AI倫理

MountAIn 顛覆邊緣 AI 版圖,結合 Alif Semiconductor 的 Ensemble 和 Balletto 處理器,提供雲端等級的電腦視覺系統

法國格勒諾布林和加州普萊森頓2026年5月9日 /美通社/ — 繼榮獲 2026 年 CES 創新獎後,MountAIn 推動高精度 AI 模型的零摩擦部署,並針對 Alif 的超低功耗硬體進行全面最佳化,排除對高耗能晶片的需求。
Python
開發人員現在可將開發時間從 12 個月縮短至幾分鐘,且執行電腦視覺模型的記憶體使用量減少 3 倍。

如欲檢視多媒體新聞稿,請點選: 

https://www.multivu.com/mountain-and-alif-semiconductors/9397851-en-ai-cloud-computing-balletto-processors

榮獲多項大獎的 AI 協作公司 MountAIn SAS,以及 2026 年 CES 創新獎得主,今日宣佈與 Alif Semiconductor 建立策略合作夥伴關係,將在極致邊緣運算領域革新電腦視覺技術。

這套軟硬體整合方案是專為高需求的大眾市場所設計,以推動新一代智慧相機、智慧眼鏡、智慧工廠、健康科技,以及智慧家電的發展。

裝置製造商和開發人員往往面臨著令人沮喪的取捨難題:如果不使用既昂貴又耗電的微處理器 (MPU) 執行複雜的視覺 AI,就只能接受在符合成本效益的 MCU 上實現有限的 AI 效能。 MountAIn 專有的「AI Booster」中介軟體可充當智慧橋樑,協同排程 Alif 的內部處理器,在將速度(FPS) 提升到極致的同時,將記憶體使用量壓縮 3 倍。

其成果空前絕後:

顛覆過往的邊緣 AI 生態系統

對於裝置製造商 (OEM/ODM):以 MCU 的成本獲得 MPU 的效能

  • 超低功耗:製造商如今可將視覺模型整合進電池供電裝置,並在嚴格的 100 毫瓦功耗範圍內執行。
  • 私毫不妥協的精準度:在邊緣端直接提供媲美雲端的模型解析度與精準度,且無需承擔傳統的成本或散熱損耗。

對於 AI 開發人員:只需一鍵,即可從 Python 變成晶片

  • 開發普及化:精通 Python 的 AI 專家可以無縫接軌地將模型部署至 Alif MCU
  • 從數月減至數分鐘:MountAIn 的一鍵式編譯器徹底消除韌體瓶頸

MountAIn 執行長 Vincent Huard 表示「邊緣 AI 產業一直被迫在昂貴、耗電的 MPU 和具經濟效益的 MCU 之間做抉擇」。 「我們認為不應要求『嵌入式 AI』使用者不該需要博士級的韌體最佳化專業知識。 我們的使命是以 MCU 的經濟成本提供雲端級視覺,並解鎖全新的使用場景。」

Alif Semiconductor 總裁暨聯合創始人 Reza Kazerounian 表示「為了真正實現邊緣 AI 普及,並將之擴充套件到數十億智慧裝置上,開發人員需要的硬體必須能夠在不犧牲功能之下,提供極致的高效率,」。 「透過將 MountAIn 的一鍵式軟體基礎架構結合我們 Ensemble 和 Balletto 處理器系列的強大原生效能,我們正為市場帶來如此變革。」

在嵌入式視覺峰會體驗未來

MountAIn 和 Alif Semiconductor 將於 2026 年 5 月 11 日至 13 日在聖克拉拉的「嵌入式視覺高峰會」(Embedded Vision Summit)上,展示這些即時效能基準的現場示範。

聯絡資訊:

MountAIn:
David Nahmani
共同創始人暨商務長 (CBO)
david@mountainedge.ai

Alif Semiconductor:
Alexandra Kazerounian
資深行銷經理
alexandra.kazerounian@alifsemi.co

MountAIn IBEX Core
MountAIn IBEX Core

 

雲跡科技2025年營收增長23%至3.01億元,智慧體收入飆升194%

香港2026年4月30日 /美通社/ — 北京雲跡科技股份有限公司(2670.HK),香港交易所第18C章規則下的第四家特專科技公司,釋出2025年報。

全年總收入同比增長23.1%,達到3.01億元人民幣。其中,智慧體應用收入激增194.1%。公司酒店智慧體系統(HDOS)訂閱客戶數量飆升925%,凸顯其從硬體供應商向服務智慧體平臺型公司的戰略轉型。

分場景看:酒店場景收入2.44億元,同比增長20.1%;技術場景收入2,964萬元,增長160.4%;工廠場景收入1,509萬元,增長393%。海外收入增長92.1%,達到1,906萬元,佔總收入比重提升至6.3%,日本、東南亞和中國香港為2026年優先拓展市場。

研發投入達6,215萬元,佔收入的20.6%。截至年末,公司擁有997項專利,參與完成11項國家及行業標準。其智慧體智慧診斷系統(HQAS)支援23種語言,已在數千家酒店部署。

據弗若斯特沙利文資料,雲科技在中國酒店場景機器人服務智慧體市場中以13.9%的收入份額位居第一。

科技創始人、董事長兼總裁支濤表示:「我們將持續加大研發投入,推動行業標準建設,吸引全球優秀人才。」

2026國際院士香江論壇在港舉行 聚焦人工智慧推動健康與高等教育創新

香港2026年4月16日 /美通社/ — 國際院士聯盟(IAA)與香港海外學人聯合會(HKAORS)聯合主辦的「2026國際院士香江論壇」於4月14日在港圓滿舉行。作為2026年香港國際創科營商周(BIT Week)的重要活動之一,論壇以「高齡化與慢性病管理:挑戰與創新」及「人工智慧與高等教育創新」兩大主題為主軸,邀請逾20位講者,當中包括菲爾茲獎得主、諾貝爾獎得主、海內外院士、學者及大學管理層。透過全體演講、大學校長圓桌討論,以及兩大主題論壇展開交流,吸引逾300名與會者參與,為聯盟推動跨學科、跨地域科研合作奠下基礎。

