Latest

【深度專題】AI 幫我們從植物中找藥!Nanyang Biologics:用 AI+自然加速新藥開發的生技新創

NVIDIA Inception startup

【深度專題】AI 幫我們從植物中找藥!Nanyang Biologics:用 AI+自然加速新藥開發的生技新創

🧬|為什麼我們需要新的新藥開發方式? 每一顆你吞下的藥丸,背後可能是 10 年以上的研發歷程,還有高達上 10 億美元 的投入。而更令人驚訝的是,在這場馬拉松裡,超過八成的候選藥物,會在臨床階段前就失敗。 藥物開發為什麼這麼難? 因為從一開始,我們就得在數以「十億計」的分子中,找出那幾顆可能有效的「潛力股」。這就像在熱帶雨林裡尋寶,比如你可能聽過的百憂解(Prozac),從最早的分子篩選到真正上市花了 15 年;而針對乳癌的標靶藥物赫賽汀(Herceptin)也花了 超過 12 年才完成驗證。即使是疫情下快速推出的新冠藥 Paxlovid,也建立在過去 超過 20 年的病毒研究基礎上。這正是為什麼新藥研發成本這麼高、風險這麼大的原因之一。 但如果有一種方法,能讓我們先讓 AI 把「垃圾」篩掉,專注研究最有希望的那一批分子呢?這正是來自新加坡的新創公司 Nanyang Biologics

【深度專題】Edge AI 是什麼?為什麼大家都在談「邊緣智慧」?一篇看懂從邊緣運算到智慧裝置的演進

EdgeAI

【深度專題】Edge AI 是什麼?為什麼大家都在談「邊緣智慧」?一篇看懂從邊緣運算到智慧裝置的演進

2025 年 5 月,高通執行長 Cristiano Amon 在台北 Computex 的開場演講中指出: 「不是雲端 AI,也不是裝置端 AI,而是兩者並行。」 這句話背後,代表的是整個產業正在發生的結構性轉變——AI 不再只存在於資料中心,而是開始走向裝置端。而這個變化的關鍵技術,就是「邊緣運算(Edge Computing)」。邊緣運算不是某種設備,而是一種位置的概念——它發生在資料產生的地方與雲端之間。

【電子報】📢 Google、Reddit、OpenAI 通通出手!本週你一定要知道的 5 件 AI 大事!

AI趨勢

【電子報】📢 Google、Reddit、OpenAI 通通出手!本週你一定要知道的 5 件 AI 大事!

* Reddit 正式開戰!怒告 Anthropic「偷抓 20 億筆貼文」訓練 AI! * Gemini 2.5 Pro 強勢更新!Google 再次出手拉開領先差距? * Claude Gov 出現了!AI 正式「參戰」國安任務? * Perplexity 爆發!下個十億用戶的入口,正在成形? * OpenAI 工程師助理升級版登場!AI 不只會寫 code,還會跑整包專案? Reddit 正式開戰!怒告 Anthropic「偷抓 20 億筆貼文」訓練 AI! 去年 Reddit 宣布要「賣資料給 AI 公司」時,還有人不以為意,

【深度專題】虛擬高雄怎麼蓋?從 5 萬支攝影機到 AI 智慧城市:高雄市政府聯手 Linker Vision 、 NVIDIA、中華電信打造數位孿生城市

SmartCity

【深度專題】虛擬高雄怎麼蓋?從 5 萬支攝影機到 AI 智慧城市:高雄市政府聯手 Linker Vision 、 NVIDIA、中華電信打造數位孿生城市

過去,城市治理多半依賴人力調度與單點回報。但在面對氣候變遷、都市擁擠與基礎設施老化等挑戰時,傳統手段早已跟不上城市的複雜程度。尤其在災害發生的前幾分鐘,若無法即時掌握情勢、精準判斷並跨部門協作,城市就只能被動承受後果。

【深度專題】垃圾去哪了?從 AI 辨識垃圾到 ESG 數據追蹤:AIRECO 如何打造智慧回收工廠?

ESG

【深度專題】垃圾去哪了?從 AI 辨識垃圾到 ESG 數據追蹤:AIRECO 如何打造智慧回收工廠?

過去十年,全球每年產生的廢棄物已超過20億公噸,預計到 2050 年將增至 38 億噸,增幅約為 70%。而其中只有約 13.5% 被有效回收或再利用。無論是發展中國家缺乏基礎設施,還是已開發國家面臨分類成本過高、利潤過低的現實,「回收」這件事,在絕大多數情況下,仍是一場看不到成果的苦工。