✨陳良基/國立台灣大學電機工程學系名譽教授、前科技部長、教育部終身國家講座、美國發明家學院院士
📢收聽這集,你可以得知:
一、國際競爭與台灣供應鏈的關鍵優勢
✨為什麼全球科技 AI 供應鏈「瓶頸」在台灣?為何 Google TPU 至今仍難以抗衡 NVIDIA?為何連黃仁勳都說「要進入 AI,要先過台灣這一關」?
✨Elon Musk 即使想自建 TeraFab 繞開台灣供應鏈,但該如何建立先進製程的學習曲線?會花很多時間嗎?如何跨越「良率要到 90%」的門檻?
✨Apple 在 AI 發展的致命傷是什麼?為什麼輕忽 AI 生命週期回轉速度,導致開發進度落後?如今想保住台積電產能、引進 Google 做垂直分工,是否還不算太晚?
二、台灣產業 AI 軟硬體整合新策略
✨面對 AI 快速進展,台廠如何善用靈活性並跟上全球展會脈動,專注理解 B2B 的客戶需求,來搶奪 AI 應用市場的量?
✨台廠該如何抓住「未來會動的 AI 應用端」(如機器人、無人車船)的產業機會,並善用台灣在 B2B 多年建立的客戶信賴關係(尤其在數據隱私權方面),作為最大的競爭優勢?
✨既然台灣的 Embedded Software(嵌入式軟體)能力很強,產業為何不該執著於傳統的軟硬體區分,而是應專注於「讓硬體動起來」的軟硬體整合,站在 AI 供應鏈的價值核心?
三、AI 人才與國家治理挑戰
✨面對 AI 已經把所有的邊界都打破,台灣教育僵化為什麼是 AI 時代長程最嚴重的問題?如何從小就開始將 AI 視為一種工具,讓下一代具備「十倍百倍效能提升」的能力?
✨數位發展部與經濟部在 AI 產業上該如何分工合作?為何數發部應專注於虛擬空間建立法治國家的數位治理,而非只是產業發展?
✨為什麼 AI 治理必須建立法律規範,要求 AI 服務提供者保留演算法和訓練數據(Training Data),以實現數位溯源和釐清責任?
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