作為國際院士聯盟重點打造的系列旗艦活動,論壇延續首屆舉辦以來建立的交流基礎與平臺效應,進一步發揮其作為高階國際學術交流平臺的作用,促進海內外學術界、創科界及高等教育界就前沿議題深入對話,並為推動跨學科、跨地域科研合作及成果轉化提供平臺支撐。


匯聚全球科研力量 共拓AI創科合作新局

香港特別行政區行政長官李家超先生透過影片方式致辭;香港特別行政區政府創新科技及工業局局長孫東教授,以及國際院士聯盟創始主席、香港科技大學校長葉玉如教授則親臨現場致辭。

行政長官李家超表示,香港在「一國兩制」下同時兼具國家優勢與國際優勢,擁有開放且充滿活力的科研環境、與國際接軌的智慧財產權保護制度,以及世界領先的大學與人才基礎,為創新科技發展築牢了堅實根基。他指出,國家《十五五規劃》已明確支援香港建設國際創新科技中心與國際高階人才集聚高地,而本屆論壇聚焦人工智慧推動高等教育創新、應對人口老化等重要議題,恰好呼應香港當前推動創科發展與學術合作的方向。李家超亦表示,特區政府正積極落實國家「AI+」行動,將於今年下半年啟動香港人工智慧研發院,推動人工智慧技術轉化,為醫療、法律、金融等行業賦能;同時,政府亦持續推動生成式人工智慧、STEAM教育及臨床試驗發展,包括設立大灣區臨床試驗協作平臺與相關應用中心,加快前沿科研成果轉化,進一步鞏固香港作為國際創科樞紐及國際高階人才匯聚地的地位。

葉玉如教授作為國際院士聯盟創始主席致歡迎辭時表示,香港有條件成為連線全球科研力量的重要節點,而這正是國際院士聯盟希望持續推動的方向。國際院士聯盟成立的初心,是促進跨地域、跨學科合作,匯聚全球科研力量,共同應對當前人類面對的重要挑戰。她指出,「國際院士香江論壇」作為聯盟重點打造的系列旗艦活動,正提供了一個高層次交流平臺,讓來自不同領域的學者、教育界及創科界代表深入交流,並在對話中孕育新的合作方向。她期望論壇未來持續匯聚更多國際前沿觀點,推動跨學科協作走深走實。

創新科技及工業局局長孫東教授表示,國際院士聯盟紮根香港,充分依託本港聯通全球、學術根基雄厚的優勢,為開展高水平學術交流、推進知識轉移與創新合作搭建了重要平臺。本屆論壇聚焦人口老齡化、慢性病管理、人工智慧與高等教育創新等具有全球意義的議題,與香港近年重點推進人工智慧及生命健康科技發展的方向高度契合。他指出,特區政府近年持續最佳化科研、人才與創科基建佈局,並透過 InnoHK 研發平臺、「產學研 1 + 計劃」、「創科產業引導基金」等舉措,讓科學發現得以迅速轉化為實質的現實成果。孫東表示,香港憑藉堅實的研發實力,以及作為「超級聯絡人」與「超級增值人」的獨特定位,將持續發揮連線內地與國際的橋樑作用,推動跨領域、跨地域創科合作不斷深化。

本屆論壇配合國家「十五五」規劃及香港首個五年發展規劃的推進,不僅聚焦人工智慧在醫療服務、長者健康管理、大學教學、人才培養及科研合作等領域的最新發展,同時圍繞「Ageing & Chronic Disease Management」及「AI in Education」兩大主題,探討如何推動前沿研究與實際應用對接,深化本地教研機構與國際創新網路合作,並進一步鞏固香港作為國際創新科技樞紐及高階人才集聚平臺的角色。同時,論壇亦致力促進學界、產業與社會之間的持續協作,促進科技與產業創新的深度融合,同時擴大創科文化的影響力與公眾參與。

從基礎研究到應用實踐 多元議題回應人工智慧時代健康與教育挑戰

本屆論壇設有大會主旨演講、大學校長圓桌討論及兩場主題演講及圓桌論壇,從基礎研究、成果轉化、教育創新及人口老化等方面,回應人工智慧時代下健康與高等教育面對的共同課題。

國際院士聯盟秘書長、香港海外學士聯合會會長塗文偉教授首先介紹了兩位主旨演講的嘉賓:1982年菲爾茲獎得主丘成桐教授和2013年諾貝爾化學獎得主Arieh Warshel 教授的主要成就並主持了主旨演講。

菲爾茲獎得主丘成桐教授以《中國現代數學的發展與中國香港申辦2030國際數學家大會》為題發表主旨演講,從現代數學發展、基礎學科建設及國際學術平臺等角度切入,為本屆論壇「人工智慧與高等教育創新」主題帶來有關基礎研究、人才培養及高等教育長遠發展、以及發揮香港的國際科技創新樞紐作用的思考。丘成桐教授表示,科技突破與可持續發展唯有在堅實的基礎科學之上才能實現——而數學正是基礎科學中最核心、最關鍵的部分。中國數學的發展已取得重要成就,因此我們堅信,在中國香港舉辦2030年國際數學家大會(ICM 2030),展示中國數學的進步,也將進一步促進中國數學界的發展,並為全球數學事業作出更大貢獻。香港是世界上少數幾個完全開放、真正國際化的城市之一,憑借中國內地的強大支援,我們能夠持續匯聚全球頂尖科學家,把香港建設成為世界領先的學術中心。

2013年諾貝爾化學獎得主 Arieh Warshel 教授以《結合「物理基礎模擬」與「人工智慧分析」的洞察》為題發表主旨演講,探討跨學科方法如何推動前沿科研,並呼應本屆論壇兩大主題之間的交叉聯動。Arieh Warshel 教授表示,基於物理的模擬與人工智慧相結合,正在改變我們對酶的理解。酶作為自然界卓越的生物催化劑,現在可以透過從QM/MM方法到深度學習等多尺度手段進行研究。透過將最大熵模型應用於進化序列資料,研究團隊揭示了長達數十億年的進化與秒級催化反應之間的直接關聯。將生物物理學與人工智慧相融合,為設計更優酶和開發更有效的治療藥物提供了一條有力的路線圖。

