徐宏民
記者
國立台灣大學資訊工程學系教授，曾任鴻海集團與Stellantis合資車用科技公司技術長暨副總經理，推動ADAS及智慧座艙系統產品進入全球車用市場。紐約哥倫比亞大學電機博士，專精於機器學習、電腦視覺、自駕車、機器人等領域。為訊連科技研發團隊創始成員，慧景科技（thingnario）共同創辦人，NVIDIA AI Lab計畫主持人；曾任IBM華生研究中心及美國微軟研究院客座研究員。擔任多家科技公司AI策略顧問，習慣從學術與產業雙重視角檢驗技術發展的機會與挑戰。
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前兩個世代的機器人發展，安全框架的設計前提都是「確定性」。第一代被鎖在柵欄裡執行固定動作；第二代走出柵欄，但沿著預先規劃的路線移動。不論哪一代，系統在特定輸入下會做什麼，工程師都能事先預測，安全標準也是在這個前提下建立的。第三波機器人的期待是「自主性」，能在非結構化環境中做判斷、應對未曾見過的情境。但自主性本質上隱含「不確...
過去十年，全球投入實體AI（Physical AI）與機器人新創的年度創投金額，從幾億美元的規模成長到接近250億美元，是10倍以上的成長曲線，集中在最近這幾年。這個數字背後，隱含著一個更早就存在的剛需：主要經濟體的工作年齡人口持續下滑，如日本到2050年代將只剩2000年的6成左右。但「Physical ...
6月初的維也納，ICRA ...
日本大阪大學教授石黑浩教授（類人機器人研究先驅）在Humanoids Summit主題演講結尾說了一句話「日本在機器人研究上投入了數十年，但還沒有殺手級應用」。日本在工業機器人領域的先驅地位毋庸置疑，川崎、發那...
2024年下半，我有機會和一家矽谷前瞻大模型公司的高層交流。我問了一個問題：為了減輕伺服器端的推論負載，有沒有可能把部分工作移到終端裝置，甚至開通新的應用情境？對方的回答很直接：根據他們的研究，這完全...
過去一年多，大型語言模型（LLM）的「推理」已成為主流模型的標準配置。從2024年下半開始，長思考鏈與強化學習訓練逐漸在各主流模型中普及，在程式設計、數學、法律、醫療等資訊密集的領域確實展現效果。這套能力的基礎，在於語言世界本身提供大量訓練素材，而且推理的對錯可以被直接驗證。傳統工業機器人從來不需要推理。它們的設計前提清...
過去兩年，「世界模型」（WorldModel）成為AI業界引用頻繁、定義卻最分歧的詞彙。每個正在做生成式AI或機器人技術的團隊都會自稱「在做world model」，但仔細看，每家口中的定義並不相同。這個概念本身在認知...
過去十五年，幾項產業典範先後從0到1跨越商用門檻。手機從2007年iPhone重新定義形態，5年後（2012）出貨進入交叉點；ADAS從2014年深度學習推動視覺辨識成熟、Tesla Autopilot量產起算，到2022～2024年中國市場進入L2+標配狀態，跨越約十年；大型語言模型從2020年GPT-...
上一篇談到機器人訓練資料的4種來源：遙控示範、模擬器、影片、穿戴設備。其中模擬器看似最方便——資料生成邊際成本接近零、場景參數（天候、情境等）可以隨意調整。從MuJoCo、IsaacSim到...
服務型與移動型機器人在商業場域的部署密度，過去3年明顯加速，巡檢、倉儲、餐飲、商場、醫院物流、戶外遞送逐一導入；這些機器人驅動核心仍以預先定義的規則與固定流程為主。緊接而來的技術主軸，是 VLA（Vision-Language-Action）架構：以 LLM/VLM ...
