蘋果（Apple）正與矽谷AI新創公司PrismML洽談合作，評估一項可大幅壓縮大型AI模型的新技術。若技術成熟，未來Siri有望將更多AI運算直接放在iPhone上完成，不僅提升反應速度，也能進一步強化隱私保護。記者彭夢竺／編譯

蘋果（Apple）正與矽谷AI新創公司PrismML洽談合作，評估一項可大幅壓縮大型AI模型的新技術。若技術成熟，未來Siri有望將更多AI運算直接放在iPhone上完成，不僅提升反應速度，也能進一步強化隱私保護。

PrismML執行長Babak Hassibi接受外媒《CNBC》訪問時證實，蘋果及其他科技公司目前都正在測試PrismML的AI模型，評估其執行速度、耗電量及實際效能。他表示，目前雙方仍處於非常早期的接觸階段，但合作進展「相當順利」。

[caption id="attachment_226834" align="aligncenter" width="1477"] 蘋果（Apple）正與矽谷AI新創公司PrismML洽談合作。（資料圖／記者 孟圓琦攝）[/caption]

模型壓縮不到4GB 可直接在iPhone運行

PrismML是由加州理工學院衍生的新創公司，並獲得Khosla Ventures投資。該公司近日發布經壓縮後的阿里巴巴Qwen開源大型語言模型，成功將原本約54GB的模型壓縮至不到4GB，讓擁有270億個參數（27B）的模型，能直接在iPhone 15以上機型運作。

不過，目前為止蘋果尚未對此消息發表評論。

降低對雲端依賴 有助Siri速度與隱私

消息曝光前一天，蘋果才剛推出iOS 27公開測試版，讓外界首次體驗新版Siri。

蘋果近年持續強調，希望更多AI功能能直接在裝置端完成，而非全部仰賴雲端。若大型AI模型能直接部署在iPhone，不僅可減少資料往返伺服器造成的延遲，也能降低雲端運算成本，同時提升隱私保護，部分功能甚至可在離線狀態下運作。

Creative Strategies總裁暨首席分析師Carolina Milanesi認為，更小型的AI模型有助於Apple把更多高階AI功能搬到手機端，例如運算攝影、影片生成，以及涉及健康、醫療等敏感個人資料的AI應用。

AI模型記憶體需求最高可降低15倍

PrismML表示，技術核心在於重新設計AI模型儲存資訊的方式，將每個數值由原本16位元（16-bit）大幅簡化，使模型所需記憶體降至原本的十分之一到十五分之一，壓縮後的模型可使用少10至15倍的記憶體，生成速度提升6至8倍，耗電量降低3至6倍。

不過，Hassibi也坦言，模型壓縮仍需付出代價，整體效能通常會下降幾個百分點，其中事實記憶能力最容易受到影響，而推理、數學及程式撰寫能力則相對保留較完整。

未來還將支援Google Gemma

目前PrismML已免費釋出兩個壓縮版本，可直接運行於iPhone、MacBook及搭載NVIDIA（輝達）GPU的PC。Hassibi表示，下一步將支援Google Gemma模型，之後也將挑戰更多目前仍需資料中心才能運作的大型AI模型。

除了智慧手機與筆電外，這項技術未來也可望應用於機器人、自主系統及其他需要即時決策、無法依賴雲端連線的設備。

分析師：真正考驗仍是大量使用情境

不過，多位分析師認為，PrismML目前公布的成果仍需經過實際市場驗證。Counterpoint Research研究總監Tarun Pathak表示，真正關鍵在於模型面對長篇輸入、多工操作及數百萬次實際查詢時，是否仍能維持效能與電池續航。

IDC客戶處理器研究主管Phil Solis則認為，即使記憶體需求下降，若AI功能長時間於背景持續運作，仍可能造成手機耗電問題。

模型變小 不代表AI晶片需求會下降

PrismML技術也再次引發市場討論：AI模型效率提升，是否意味著未來資料中心及AI晶片需求將下降，部分原本需要8張GPU才能運作的AI模型，未來可能只需1張GPU即可完成相同工作。

不過，分析師普遍認為，這不代表AI晶片需求會因此減少。D.A. Davidson分析師Gil Luria指出，AI運算需求只是從資料中心轉移到終端裝置，GPU及記憶體依然不可或缺，只是部署位置不同。

他也提到，AI效率提升反而可能催生更多AI應用，帶動更多裝置與服務採用AI，因此整體晶片需求未必下降，甚至可能持續成長。

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資料來源：CNBC

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中國AI新創Z.ai（智譜AI）宣布，將透過中國境內上市募集資金，加速邁向通用人工智慧（AGI）目標。公司最新推出的大型語言模型GLM-5.2，在多項公開基準測試中逼近OpenAI與Anthropic的頂尖模型，也讓市場重新關注中國AI模型與美國領先業者的差距正快速縮小。記者黃仁杰／編譯