其後舉行的大學校長圓桌討論以《新文藝復興:構建健康與教育的智慧未來》為題,為本屆論壇焦點環節之一,由香港浸會大學校長衞炳江教授擔任主席。參與討論的本港八所資助大學代表,包括香港科技大學首席副校長郭毅可教授、香港中文大學副校長(外務)姜裡文教授、香港大學副校長(健康)兼李嘉誠醫學院院長劉澤星教授、香港教育大學校長李子建教授、香港城市大學副校長(研究)岑浩璋教授、香港浸會大學校長衞炳江教授、嶺南大學副校長(研究及創新)姚新教授,以及香港理工大學副校長(學生及環球事務)楊立偉教授。與會者從大學治理、教學創新、科研合作及人才培養等角度,圍繞人工智慧時代下高等教育的教學、研究與人才培養交換意見,並就香港如何配合國家「十五五」規劃方向、結合本港首個五年發展規劃,以及在人工智慧、健康與教育交叉領域深化國際合作與成果轉化展開討論。

下午舉行的兩場主題論壇,進一步把本屆論壇對人工智慧、健康與教育的討論,由宏觀政策與學術視野延伸至具體研究和應用場景。

在「高齡化與慢性病管理:挑戰與創新」環節中,由香港大學副校長(健康)兼李嘉誠醫學院院長劉澤星教授作開場引入,並在其後的圓桌討論擔任主持。劍橋大學 John T. O’Brien 教授以炎症與認知障礙為題,探討神經退行性疾病研究的新進展;日本國立長壽醫療研究中心總裁 Hidenori Arai 教授則圍繞糖尿病長者肌少症與衰弱的預防和治療,分享老年健康照護的最新實踐;哈佛醫學院 Dae Hyun Kim 教授以科技賦能下的老齡人口照護重塑為題,討論如何應對人口老化帶來的照護挑戰;北京協和醫院副院長吳文銘教授則圍繞胰臟癌長期存活路徑,從臨床角度談及慢性疾病管理與治療前景;香港大學臨床醫學學院內科學系臨床助理教授阮君毓醫生亦參與討論,從老年醫學及公共衞生角度補充對健康老齡化與疾病管理的觀察。整體而言,本場論壇顯示,面對人口老化與慢性病負擔上升,人工智慧和新技術的價值不僅在於提升診斷與管理效率,更在於如何與臨床實踐、公共衞生及長者照護體系更緊密結合。

另一場「人工智慧與高等教育創新」論壇,則由香港大學副校長(學術發展)宮鵬教授與香港科技大學首席副校長郭毅可教授共同主持。中關村學院院長劉鐵巖教授以人工智慧時代的人才發展為題,討論高等教育如何回應新一輪科技變革對人才培養模式的影響;莫納許大學傑出教授 Dragan Gašević 教授以「從熱潮走向實證:生成式AI時代的人類學習」為題,聚焦學習分析和教育研究中的實證基礎;香港大學計算機與資料科學學院教授張崢教授則以 AIGC 的發展、挑戰與機遇為題,分享人工智慧生成內容在教學與研究中的潛力與限制。本場論壇強調,人工智慧影響下的教育創新重點不止於技術工具的引入,更在於高等教育如何在生成式AI時代重新思考教學方法、研究正規化與人才培養方向,並在創新應用與學術質素之間取得平衡。

國際院士聯盟由香港科學界領袖發起成立,由香港科技大學校長葉玉如教授擔任創始主席,聯席主席包括菲爾茲獎得主 Pierre-Louis Lions 教授、諾貝爾經濟學獎得主 Sir Christopher Pissarides 教授,以及香港大學校長張翔教授。聯盟作為以香港為基地的國際科技組織,致力連結跨學科、跨地域的頂尖科學家及創科人才,推動國際科研協作、學術交流及成果轉化。作為聯盟重點打造的系列旗艦活動,「國際院士香江論壇」未來將持續舉辦,匯聚更多全球前沿觀點、科研力量與合作機遇,圍繞人工智慧、生物醫藥、能源等重要領域推動高水平對話與協同創新,並為香港連線國際創科網路、促進成果轉化及深化科研合作注入持續動能。聯盟亦期待論壇在往後每一屆持續拓展議題深度與國際參與度,帶來更多具前瞻性和啟發性的亮點內容。

宣告:

「在本刊物/活動內 (或由專案小組成員) 表達的任何意見、研究成果、結論或建議,並不代表香港特別行政區政府、創新科技署或創新及科技基金一般支援計劃評審委員會的觀點。」

關於國際院士聯盟

國際院士聯盟由香港科學界領袖發起成立,由香港科技大學校長葉玉如教授擔任創始主席,聯席主席包括1994年菲爾茲獎得主Pierre-Louis Lions教授、香港大學校長張翔教授,以及2010年諾貝爾經濟學獎得主Sir Christopher Pissarides教授。聯盟作為以香港為基地的國際科技組織,致力連結跨學科、跨地域的頂尖科學家及創科人才,推動國際科研協作、學術交流及成果轉化,並透過舉辦高層次論壇,促進本地科技與教研機構與全球創科網路的深度合作。

誠邀各界人士踴躍參與,與全球院士及頂尖學者同場交流,共探前沿、共話創新。

詳情請瀏覽官方網站:https://iaaforum.com/2026-forum-2/

 

高效管理千億級產線質檢資料:Dataram IDM 助力 PCB 企業建構一流品質管理體系

臺北2026年4月16日 /美通社/ — 隨著智慧製造(Smart Manufacturing)成為製造業轉型升級的核心驅動力,以 PCB(印刷電路板)為代表的電子組裝業正經歷深刻的數位變革。在高精度生產環境中,AOI(自動光學檢測)、X-ray(X光檢查)、SPI(錫膏檢測)及 CCD 等機器視覺裝置的廣泛應用,雖然大幅提升了產品良率,卻也產生了海量的檢測影像、系統日誌(Logs)與工藝引數。

產業背景與核心挑戰

以全球頂尖 PCB 製造商為例,在 FPC(軟性電路板) 的製程中,從來料檢驗(IQC)、SMT 貼裝、電性測試(ICT/FCT)到可靠度實驗,皆佈署了大量的 AI 視覺檢測系統。這些裝置以 0.01mm 的精度即時識別缺陷,隨之而來的是數百億筆、總量達數十 PB 的資料資產。

