| Nvidia | 邊緣AI | 容器 | 微服務 | edge AI | UCF框架 | Unified Compute Framework

【Nvidia 2022新戰略2|邊緣AI】要靠容器搶攻Edge AI戰地,Nvidia發表UCF新統一運算框架

不只能讓多AI邊緣應用處理更即時,還引進當紅的容器技術和微服務,讓Edge AI開發更敏捷

2021-12-06

| 工研院 | 機械所 | 王傑智 | 自駕貨車 | 自駕車 | 沙盒

臺灣自駕車發展里程碑

工研院機械所於2015年開始投入自駕車技術研究,2年後由曾任職蘋果特別產品部門主管的王傑智,接下機械所數位長一職,帶領團隊重頭開發與建置國產核心自駕車系統

2021-11-29

| 新竹物流 | 王傑智 | 工研院機械所 | 數位長 | 國產自駕車 | 自駕貨車 | 自駕物流

這臺自駕貨車很臺味

許多人看完工研院國產自駕車在新竹市區道路的測試驗證影片後,第一時間的反應是:這輛自駕車很有「臺味」

2021-11-29

| 物流倉儲自動化 | 自駕物流 | 工研院機械所 | 自駕車 | 新竹物流 | 李正義

【靠自駕貨車翻轉物流內部運籌模式】新竹物流為何要做自駕物流?

為了從競爭激烈物流市場突圍,甚至是搶占電商物流新商機,新竹物流未來要靠結合自駕貨車甚至大型聯結車,迎戰爆量宅配所產生的大量配送人力需求,也要解決長期物流司機短缺的問題

2021-11-29

| 電動小巴 | WinBus | 無人載具沙盒實驗 | 自駕船

【臺灣無人載具沙盒實驗上路兩年成果】國產自駕車駛入多元開放場域實驗

為加速國內自動駕駛載具發展,兩年前立院通過首個無人載具科技創新實驗條例,自駕沙盒實驗正式上路,至今已有11個實驗案,包含自駕車與自駕船實驗

2021-11-29

| 工研院機械所 | 自駕車 | 王傑智 | 自駕車測試驗證影片

一窺工研院物流自駕車6種市區上路關鍵能力

日前工研院機械所數位長王傑智上傳一段自駕車測試驗證影片引發熱議,許多人看完後,第一時間的反應,都是為何這輛自駕車能夠開得這麼有「臺味」

2021-11-29

| 自駕技術 | 自駕車 | 自駕物流

全球自駕物流發展史

自駕技術發展不只用於中長程運輸,也被應用在物流的最後一哩,以自駕技術為基礎發展物流機器人,取代送貨員的角色將商品送到消費者手上

2021-11-29

| 自駕車 | 自駕運輸 | 新竹物流 | 工研院機械所 | 自駕物流 | 李正義 | 封面故事

【機車、行人和複雜紅綠燈都不怕,新竹物流跨區配送新模式】臺灣第一輛自駕貨車上路

歷經了3年多,臺灣自駕車產業應用,從一開始接駁自駕載客,現在更進一步跨入物流自駕配送,來提供跨區、長途的自駕運輸服務

2021-11-29

| NLP | 生態圈 | HyperCLOVA | 朴懿彬 | 機器學習 | AI | MLOps | 使用者特徵自動預測 | 使用者人格預測 | User Persona | Naver | 日本Yahoo | 整併 | 封面故事 | Lupus | AI生產力

因應整併後3億日本用戶規模新考驗,Line從3大技術關鍵來強化AI生產力

今年3月,日本Line和日本Yahoo整併後,光是日本用戶規模就達到3億人,作為未來主要用戶服務核心的Line,如何因應用戶數暴增挑戰,繼續邁向AI公司轉型之路?關鍵是這3件事

2021-11-22

| 封面故事 | 機器學習 | AI | 日本Yahoo | Line | AI生產力 | 使用者特徵自動預測 | 使用者人格預測 | User Persona | Naver | K8s | ML

【Line AI生產力關鍵3:新一代使用者特徵自動預測系統】導入GPU和K8s叢集,靠ML大規模自動預測使用者特徵資料

未來光是日本用戶規模將達到3億人,如何讓使用者人格系統的屬性預測能力更強,Line去年夏天導入了GPU和K8s叢集,重新改造了這套系統

2021-11-22

| 封面故事 | 機器學習 | AI | 日本Yahoo | Line | AI生產力 | MLOps | Lupus

【Line AI生產力關鍵2:ML品質監控自動化】自建MLOps監控平臺,上百項ML產品模型漂移能即時調校

Line高度仰賴AI,光是內部就有100多個ML模型上線,橫跨20多個單位。為快速統一掌握模型動態,Line自建一套MLOps監測工具Lupus,來收集模型指標、偵測異常

2021-11-22

| 封面故事 | 機器學習 | AI | 日本Yahoo | Line | AI生產力 | HyperCLOVA | 語言模型 | 語料庫

【Line AI生產力關鍵1:通用NLP模型】以HyperCLOVA發展企業NLP服務,下一步搶攻通用AI

Line揭露一款820億個參數的大型語言模型HyperCLOVA,並以此為核心引擎發展一系列企業AI工具,接下來還要結合電腦視覺,打造更通用的AI產品

2021-11-22