Tag Archives: 機器人

金屬領來了！孫正義：30 年後智慧機器人將達 100 億台
作者 |發布日期 2017 年 09 月 21 日 15:00 |
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分類 AI 人工智慧 , 人力資源 , 機器人

紐約時報 20 日報導，軟銀（Softbank）社長孫正義（首圖左一）日前在喚醒良知基金會（Appeal of Conscience Foundation）發表演說時指出，繼藍領、白領之後，未來將出現「金屬領（metal collar）」。他說，金屬領不僅將取代多數藍領階級工作，許多白領階級也將丟掉飯碗，人類必須開始思考工作的定義與生命的價值。 繼續閱讀..

以色列歷史學家預言，2050 年 AI 將創造大批「無用階級」
作者 |發布日期 2017 年 09 月 18 日 18:01 |
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分類 人力資源 , 會員專區

面對人工智慧對人類工作造成的影響，有人樂觀看待，也有人很悲觀，樂觀的人參照過去歷史，認為有破壞才有新生，人工智慧可以取代令人痛苦、低價值的工作，讓人類從事更高階的工作，與機器和諧共存。悲觀的人看到的是代價，認為人類求取進步是天性，但是付出的代價可大可小，人類社會不見得有能力和平處理，如馬雲即言大量失業恐釀第三次世界大戰。這是兩個極端，更多人思考的是，當人類沒有了工作，如何度過漫漫長日？ 繼續閱讀..

製造業缺工問題嚴重，ABB：台廠導入機器人意願提高
作者 |發布日期 2017 年 09 月 14 日 13:49 |
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分類 尖端科技 , 會員專區 , 機器人

副總統陳建仁日前在亞洲工業 4.0 暨智慧製造系列展開幕式中提到，機器人與智慧自動化已是大勢所趨，看好台廠透過智慧製造翻轉產業形象。智慧製造喊了這麼多年，台廠導入智慧自動化設備的意願一直不甚強烈，不過，今年展中特別感受到與以往不同的氛圍，而在機器人大廠 ABB 眼中，台廠對於導入機器人朝智動化升級的態度，在今年也有了明顯轉變。

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「亞洲‧矽谷」終究還是口號？工業 4.0 的名與實
作者 |發布日期 2017 年 09 月 09 日 16:57 |
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分類 AI 人工智慧 , Big Data , 會員專區

林全內閣在「亞洲矽谷」計畫備受批評之後，發回國發會重新寫成「亞洲‧矽谷方案」，其中再度強調「工業 4.0」（也就是相當於舊政府的所謂「生產力 4.0」）還列出「一大生態體系、兩大主軸、三大連結、四大推動策略」洋洋灑灑大塊文章，讓人對國發會的作文能力十分刮目相看，竟然隨時都可以湊出個一二三四來。 繼續閱讀..

Pepper 的新角色：在喪禮上誦經
作者 |發布日期 2017 年 09 月 09 日 0:00 |
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分類 3C , 人力資源 , 會員專區

機器人擅長可預測及重複性高的工作，而由日本軟銀研發、台灣鴻海製造的情感機器人「Pepper」在 2015 年推出時就受到熱切關注，也在人類社會中擔任各種角色，從銀行、壽司店甚至安養院都可以看到它的蹤影。最近一間名為 Nissei Eco 的日本喪葬公司又找到一個適合它的工作了，他們打算引進 Pepper 在佛教喪禮負責誦經。 繼續閱讀..

製造業少量多樣時代來臨，台達：未來三到五年是產業智慧化升級關鍵
作者 |發布日期 2017 年 09 月 08 日 15:20 |
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分類 尖端科技 , 會員專區 , 機器人

智慧製造究竟是不是泡沫？自從德國喊出工業 4.0 促進製造業智慧化升級轉型以來，不少人質疑智慧製造只是口號，但近年在技術大幅演進、市場少量多樣與彈性客製需求等推動下，讓製造業看見了可行性。台達機電事業群總經理劉佳容指出，產業製造能力未來能否與供應鏈接軌，接下來三到五年會是關鍵。

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第 10 屆「上銀智慧機器手」實作競賽，淡江大學抱回雙項冠軍為最大贏家
作者 |發布日期 2017 年 09 月 08 日 15:00 |
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分類 市場動態 , 機器人 , 科技教育

第 10 屆 「上銀智慧機器手」實作競賽，於 9 月 6 日在南港展覽館，進行激列的總決賽並於 9 月 8 日舉行頒獎典禮，本屆共 24 支隊伍進入總決賽，最後由淡江大學翁慶昌教授領軍的「大黃蜂 MIT」及「淡江尚贏」，以優異的成績囊括「機器手開發組與應用組」雙項冠軍與 3 項單項冠軍，抱回獎金 65 萬元、獎牌及證書，為本次最大贏家。成功大學李祖聖教授領軍的「 AI-壁壘機兵」與「AI-歐瑞莎」分別獲得「機器手開發組與應用組」亞軍，共贏得獎金 40 萬元、獎牌及證書成為本屆第二大贏家。 繼續閱讀..

AI、無人機、機器人讓管線例行檢查更有效率
作者 |發布日期 2017 年 09 月 08 日 14:35 |
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分類 AI 人工智慧 , 機器人

麻省理工科技評論（MIT Technology Review）7 日報導，奇異創投（GE Ventures）子公司 Avitas Systems 現在透過無人機或機器人，讓油管、電力線以及交通系統的檢查工作得以自動化。Avitas 利用現成的 Nvidia 機器學習技術（DGX-1系統）來引導檢查流程、自動地從收集的影像數據中找出可能的異常之處。 繼續閱讀..