根據 Apple、Tesla 等全球一線客戶的品質合規要求,相關資料需儲存 6 個月至 15 年不等,以確保全生命週期的品質回溯(Traceability)。然而,企業在管理這些「資料巨獸」時,正面臨以下嚴峻挑戰:

  1. 資料孤島(Data Silos): 檢測資料分散在不同廠區與機臺,缺乏統一匯整平臺,導致品質追溯時需跨部門、跨園區手動檢索。
  2. 儲存成本失控: 海量高解析度圖檔造成儲存硬體成本極高,傳統儲存架構難以兼顧效能與經濟性。
  3. 合規性風險: 汽車電子等高階領域(如 IATF 16949 體系)要求資料長期儲存且不可篡改,手動管理難以滿足法規遵循。

Dataram IDM:建構 PCB 業檢測資料統一管理平臺

針對上述難題,Dataram IDM(檢測資料管理系統) 透過從資料採集、儲存、管理到應用的全生命週期重構,為企業打造一站式的質檢資料管理體系:

1. 資料集中控管與消除孤島

將分散在各產線、各品牌機臺的檢測資料統一匯整至 IDM 平臺,實現集團級的資料資產集中化管理,從根源消除資訊不對稱。

2. 秒級精準檢索引擎

基於高效的分散式架構,IDM 支援透過日期、機臺編號、序號(SN) 等自定義標籤進行多維度檢索。原本需耗時數天的品質追溯流程,現在僅需秒級即可完成精準定位。

3. 高效率影像無失真壓縮

採用專為工業檢測影像開發的 AI 智慧壓縮演演算法,針對 AOI 與 X-ray 圖檔特徵進行智慧分塊最佳化。在確保影像細節完全無損的前提下,壓縮節省最高可達 90% 以上,大幅緩解儲存空間壓力。

4. 自動化冷熱資料分層管理

根據資料存取頻次(Access Frequency),IDM 會自動將「熱、溫、冷」資料進行分層儲存。結合磁帶庫(Tape Library)歸檔技術,實現全生命週期管理,整體 TCO(總擁有成本)可降低 65% 以上。

5. 高標合規與資安保障

建立完善的備份與異地備援(DR)體系,確保資料可安全儲存 15 年以上,完全符合 IATF 16949 及客戶端的嚴苛審核標準。

結語:從資料管理邁向品質預測

Dataram IDM 不僅解決了「存得下、找得快」的問題,更為後續的 大資料分析(Big Data Analytics) 打下基石。透過統一管理的資料,企業能進一步進行生產工藝改進與預防性維護,從被動的「問題回溯」轉向主動的「品質預判」,在全球供應鏈競爭中保持核心領先地位。

關於Dataram.ai

Dataram是一家備受信賴的全球領軍企業,專注於企業級記憶體儲存及網路硬體領域。半個世紀以來,Dataram憑藉高效能儲存技術推動了全球運算的發展。如今,隨著Dataram.ai的推出,我們已正式從硬體領域拓展至智慧儲存和雲端領域,構建一個全球平臺,服務於人工智慧、雲端運算以及下一代資料基礎設施。

Dataram.ai加速將工廠車間資料轉化為可利用資料資產。我們提供統一的軟體系統,以應對智慧製造中海量偵測資料的複雜性。該平臺確保無縫、高效的資料收集和管理。憑藉內建的分析能力和視覺化業務儀錶板,Dataram.ai將複雜資料轉化為簡單、視覺化、可快速呼叫的資產,助力良率提升和工藝最佳化。

 

為科學而建造的代理型人工智慧 CAS Newton 隆重登場

透過對話形式獲取 150 年來環環相扣的科學知識,為可靠的科學發現訂立嶄新標準

俄亥俄州哥倫布2026年4月8日 /美通社/ — American Chemical Society 旗下分部 CAS 今日正式釋出 CAS Newton℠,此代理型人工智慧 (AI) 具備科學智慧,專為科學發現而設。 CAS Newton 的基礎來自 CAS 科學家所整理的已發表科學知識,並運用 CAS Content Collection™ 中超過 150 年的文獻資料,確保結果準確無誤且符合科學嚴謹精神。

CAS Newton 以全面而精選的科學知識為根基,為人工智慧生成的真知灼見賦予可靠依歸,讓研究人員在面對模糊、矛盾與證據不全時仍具信心前行,加快研究進展。 早期用家意見印證此舉價值不凡,四分之三的受訪者認為 CAS Newton 提供的答案,比其他人工智慧工具更值得信賴。

Scripps Research Institute 的 John Yates 教授以個人身份表示:「CAS 坐擁最權威、最完備、篩選最嚴謹的化學資料。 在此基礎之上開發智慧人工智慧代理,能大幅擴充套件可及性並提高效率。 有了 CAS Newton,使用者將可從普通使用者轉變為具效率的超級使用者。」

根據使用者意見,CAS Newton 被譽為最優秀的科學代理型人工智慧,因其能以對話形式應對複雜的科學提問,並隨著查詢深入延續對話脈絡,一切皆建基於 CAS 資料中已整理的科學知識。 透過後續互動,CAS Newton 能夠不斷改進問題,並在多重步驟中整合結果,減低獲取可靠科學知識的難度,協助研究人員更有效地從提問邁向見解分析,同時在跨學科領域維持科學上的嚴謹。

  • 從已發表的科學資料發掘出更新更深入的見解分析:CAS Newton 運用 CAS Content Collection,將化學、生物學、材料科學及智慧財產權中的概念互相串聯。
  • 節省時間,答案可靠,加快決策:具備科學智慧的代理型工作流程,能將大量參考資料總結為精闢見解分析,並隨問題層層遞進而精進策略方針。
  • 令全球科學知識觸手可及:CAS Newton 以對話之門,開啟世界已發表科學知識的寶庫,無需專業搜尋技巧。

