務、Bixby與操作介面下放舊款產品,家電價值開始從「