科技D+

科技D+帶您掌握科技產業最新發展趨勢

本集節目由

IC之音【姚姚TEC666】主持人-姚嘉洋

與

Appier企業溝通副總-周峯玉

2024/11/20 在2024探索GenAI生態系：從技術創新到市場應用 所帶來的分享
分享主題為「台灣如何借重生成式AI，打造新世代SaaS服務」

本集內容：

1. SaaS 產業的發展已有不短的時間,如何看待台灣 SaaS 產業的發展?現階段有哪些挑戰要克服?

2.生成式 AI 發展迄今,不論是 B2C 或是 B2B 模式,在導入生成式 AI 都相當積極,以 Appier 的觀察,生成式 AI 在全球 SaaS 產業的發展狀況目前為何?您覺得有哪些市場機會?

3.台灣不論是軟硬體業者在 SaaS 都有一定的投入程度,像是研華會自行投入 SaaS 或是台積電也會借重 SaaS 的模式,台灣科技產業與 SaaS 這樣的商業模式的結合,下一步可以如何發展?

4.Appier 本身是 SaaS 業者,同時也在拓展生成式 AI 應用,像是聊天機器人或是專家推薦系統等,Appier 在向企業客戶推廣這些解決方案時,背後有哪些成功關鍵?

5.延續前面的題目,對於台灣企業想要投資軟體、發展 SaaS 策略,亦或是打造一家全新的公司,妳會有哪些建議?生成式 AI 會是唯一解嗎?

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本集節目由:

《姚姚TEC666》節目主持人-姚嘉洋

聯發科技企業策略與前瞻技術資深處長-梁伯嵩

2024/11/20 在 Dfourm 2024探索GenAI生態系：從技術創新到市場應用
分享主題為「從AI EXPO緣起到台灣半導體決勝關鍵」

本集內容：

1.最近諾貝爾獎物理獎跟化學獎，頒發給AI 相關領域學者，以你的了解，這跟AI的發展有什麼樣的關係。

2.聯發科技創新基地在2023年與中研院、國家教育研究院等單位，合作發布全球第一款繁體中文語言模型，能否談談當時的背景。

3.聯發科技在2024年四月發布了「MediaTek DaVinci」（暱稱為「聯發科技達哥」），它能整合企業自有的數據，為企業量身打造專屬的生成式AI方案。

4.聯發科技在Edge AI與智慧型手機處理器領域，都居於領導地位，從繁體中文的語言模型到達哥，已經有初步的進展，聯發科技有打算將軟硬體加以整合，為台灣在地的生成式AI應用服務市場帶來什麼火花。

5.我們知道聯發科技擅長Edge AI處理器市場，LLM也能在該領域有所發揮，以您的了解，LLM有機會在人機互動上發揮其長處嗎。

6.Token（符元）在生成式AI時代，將是「意義運算」的重要關鍵，許多雲服務供應商在意的是，用多少成本來處理Token（符元），是現階段雲端服務業者在LLM競爭的指標，這個指標在短期內會不會有所改變？未來我們還有哪些指標值得留意？

7.目前市場的共識是，台灣在Edge AI的發展上，有著不錯的優勢，跟LLM或是生成式AI加以整合，能為台灣科技產業帶來哪些價值？台灣未來還有哪些挑戰需要留意？

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1. .隨著AI掀起一波新革命，也帶動智慧製造應用越來越廣泛，如何改變傳統製造流程，具體在哪些環節上能夠提高效率或解決以往的瓶頸？傳統製造與智慧製造最大的差異？


2. 智慧製造領域的研究強調「落地實踐」，而臺灣的中小企業產業結構在面對智慧製造的導入時，常面臨傳統技術與新技術的衝突。如何看待智慧製造與傳統製造業的融合？在推動產業轉型的過程中，最常見的挑戰是什麼？


3. 在精密機械與工具機產業中，業界目前最迫切的需求是什麼？生成式AI技術帶來什麼樣的影響？學校單位所提出的平台有助於解決哪些長期存在的痛點？


4. 生成式AI推動下，企業在數位轉型過程中，如何針對內部（如生產流程、數據管理）進行升級？研華如何協助客戶克服邁向智慧製造的挑戰？


5. 觀察中小企業導入AI的進程中，難免遇到轉型費用成本的問題，企業該如何評估如何採用AI進行智慧製造的數位轉型成本，以及如何利用AI技術在製程中進行自我優化，從而提高生產效率並降低成本？


6. 覺教授長期致力於推動產學合作，並強調研究成果要能在業界產生價值。在智慧製造領域，臺灣的產學合作具備哪些優勢？

1. 當時看到了哪些「契機」，讓您全力推動「大大網」與「物流即服務」


2.  大聯大目前的產業升級與數位化轉型進程有哪些重點


3. 車用與工控市場的變化重點，如何看待2025年的趨勢走向？大聯大有哪些重點布局


4. 如何與產業上下游夥伴合作並致力於構建產業生態系統


5. 大聯大若要進一步提高生產效率和品質、降低成本，對於工廠產線AI智動化有無下一步規劃


6. 如何因應面對人力短缺，且未來幾年將面臨因生育率低，導致「青年斷崖式減少」的社會現況

• 聚焦前瞻技術發展，產學界持續雙向互動


• 降低技術發展風險，，國科會扮演關鍵角色


• 陽明交大、清華各自扮演重要角色，跨校合作已成常態

• 發展新一代AI超級晶片，觀念需靈活看待，無需執著於單一面向精進。


• 除了雲端高性能運算晶片，邊緣AI晶片加上應用服務概念，有更多想像空間。


• 利用AI尋找新一代半導體材料，為半導體打造更多發展空間，形成良性循環。