CAS 產品總監兼臨時總裁 Tim Wahlberg 說:「CAS Newton 的面世,標誌著科學知識在探索過程中的流動模式出現重大變革。 CAS Newton 結合科學智慧的代理型人工智慧與 CAS Content Collection 的可靠表現及管治能力,讓研究人員能從提問出發,獲得有根有據且可核實的答案。 這不限於單一介面,能夠配合團隊的工作場所,包括在安全的環境中,讓機構可將 CAS Newton 與其專有資料一起使用。 這為研發 (R&D) 領袖及研究人員開闢務實之路,讓他們能在無損信任之下更快實現創新。」

研發機構可在安全環境內部署 CAS Newton,並透過模型上下文協定 (MCP)、應用程式程式設計介面 (API) 及第三方人工智慧平臺,將其與專有資料整合為一。 此舉讓團隊得以藉助自身資料開創革新,同時在整個研究流程中,堅守 CAS 資料的可靠性、管治能力與值得信賴的科學基礎。 按照 CAS 對合乎道德的人工智慧的處理方式, CAS Newton 在安全應用範圍內運作,保證使用者的輸入不會洩露至方案以外,而查詢及結果亦絕不會被用於跨使用者的模型訓練。

使用者現可在 CAS SciFinder®、CAS BioFinder® 內,或透過獨立的 CAS Newton 介面,使用 CAS Newton。 如欲瞭解更多,請瀏覽 cas.org 上的 CAS Newton 簡介頁面。

關於 CAS

CAS 連結全球科學知識,加速實現改善生活的突破性成就。 我們致力協助全球創新人才,助其應對現今錯綜複雜的資料環境,以在創新歷程的每一步都能自信決策。 身為科學知識管理專家,我方團隊建構出全球規模最大、經專家審閱的權威科學資料集合,並提供必不可少的資訊解決方案、相關服務及專業知識。 各行各業的科學家、專利專家和商業領袖都信賴 CAS,依靠我們發掘機遇、減輕風險、活用共享知識,從而加速將靈感轉化為創新成果。 CAS 為 American Chemical Society 的分部。 歡迎在 cas.org 與我們聯絡。

媒體聯絡人:
Joe Singh
高階傳訊經理
CAS-PR@cas.org

 

daydream 完成 1,500 萬美元 A 輪融資,致力打造全球領先的人工智慧原生 SEO 代理機構

三藩市2026年4月3日 /美通社/ — 領先的人工智慧 (AI) 原生自然搜尋代理商 daydream 今天公佈獲得 1,500 萬美元 A 輪融資,本輪由 WndrCo 領投,First Round Capital 及 Basis Set Ventures 亦有參與。 經過本輪融資,daydream 累計募資總額增至 2,100 萬美元,資金將用於加速招聘、開發產品和擴充套件市場推廣。

 

daydream 在搜尋引擎最佳化 (SEO) 及人工智慧 (AI) 搜尋領域提供顯著的競爭優勢

daydream 行政總裁兼聯合創辦人 Thenuka Karunaratne 表示:「我們非常高興獲得頂級創投機構的支援與認可。 我們帶來世界級的 SEO 專業能力,並結合人工智慧代理技術,協助高速成長的企業在其中一個最複雜的行銷渠道中加速發展。」

現時大多數工具僅能反映企業在 SEO 及 人工智慧搜尋中的表現。 daydream 不僅提供資料洞察,更透過策略與執行推動實際成效。作為一家人工智慧原生搜尋代理機構,該公司結合人工智慧代理與頂尖專家,提供一站式搜尋支援服務。

WndrCo 的普通合夥人 ChenLi Wang 表示:「SEO 市場非常龐大,而且人工智慧變革速度之快,大多數公司都難以趕上。 我們之所以支援 daydream,是因為 Thenuka 和 Shravan 比我們見過的任何人都更瞭解這個領域,而且他們更以實實在在的產品來證明這點。 在人工智慧時代,能夠掌握自然搜尋的團隊將擁有顯著的競爭優勢,而 daydream 正是協助企業實現這一點的公司。」

daydream 的營運模式融合三大要素:其一為 daydream 方法,一套涵蓋七大自然增長關鍵環節的框架,從關鍵字策略延伸至人工智慧可見度;其二為人工智慧代理,能以較傳統代理機構更快的速度執行任務,並大規模自動化搜尋執行流程;其三為專屬增長主管,為每位客戶配備一名 SEO 專家為策略、品質及成果負責。

daydream 技術總監兼聯合創辦人 Shravan Rajinikanth 說:「SEO 講求精深專業、迅捷執行,以及順應搜尋生態演變的靈活調整能力。 大多數公司仍在為一種已不復存在的搜尋模式進行最佳化。 我們正在開發的人工智慧代理,能像資深 SEO 專家一樣思考、策劃並執行所有工作,而且達到生成式人工智慧時代要求的速度與規模。」

人工智慧原生代理商是創投界中正在崛起的新興類別。 Y Combinator 在其 Request for Startups for Spring 2026 (2026 年春季創業方向徵求)中,將人工智慧原生代理商評為其最想投資的初創類別第三名。 daydream 獲得 A 輪融資,反映投資者相信結合人工智慧代理與人類專業知識,是實現大規模 SEO 及人工智慧搜尋的最有效模式。

關於 daydream

daydream 是一家領先的人工智慧原生搜尋代理機構,透過結合經驗證的方法論、人工智慧代理及專屬專家團隊,提供一站式支援,為客戶在自然搜尋中創造顯著的競爭優勢。 如欲瞭解更多資訊,請瀏覽 withdaydream.com

聯絡人
Kim Huong Tran
pr@withdaydream.com 

Universal Robots 和 Scale AI 聯合推出模仿學習系統,加速 AI 模型訓練,彌合「實驗室到工廠」的差距

加州聖荷西2026年3月27日 /美通社/ — Universal Robots (UR) 本週在 GTC 2026 大會上釋出了 UR AI Trainer。 AI Trainer 由 Scale AI 合作開發,象徵機器人已從預先撰寫的應用程式轉向完全由 AI 驅動的作業系統。

「我們的客戶,從大型企業到 AI 研究實驗室,不再只是要求配備 AI 功能,」Universal Robots 的 AI 機器人產品部門副總裁 Anders Beck 表示。 「他們需要一套方法來收集高精度、同步化的機器人和視覺資料,以便在將部署的同一部機器人上訓練 AI 模型。 我們的 AI Trainer 是業界首創從實驗室直達工廠的 AI 模型訓練解決方案。」 

The new UR AI Trainer, developed by Universal Robots and Scale AI, is the first direct lab-to-factory solution for AI model training.
The new UR AI Trainer, developed by Universal Robots and Scale AI, is the first direct lab-to-factory solution for AI model training.

