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AI伺服器市場正從GPU主導走向ASIC、GPU與通用型伺服器並存的新階段。緯穎表示,上半年出貨仍以通用型伺服器為主,但ASIC伺服器本季可追至整體出貨約一半,下一季可望進一步超越通用型產品;GPU伺服器則預計下季底開始出貨,顯示大型雲端業

迎接今年分別位於大西洋兩岸的美國芝加哥IMTS、德國斯圖加特AMB展同期開幕,吸引全球製造技術與設備業者齊聚。台灣工具機暨零組件工業同業公會(TMBA)今年再度分進合擊,奔赴兩地拓展美歐市場商機。 其中,本屆IMTS緊扣終端產業實際製造需求

Physical AI競爭正從單一人形機器人,進一步擴大至「整座工廠如何由AI協同運作」。韓國科學技術情報通信部規劃2026年至2030年投入7,368億韓元,開發Physical AI軟體平台,讓不同品牌與功能的機器人、設備共同協作,並且

在地化製造已逐漸成為現今製造供應鏈生產時的重要策略。緯穎位於美國德州Socorro的先進製造基地正式啟用,累計投資超過16億美元,將成為其北美AI與雲端基礎設施的重要Server Rack生產據點。 緯穎德州第一棟廠房面積約39.3萬平方英

生成式AI已逐漸由數位世界進入實體環境,Physical AI正在催生不同於AI伺服器的新晶片架構。台灣IC設計業者QBit Semiconductor公布QB88XX系列,鎖定機器人與無人機控制,將多關節運動控制、AI運算及即時伺服功能整

對現代企業而言,網路早已不只是上網工具,而是支撐 ERP、雲端服務、VPN、視訊會議、跨據點連線與日常營運的重要基礎,因此,許多企業會建置第二條網路作為備援,但真正的問題是有第二條線,就代表網路一定不會中斷嗎?答案並不一定。 當主要線路發生

台達電子工業股份有限公司(9)日公佈115年8月份合併營業額為新台幣645.86億元,較114年同期合併營業額新台幣478.60億元成長34.9%,較上月份合併營業額新台幣670.73億元負成長3.7%。115年1~8月份累積合併營業額為新

現今AI資料中心算力持續擴張,系統瓶頸正從GPU運算能力向晶片間高速互連轉移。9月9日在日本幕張登場的NEPCON JAPAN秋季展特別設置「光電融合World」區域,集中矽光子、先進封裝、光導波路及CPO等技術,並邀集NVIDIA、Cor

AI正從設備監測、異常偵測與預測維護,逐步深入品質判定、製程最佳化甚至控制決策,但當AI介入關鍵製程愈深,模型失效所帶來的設備、工安與營運風險也同步升高。德國萊因指出,製程工業導入高風險AI,已不能只看模型準確率,必須建立涵蓋風險分級、可靠

由檢驗驅動行動的系統,可概括為「感測-判斷-行動-驗證-再學習」五階段閉環。它讓品質資料不再停留在報表,而能即時回到機台、物流、工單與供應鏈;但閉環越自動,錯誤行動的影響也越大。

面對全球供應鏈在國際地緣政治衝突下加速移轉,製造業正面臨熟練技術人才斷層與生產力亟待補強的嚴峻升級瓶頸。在此浪潮下,傳統塑橡膠產業正加速邁向高效、高彈性的智慧製造架構。

當全球人工智慧的浪潮以驚人速度從單純的語言對話模型,演進至具備自主規劃、工具調用與複雜多步驟執行能力的代理式AI(Agentic AI)時代,半導體產業的競爭焦點也迎來了根本性的典範轉移。 過去數年間,市場往往聚焦於單一GPU晶片的尖峰算力

台達(2)日宣布參與2026年國際半導體展(SEMICON 2026),因應AI 帶動製造升級、能源需求,台達以「AI 建構智造韌性未來」為主題,展示包含「半導體前後段製程應用」、「智能製造與資安方案」,以及「廠務及基礎設施」,呈現軟硬體整

AI資料中心競爭正在從「誰能取得更多GPU」,轉向運算、供電、光互連與散熱的全系統協同設計。Google技術長暨AI基礎建設資深副總裁Amin Vahdat於SEMICON Taiwan指出,台灣已成為Google美國以外最大硬體工程研發基

現今的Physical AI正在由展示型機器人轉向實際營運。台積電資訊長林宏達指出,晶圓廠機器人要實現規模化部署,必須建立中央機器人管理平台;台積電正建置相關系統,同時思考下一代機器人所需的無塵室、包裝與物流環境,讓機器人應用由單點設備走向

AI基礎設施競爭正由「取得多少GPU」,進一步轉向ASIC、記憶體、網路與整機共同設計。Google首席技術長暨AI基礎設施資深副總裁Amin Vahdat來台參加SEMICON Taiwan 2026,發表AI基礎架構演說。Vahdat此