中國AI新創Z.ai（智譜AI）宣布，將透過中國境內上市募集資金，加速邁向通用人工智慧（AGI）目標。公司最新推出的大型語言模型GLM-5.2，在多項公開基準測試中逼近OpenAI與Anthropic的頂尖模型，也讓市場重新關注中國AI模型與美國領先業者的差距正快速縮小。

[caption id="attachment_226967" align="aligncenter" width="1536"] 中國AI新創Z.ai（智譜AI）宣布，將透過中國境內上市募集資金，加速邁向通用人工智慧（AGI）目標。（圖／AI生成）[/caption]

Z.ai表示，正規劃於上海進行第二上市（Dual Listing），但尚未公布預計募資金額，未來募集資金將主要投入AGI模型研發與AI基礎設施建設。

就在Anthropic日前關閉旗下最先進模型全球部分服務後，Z.ai隔日發布GLM-5.2，因效能表現接近全球領先閉源模型，引起市場高度關注。

Z.ai CodeGeeX團隊技術主管鄭欽凱表示，公司目前最重要的目標就是持續提升模型能力，朝AGI發展，因此所有資源都將優先投入模型研發。

鄭欽凱說，GLM-5.2已可與Anthropic、OpenAI等國際頂尖閉源模型競爭，也是首次有開源模型在程式設計（Coding）及AI代理能力上達到如此接近的水準。

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根據Artificial Analysis大型語言模型（LLM）排行榜，GLM-5.2目前排名全球第四；在Code Arena前端程式設計排行榜則位居第二，且推論成本僅約為美國頂尖閉源模型的六分之一。

分析人士指出，過去市場普遍認為，中國最先進AI模型約落後美國四至六個月，但GLM-5.2的推出，代表中國開源模型首次逼近美國最先進AI系統，也超越Google Gemma與Meta Llama等主流開源模型。

GLM-5.2主打程式開發與長時間、多步驟推理（Long-horizon Tasks），模型總參數達7500億個，並支援100萬Token超長上下文（Context Window）。

Z.ai表示，模型目前已完成對多種中國國產AI晶片平台的適配，包括華為昇騰（Ascend）AI叢集，可在中國本土算力平台上運行。

自今（2026）年2月以來，美國持續收緊高階AI晶片出口限制，限制中國取得輝達（NVIDIA）先進GPU，Z.ai也開始將GLM-5系列全面調整至可運行於中國國產半導體平台。

鄭欽凱表示，公司正持續優化模型效率，希望讓模型能在更多不同架構晶片上運作，但並未透露目前模型主要採用中國或海外晶片進行訓練。

除了技術突破外，Z.ai今年也持續調漲旗艦模型價格，反映企業客戶需求持續增加。儘管中國AI市場競爭激烈，公司仍成功提升產品售價，並廣泛應用於企業及政府採購市場。

根據摩根大通（JP Morgan）預估，Z.ai今年營收可望年增超過534%，並於2028年實現獲利。不過，交易所公開資料顯示，公司目前營收規模仍遠低於OpenAI等美國AI企業。

展望後續發展，鄭欽凱表示，公司未來將持續投入長時間推理、自主進化AI代理（Autonomous Agent）等技術，下一代GLM-5.5預計將於8月推出，可望成為中國前沿AI模型的重要里程碑。

來源：路透社

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數位發展部數位產業署表示，為加速人工智慧（AI）技術創新應用，推出 AI算力平台，提供符合資格的AI新創團隊及資服業者免費AI算力資源，協助業者加速模型訓練、推論驗證與應用落地，讓創新想法更快化為市場競爭力，以推動AI產業生態系發展，115年度算力服務即日起開放申請至10月30日止，並將於6月辦理說明會與案例分享，歡迎業者踴躍參加。記者許若茵／台北報導

數位發展部數位產業署表示，為加速人工智慧（AI）技術創新應用，推出AI算力平台，提供符合資格的AI新創團隊及資服業者免費AI算力資源，協助業者加速模型訓練、推論驗證與應用落地，讓創新想法更快化為市場競爭力，以推動AI產業生態系發展，115年度算力服務即日起開放申請至10月30日止，並將於6月辦理說明會與案例分享，歡迎業者踴躍參加。

[caption id="attachment_179697" align="aligncenter" width="1024"] 數位發展部數位產業署表示，為加速人工智慧（AI）技術創新應用，推出 AI算力平台，提供符合資格的AI新創團隊及資服業者免費AI算力資源。示意圖。（圖／123RF）[/caption]