實現 AI 就緒的資料擷取

AI 機器人訓練經常受到硬體不完整和資料擷取精度低的阻礙。 現今的訓練資料是藉由不適合生產環境的研究型機器人所收集,且多數系統只依賴視覺回饋,造成精細操作或需要大量接觸的任務變得窒礙難行。 Beck 表示:「AI Trainer 直接解決了這些障礙。」

 「透過利用我們獨特的直接轉矩控制和力回饋功能,在超過 10 萬個工業部署據點使用相同的強大硬體進行訓練,我們讓開發人員能夠直接影響機器人與外界實際進行互動的方式。」 

與 Scale AI 的合作關係實現一個整合型機器人資料的飛輪效應 

UR AI Trainer 讓人類操作員可以在領導者-跟隨者設定中引導 UR 機器人完成任務、在即時展示期間擷取高品質的同步多模態資料、建立訓練視覺-語言-動作(VLA)所需的結構化資料集。 在 UR 的 AI Accelerator 平臺上執行,AI Trainer 將協作式工業機器人與 Scale AI 軟體結合,進而在生產環境中實現可擴充套件的資料擷取,支援實體 AI 系統的持續最佳化。 

「Universal Robots 是工業機器人領域的佼佼者,其全球佈局為資料擷取和 AI 部署提供了理想的基礎,」Scale AI 的實體 AI 部門總經理 Ben Levin 表示。 「我們共同打造一個整合的機器人資料飛輪,讓客戶能夠以前所未有的速度訓練、部署和改進他們的 AI 模型。」

UR 和 Scale AI 將於今年稍後釋出一個使用 UR 機器人收集的大規模工業資料集。 

在 GTC 體驗 AI Trainer 

參觀 UR 在 GTC 展位的觀眾可以引導兩個 UR3e「領導者」機器人,透過觸覺輸入控制兩個 UR7e「跟隨者」機器人。 該裝置讓參觀者可以透過觸覺回饋執行進階智慧型手機包裝作業,以進行模仿學習和 VLA 訓練,展示資料會即時記錄在 Scale 的平臺上,並可直接在 AI Trainer 上重播。 

為 AI 模型擷取機器人訓練資料的過程,輔以 Generalist AI 的實體基礎模型展示,以及 Haply Robotics 基於觸覺的訓練展示。 在 UR 網站上閱讀更多資訊

請在此處檢視圖片集。

關於

Universal Robots 是廣泛應用於各個產業之協作機器人 (cobot) 領域的全球佼佼者。 我們已在全球售出超過 10 萬臺協作機器人,我們方便易用的平臺搭配直覺化的 PolyScope 軟體、屢獲殊榮的培訓課程、完整的服務,以及全球最大的協作機器人生態系統,為客戶帶來創新與選擇。 Universal Robots 隸屬於 Teradyne Robotics,該部門隸屬於 Teradyne (NASDAQ: TER),為全球自動化測試裝置與先進機器人技術的頂尖供應商。 

Scale AI 的使命是為世界上最重要的決策開發可靠的 AI 系統。 我們提供驅動全球 AI 模型的高品質資料,並協助企業和政府建構、部署和監督能夠產生真正影響的 AI 應用。 透過我們的研究和「安全、評估和校準實驗室」(SEAL),我們利用嚴格的基準和創新研究來測試模型,協助確保 AI 能夠以人們可以信任的方式發展。 Scale 成立於 2016 年,總部位於舊金山。

放飛AI Coding想像力 Codebuddy「AI Coding實訓營」香港站圓滿落幕

香港2026年3月18日 /美通社/ — 騰訊雲於 3 月 17 日宣佈,在香港城市大學(城大)舉辦的CodeBuddy AI Coding 實訓營」已圓滿結束。此次活動展示了 AI 如何大幅降低創新門檻,並透過 AI Agent(智慧體)及 「Vibe Coding」 等新興技術趨勢,賦能非技術背景的學生與專業人士,讓他們在具備極少甚至無需程式設計經驗的情況下,將創意靈感轉化為具備實際功能的應用程式。


定義未來:從「程式碼搬運工」轉型為「問題定義者」

作為「Tencent WeTech Academy x 騰訊 AI 百校行」系列活動的重要一環,香港站決賽邀請了學術界與業界領袖,共同探討人才需求的轉變。

香港城市大學計算學院副院長王詩琪表示:「未來的頂尖人才將是『問題的定義者』,而不僅僅是『程式碼的搬運工』。我們正邁向一個人類與 AI 深度協作的世界,個人將成為 AI 的協作者,而非單純的工具使用者。」

香港城市大學計算學院副院長王詩琪
香港城市大學計算學院副院長王詩琪

騰訊雲副總裁、騰訊教育解決方案負責人楊暉則透露了 AI 工具對企業內部的影響:「在騰訊內部使用 CodeBuddy 的軟體工程團隊中,目前已有接近 100% 的程式碼可由 AI 生成。對 AI 工具的熟練程度,將直接決定未來職場人士的核心競爭力。」

騰訊雲副總裁、騰訊教育解決方案負責人楊暉
騰訊雲副總裁、騰訊教育解決方案負責人楊暉

社會影響:科技助老與民生服務

本次實訓營挑戰 30 名來自城大計算學院及電機工程學系的學生,圍繞「長者慢性病管理服務」開發解決方案:

  • 長者健康管理應用程式: 二年級學生倪凡軒與佘志鼎開發了一款具備「長者+子女」雙視角的應用程式「Elderly-care」。透過 CodeBuddy,他們僅用半天時間便完成了核心程式設計工作,並能以自然語言呼叫 UI 庫來實現複雜的互動功能。
  • 運動社群平臺: 學生 Calvin 開發了一個結合打卡積分與尋找跑伴功能的運動社群軟體。Calvin 分享道:「在此之前,我對前端頁面、後端邏輯或資料庫連線一竅不通。CodeBuddy 填補了這些技術空白,讓我能開發出一個真正可執行、具備真實資料的 MVP(最小可行性產品),而非僅僅是一個空殼頁面。」

