AI技術應用領域發展分析
人工智慧(Artificial Intelligence;AI)為結合最新電腦科學與技術,以及收集大數據相關資料...
用既有深度/機器學習等AI技術,可讓電腦進行大量有標註資料學習訓練,歸納出輸入資料特徵進行辨識、分類,而稱為「鑑別式AI(Discriminative AI;DAI)」,包括產品瑕疵、人員及場域環境安全等,已大量為企業導入使用。
加上目前吸收了來自網路、社交媒體時代的巨量數據資料,經過量變產生質變,再利用大語言模型(LLM),而造就更多自主創新GAI內容的能力,包括文字、圖像、影音、程式碼、3D模型數據等,目前較先導入於辦公室應用,將有助於提升工作效率,對產業影響巨大。
根據市場調研機構預測,2023~2028年將是GAI的快速成長期,全球應用市場規模將從2023年的62億美元成長至2028年的585億美元,年複合成長率達56%。工研院預估,2025年將有30%企業導入GAI技術,應用於文件生成、程式設計及對外營銷,包含製造、媒體、工程、國防、醫療和能源等領域將會第一波遭遇衝擊。
人工智慧(Artificial Intelligence;AI)為結合最新電腦科學與技術,以及收集大數據相關資料...
生成式AI同樣為電動車發展帶來革新,CES 2024中,Volkswagen宣示成為首家量產車大規模標配...
智慧製造或綠色製造早已不是新聞,全球製造業積極採用製程中不產生污染、節能低碳或使用替代性...
工業4.0提出至今,已逾十個年頭。這10年之間,工業製造的風貌有了很大的不同,我們看到了更多先進自動化系統的應用,它們不僅範圍更廣,同時層面也更深;另一方面,我們也看到了更全面的數位化控制的架構,從最前端生產現場,到最上層的運營管理分析,數位系統已是工業製造的基礎核心建設,數據則是競爭力所在。
而從現在開始,工業製造又將邁入新一波的轉變,而這次的關鍵字將是「AI」。
在大數據與自動化的加持之下,AI人工智慧的發展已是水到渠成的局面,過往人力不可及,以及人力吃重的製造場域都將會被AI與機器人取代,甚至生產數據調教與優化的工作,也都會由電腦來自動生成,廠房裡幾乎無需人力存在。
以特斯拉上海超級工廠為例,其自動化率已高達到95%以上,平均不到40秒即可下線一台整車。這個效率已遠遠超過人力的範疇,而其背後的核心技術,就是AI為首的感測、分析與控制系統。
而這樣的生產模式將會廣泛的進入各個不同的工業領域之中,並為製造業帶來顛覆性的改變。而面對此一變局,唯有充分洞悉產業的發展,並適時掌握最新的AI製造技術,才能持續保持自身的競爭力,在快速變化的市場中佔有一席之地。
副總編輯 Korbin
遠播資訊股份有限公司(CTIMES,以下簡稱CTIMES)創立於1991年10月,隨著台灣半導體產業的發展而亦步亦趨,一直到今天,不僅廣泛地傳播廠商的產品與市場,也深入產業的創新價值來做分析報導,是科技與人文兼具的一家媒體組織。
隨著業界的演進,CTIMES也不斷的轉型發展,近年來電子產業已經跨足到各類系統或商品的設計應用,不僅傳統的3C定位模糊了,其它跨領域的智能化應用也摻雜了許多新的觀念與技術進來,可以說未來是一個「大C」的世代,C代表的不僅是3C整合成一個大C,同時也是Cloud雲端的連結應用與虛擬整合。
近年來數位科技飛速發展,未來的世界面貌與秩序也會大為改觀,不只是AI與5G的影響,各項跨時空的智能化應用將層出不窮,這些科技看似虛擬但是很實際,雖是模擬也多能化為實用。總之,一個智能化、虛擬化的地球村即將成為真實,CTIMES稱此為地球村3.0的時代,這是一個人文與科技自然律動的時代,而身為此一新時代的產業媒體,我們也會全力以赴,責無旁貸。
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