Category Archives: 機器人

開發自動駕駛其實與機器人很像？自駕公司履歷大受機器人新創歡迎
作者 |發布日期 2026 年 05 月 01 日 9:30 |
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分類 AI 人工智慧 , 人力資源 , 機器人

自動駕駛迅速發展，機器人產業也積極尋求具備自動駕駛經驗的人才。《商業內幕》報導，許多機器人新創創辦人和 CEO 表示，曾在自動駕駛公司上班的員工是理想徵才對象，因將自駕車真正開上路的過程獲寶貴經驗。 繼續閱讀..

早稻田人型機器人進駐無菌室！樂迦竹北廠落成結盟德澳擴大 CGT 量產
作者 |發布日期 2026 年 04 月 30 日 14:27 |
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分類 AI 人工智慧 , 機器人 , 生物科技

樂迦再生今日正式啟用「竹北智慧細胞工廠」，並攜手日本早稻田技術團隊出身的 Future Robotics，首度導入生技機器人，並與德國 Miltenyi 與澳洲 Cambium Bio 簽署合作協議，目標打造亞洲最大自動化細胞製造基地，為全球細胞與基因治療（CGT）商業化量產規模擴大做準備。

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明台產險建立地端 LLM 協同 AI 決策！首創外送員、運動員保單搶 7% 市占
作者 |發布日期 2026 年 04 月 27 日 13:42 |
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分類 AI 人工智慧 , Fintech , 機器人

明台產險深耕台灣 65 年，董事長矢持健一郎今日揭示下一階段發展藍圖，以「AI 轉型」、「數位深化」與「永續治理」為核心，採購專屬 GPU 建立地端 LLM（大型語言模型）算力，建立「AI 生成初稿、人類負責決策」的協同模式，並首創外送員、運動員保單，目標搶攻整體市占率達 7%。

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日月光：全球半導體產值估逾 1 兆美元，看好無人機與機器人等新興應用
作者 |發布日期 2026 年 04 月 24 日 18:10 |
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分類 AI 人工智慧 , 半導體 , 封裝測試

封測大廠日月光投控營運長吳田玉今天出席「2025 最佳供應商頒獎典禮」表示，人工智慧（AI）與高效能運算（HPC）需求攀升，今年全球半導體產值有機會突破 1 兆美元；技術演進和系統複雜度提高，硬體技術轉為影響整體發展的關鍵瓶頸。 繼續閱讀..

德州儀器：邊緣 AI 發展才剛開始！人型機器人關鍵在手部與大腦處理能力
作者 |發布日期 2026 年 04 月 23 日 15:55 |
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分類 AI 人工智慧 , IC 設計 , 半導體

德州儀器（TI）嵌入式處理暨 DLP 產品資深副總裁 Amichai Ron 近日受訪時強調，TI 對機器人產業的發展深具信心，並認為這場「機器人革命」仍處於早期發展階段。未來幾年內，隨著機器人變得更易於負擔且功能更強大，我們將看到更多機器人投入各種應用層面，從提升生產效率的工業環境，逐步走入你我的日常生活。

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Sony 桌球機器人 Ace 以智取勝，連職業選手都驚歎
作者 |發布日期 2026 年 04 月 23 日 9:40 |
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分類 AI 人工智慧 , 機器人 , 科技趣聞

Sony AI 於 4 月 22 日發表最新機器人與人工智慧研究，展示名為 Ace 的自主桌球機器人，能在正式規則與標準球場上挑戰人類高水準選手，甚至在部分比賽中取勝。研究刊登於《Nature》，被 Sony 視為機器人在常見競技運動中達到專家級表現的重要里程碑。 繼續閱讀..

搶攻全球 AI 數位病理百億商機！雲象 5 月中以承銷價 25 元創新板上市
作者 |發布日期 2026 年 04 月 22 日 17:34 |
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分類 AI 人工智慧 , 機器人 , 生物科技

數位病理與 AI 醫療解決方案廠商雲象科技 4 月 24 日將舉辦創新板上市前業績發表會，預計 5 月中暫定以每股承銷價 25 元掛牌，董事長葉肇元今日表示，aetherSlide 數位病理影像管理系統正式通過歐盟 《體外診斷醫療器材法規》（IVDR） 認證，正式跨越北美與歐盟市場的關鍵高標門檻。

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特斯拉中國：上海廠目前並無量產機器人具體計畫
作者 |發布日期 2026 年 04 月 20 日 12:30 |
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分類 中國觀察 , 尖端科技 , 機器人

綜合港媒及中媒報導，據特斯拉（Tesla）中國方面表示，目前特斯拉並無在上海超級工廠量產人型機器人的具體計畫，「特斯拉即將在上海量產機器人為錯誤資訊」；在此之前，特斯拉副總裁、中國區總裁王昊於媒體活動現場被問及機器人時，僅探討了特斯拉上海超級工廠擁有很好的規模化量產能力，在未來擁有很大潛力。 繼續閱讀..

台灣企業導入 AI 代理面臨三大痛點？Infobip 點出數據孤島、Token 成本
作者 |發布日期 2026 年 04 月 18 日 17:10 |
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分類 AI 人工智慧 , 數位內容 , 機器人

台灣企業正積極導入「AI 代理（Agentic AI）」，但目前卻面臨三大執行痛點，全球通訊平台巨頭 Infobip 台灣區業務負責人王耀煒（Daniel Wang）分析，儘管 AI 模型（LLM）運算能力大幅提升，但企業內部仍面臨數據孤島、高昂 Token 成本與認知落差的問題。

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