AI Agent 時代來臨:首發桌面智慧體「WorkBuddy

活動期間,騰訊雲亦重點介紹了自主研發的桌面 AI Agent —— WorkBuddy。與傳統的聊天機器人不同,WorkBuddy 定位為「在電腦裡工作的 AI 同事」,具備免部署、全平臺相容、本地執行及遙距操控能力。

騰訊雲開發者 AI 產品負責人汪晟傑
騰訊雲開發者 AI 產品負責人汪晟傑

騰訊雲開發者 AI 產品負責人汪晟傑表示:「WorkBuddy 代表了從『回答問題』到『完成任務』的跨越。Agent 時代的核心變革,是將使用者與 AI 的關係從『提問與回答』轉向『委託與執行』。我們正致力於將 AI 直接引入日常工作流程中。」WorkBuddy 目前已對中國內地使用者開放,騰訊雲計劃在不久後將其推向更廣泛的國際市場。

繼香港站取得成功後,AI Coding 實訓營第二期將於本月在新加坡啟動。該計劃將涵蓋教育科研、智慧辦公及遊戲娛樂等高增長領域。

關於騰訊雲

騰訊雲乃全球發展最快的雲服務供應商之一,致力提供創新的解決方案以應對日常生活及商業難題,並賦能智慧產業實現數碼化轉型。騰訊雲一直秉承滿足各行各業需求的使命,運用其雲端計算、大資料分析、人工智慧、物聯網和網路保安等先進科技,以及其遍佈全球的基礎架構,為教育、金融、醫療保健、遊戲、媒體及娛樂、房地產、零售、旅遊和交通等多個行業領域提供穩定、安全及領先業界的雲產品和服務。

Cognizant 研究顯示即插即用 AI 純屬迷思

新澤西州蒂內克2026年3月12日 /美通社/ — Cognizant (Nasdaq: CTSH) 釋出最新研究,指出正積極引入人工智慧 (AI) 的企業,大多傾向於選擇資訊科技服務公司,例如「AI 構建商」(AI Builder),這種新型服務公司專門設計和構建客製化的全棧 AI 解決方案,以助企業從 AI 中獲取實際價值。

Cognizant 的新研究顯示,即插即用 AI 純屬迷思。
Cognizant 的新研究顯示,即插即用 AI 純屬迷思。

透過對 600 位 AI 決策者的定量研究及對 38 位高層主管的定性訪談,研究結果發現,企業在挑選 AI 合作夥伴時,企業將客製化解決方案及靈活的合作模式列為最重要因素,這比定價和見效時間更為重要。 定價和成功的 AI 案例依然重要,但企業更看重合作夥伴能否將 AI 直接融入其業務營運及價值鏈。

與此同時,企業拒絕 AI 供應商的主因,包括對方提供千篇一律的現成 AI 解決方案,欠缺行業專門知識,無法與現有技術架構整合,以及支援和維護不足。 研究指出,企業在引入 AI 時面對的三大挑戰,分別是監管合規問題、難以量化投資回報率,以及 AI 策略與願景不明朗。

Cognizant 行政總裁 Ravi Kumar S 表示:「AI 的成功,並非依靠部署零散的模型,而是要透過度身訂造的解決方案,將智慧有系統地融入企業營運之中。 邁向 AI 未來的可靠路徑,莫過於與 AI 構建商同行——其兼具深入行業知識與系統工程專長,亦能對營運成果負責。 Cognizant 致力搭建橋樑,引領 AI 從實驗走向企業價值兌現。」

研究的主要結果包括:

企業擴充套件 AI 規模時會面臨「混亂的中期階段」:AI 構建商可化身橋樑,帶領企業跨越難關,創造價值,解決複雜的實際營運困難:

  • 調查顯示,63% 企業對 AI 的期望與其現有的能力存在中度至顯著的差距。
  • 擴充套件 AI 的最大障礙,來自營運及組織層面:
    • 33% 企業指出面對監管與合規挑戰
    • 31% 企業難以證明其投資回報
    • 27% 企業表示人才短缺
    • 27% 的企業表示其資料準備程度不足。

AI 投資乃長遠之計,非一時實驗:企業持續投放資源,標誌著 AI 已成為長期基建,而非投機之選:

  • 84% 企業設有正式的 AI 預算
  • 91% 企業預計未來兩年 AI 預算將會增加
  • 50% 企業預計未來兩年 AI 預算會有雙位數增長
  • 52% 企業已在 AI 專案上每年投資 1,000 萬美元或以上

AI 增強人類能力,而非取而代之:企業領袖認為,未來不是人力被淘汰,而是要重新設計工作流程,實現人類與 AI 的協作。

  • 在 13 個企業職能中,預計完全自動化的最高比例也只有 20%(發生在銷售部門)
  • 即使在客戶服務領域,雖有 76% 的領袖預計工作流程將由 AI 主導,但相信會完全自動化的也只有 9%。

研究的定性訪談環節中,企業領袖坦言「即用」AI 難以滿足所需,所渴求的其實是 AI 構建商能度身打造、持續調整的解決方案。

一位英國銀行業副總裁分享道:「很多供應商一開始總以為其現成解決方案適合我們,但結果往往發現根本行不通。 最後要花上好幾年,遠超原定時間,更投入我們雙方的巨額資金,才能讓那些軟體順利運作, 而且,這並不僅限於 AI 軟體。」

一位美國保險公司的資訊總監說:「這要視乎我打算將 AI 這個新元素,應用到價值鏈的哪個環節。 我有時需要構建者和工程師,有時需要整合者,有時則需要啟發價值的夥伴。 因為他們發揮的,更多是協調作用,像編織般縫合不同元素。」

綜合而言,這些研究結果清楚顯示,企業的期望已出現根本轉變:由以往小規模試用 AI 工具,轉為尋求與 AI 構建商建立合作夥伴關係。這些構建商能大規模設計、構建、整合和營運 AI 系統,在符合客戶管治、安全和風險管理框架的前提下,創造持續的業務價值。

研究結果與 Cognizant AI 總監 Babak Hodjat 最近的觀點一致,他認為企業距離能夠完全信賴「現成」AI 還很遙遠。 Hodjat 接受 Fortune 及 Reuters 訪問時強調,即使代理式 AI 及生成式 AI 發展一日千里,企業在錯綜複雜的營運環境中,要將這些系統工程化、整合、管治和營運,同時滿足客戶對安全、可靠和合規的要求,仍很需要外界協助。

AI 決策者認為,IT 服務公司(例如 AI 構建商)在協助企業採用 AI 方面的能力最強,排名領先於軟體即服務 (SaaS) 供應商、雲端服務商、AI 模型公司、AI 初創企業及管理顧問公司。 研究也發現,IT 服務公司在 AI 應用的整個生命週期中都備受企業信賴,尤其是在 AI 系統的持續管理方面,此外在 AI 策略制定、開發客製化 AI 解決方案、提升生產力,以至將 AI 擴充套件至整個企業等範疇,其優勢同樣獲得肯定。 在 AI 採用方面,IT 服務公司比管理顧問公司享有 23% 的信任優勢。 縱然管理顧問公司品牌知名度高,但在 AI 的實際落地執行上,其可信度卻相形見絀。

關於本研究
Cognizant 的研究結果基於 2025 年 11 月對 600 位 AI 決策者進行的定量研究,以及 2025 年 10 月對美國、德國、新加坡和澳洲 38 位負有 AI 決策責任的商業及科技領袖進行的定性訪談。 完整報告載於:《AI 如何重塑企業、賦能人才》(How ai is reshaping business & empowering workforces) | Cognizant

關於 Cognizant
Cognizant (NASDAQ: CTSH) 是 AI 構建商和技術服務供應商,透過為客戶構建全棧 AI 解決方案,將 AI 投資轉化為企業價值。 我們發揮深層次的行業、流程和工程專長,將機構的獨特背景融入技術系統之中,從而釋放人類潛能,帶來實質回報,協助全球企業在急速變化的環境中保持領先。 歡迎瀏覽 www.cognizant.com 或追蹤 @cognizant,見證我們如何實現願景。

如需更多資訊,請聯絡:

美國
姓名:Gabrielle Gugliocciello
電郵:gabrielle.gugliocciello@cognizant.com 

歐洲 / 亞太區
姓名:Sarah Douglas
電郵:sarah.douglas@cognizant.com 

印度
姓名:Vipin Nair
電郵:Vipin.Nair@cognizant.com

全新 Cognizant 標誌
全新 Cognizant 標誌

【MWC 2026】GSMA釋出AI Calling原生應用體驗規範

西班牙巴塞羅那2026年3月12日 /美通社/ — 2026年巴塞羅那通訊展期間,在由GSMA主辦的5G Futures Summit上,GSMA釋出了《Gigauplink, Deterministic Latency, and Network Evolution for the Mobile AI Era》白皮書。白皮書定義了面向移動AI時代運營商原生話音業務的發展演進趨勢、應用場景和商業模式,並詳細闡述了AI Calling體驗評估規範,幫助運營商實現話音體驗建網,助力使用者話音業務的體驗躍升。

GSMA在MWC 2026釋出白皮書
GSMA在MWC 2026釋出白皮書

白皮書指出,在5G-AAI的協同驅動下,行動通訊進入到了移動AI時代,運營商的原生話音業務已從傳統話音演進到AI智慧話音。如今,在原生IMS話音網路基礎能力之上疊加AI演算法和算力,傳統的語音通話正在向增強型服務和創新應用演進,為使用者帶來穩定、高畫質、可視、智慧、高效的下一代通話體驗。這其中包括AI沉浸式通話、AI互動式通話等應用方向,這些新的AI通話服務對網路連線能力和AI能力都提出了新的要求。

在白皮書中提到,AI降噪是AI沉浸式通話中的典型應用,透過AI演算法消除不同場景下的環境噪音,使運營商的原生通話服務更加清晰,為使用者提供更加沉浸式的體驗。AI降噪演算法可應用於辦公(>40分貝)、街道(>60分貝)和施工(>80分貝)等多種場景,使使用者無需依賴終端裝置即可享受高質量的語音服務。AI增強的實時翻譯是互動式通話的典型場景,得益於話音網路能力的增強,長期存在的語言障礙正在被打破。現在,透過AI Calling可以在視訊通話中提供準確實時的語音轉錄或翻譯,這對於參與國際線上會議的商務人士、前往異國旅行的遊客或聽力障礙人士來說,具有非常大的價值。

在商業模式方面,白皮書提到運營商可以透過嵌入AI能力,為傳統原生語音服務注入新功能新活力。使用者透過支付訂閱費用,即可在標準通話中享受AI驅動的增強功能,使運營商從單一的流量變現轉向多維度的體驗變現。

AI Calling場景下,如何衡量使用者體驗是運營商面臨的新的課題。這次白皮書系統性的定義了AI Calling的體驗評估模型規範。AI Calling體驗評估模型規範在傳統高畫質話音三個體驗指標維度(QoEQoS、覆蓋)的基礎上,疊加了AI沉浸式體驗、AI互動式體驗、QoI三個新的維度。其中,沉浸式通話場景可使基礎音通話體驗得到躍升,如可明顯感知的MOS提升、SNR增強等。互動式通話場景下網路需要提供新的互動通道和能力,如透過DCData Channel, 資料通道)和VCVideo Channel, 影片通道)能力,以實現螢幕共享、實時翻譯、座席互動等增強體驗。QoI是衡量話音網路智慧化程度的關鍵指標,這包括高質量的AI模型、靈活的AI管理能力、基於AI的網路/使用者狀態感知與決策、普惠性AI服務能力等,是實現話音體驗躍升的網路基礎保障。

當前,ITU已啟動一個名為P.AI-MOS的工作專案,用於評估多模態人工智慧應用的使用者體驗,AI Calling語音體驗的提案也在研究之中。基於此,GSMA協同產業界呼籲共同推動體驗評測模型的發展,建立AI應用關鍵質量指標(KQI)與網路關鍵效能指標(KPI)之間的對映規則,加速移動AI業務體驗標準的落地,從而更好地支撐移動AI產業的發展。