數產署指出，115年度申請使用算力平台為線上申請，不僅費用全免，且採隨到隨收、批次審查機制，報名時間不中斷，有利業者依自身研發時程隨時提出申請；今年度通過核定者，將獲得3個月算力使用期限，並可視需求多次申請使用，較去年度相比有更充裕的開發時間；新增Gemma 4及 Magistral 等多種最新模型，並在訓練模型時可選用No-code環境，不用寫程式碼，即可使用平台預設之大語言模型並上傳數據資料進行訓練。

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數產署表示，另規劃辦理技術說明會、不定期技術教育訓練支援入選業者，並可優先銜接「加強投資AI新創實施方案」之募資輔導、諮詢評估及募資媒合等服務，支持具有AI發展潛力的業者成為臺灣AI產業即戰力。

為協助業者充分掌握申請機制與平台操作方式，數產署說，6月將辦理3場說明會，均有申請流程教學及平台操作示範，其中6月25日實體場次另邀過去成功入選業者及專家委員以「產品化」為核心視角進行深度分享。

數產署說明，本署推動「數位產業跨域軟體基盤暨數位服務躍升計畫」提供算力支援，截至114年底，已提供186家AI新創團隊及資服業者使用算力平台，開發至少266個AI模型或創新應用服務；期望今年度透過政策持續提供AI算力，協助台灣企業掌握AI發展機遇，加速AI技術應用，為台灣數位經濟注入新動能。

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科技巨頭蘋果（Apple）預計，將在今年秋季迎來近年規模最大的新品發表潮。根據供應鏈與多方外媒消息指出，今年下半年蘋果將推出超過 15 款涵蓋智慧型手機、穿戴式裝置、個人電腦、平板及智慧家居的全新產品，其中包含備受矚目的首款折疊螢幕 iPhone，以及智慧眼鏡的首次亮相。記者孟圓琦／編譯

科技巨頭蘋果（Apple）預計，將在今年秋季迎來近年規模最大的新品發表潮。根據供應鏈與多方外媒消息指出，今年下半年蘋果將推出超過 15 款涵蓋智慧型手機、穿戴式裝置、個人電腦、平板及智慧家居的全新產品，其中包含備受矚目的首款折疊螢幕 iPhone，以及智慧眼鏡的首次亮相。

[caption id="attachment_220391" align="alignnone" width="1376"] 蘋果旗艦 iPhone 18 系列將於今年秋季全面轉向超高階市場，取消原定於 2027 年初發布的入門級 iPhone 18。不過，iPhone Air 2 的發售日期目前仍不明朗。（圖／AI生成）[/caption]

在智慧型手機方面，旗艦級 iPhone 18 系列將迎來重大策略調整。傳出蘋果今年秋季將主打超高階市場，首度加入「Ultra」機型，而基本款 iPhone 18 則可能推遲至 2027 年初問世。iPhone 18 Pro 系列將搭載可變光圈鏡頭、全新獨特配色並縮小動態島面積；頂規的 iPhone 18 Pro Max 則在此基礎上進一步加大電池容量。最受關注的「iPhone Ultra」則被定位為蘋果史上首款折疊 iPhone。此外，搭載 A20 Pro 晶片的 iPhone Air 2 也可能同步登場。

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穿戴式裝置部分，傳出蘋果將推出全新高階耳機 AirPods Ultra，該產品將建構在 AirPods Pro 3 的基礎上，並導入紅外線相機以支援全新的 AI 功能。而在智慧手錶領域，預計秋季將迎來換上全新健康感測器與外觀設計的 Apple Watch Ultra 4，以及常規升級的 Apple Watch Series 12。

在 Mac 桌上型電腦與筆記型電腦產品線中，今年同樣是關鍵的一年。隨著日前 MacBook Neo、MacBook Pro 和 MacBook Air 的相繼推出，蘋果預計在秋季更新桌上型電腦，包含推出微幅升級的 M5 Mac mini，以及搭載 M5 Max 與全新 M5 Ultra 晶片的 M5 Mac Studio、多款新配色的 M5 iMac。更令人矚目的是，蘋果傳出將發表一款配備 OLED 螢幕並支援觸控功能的全新高階機型 MacBook Ultra。

在平板電腦與智慧家居方面，緊隨今年早前發表的 iPad Air，蘋果計畫在 2026 年底前追加兩款平板，包含改用 OLED 螢幕的全新 iPad mini，以及升級至 A18 晶片以全面支援 Apple Intelligence（蘋果智慧）的入門款 iPad。而在智慧家居部分，隨著新版 Siri 的就緒，蘋果亦將大舉擴張 Home 系列產品線，包含搭載 A17 Pro 晶片的全新 Apple TV 4K、配備 7 吋觸控螢幕與磁吸底座的全新硬體「HomePad（或稱 HomePod Touch）」、支援 Apple Intelligence 的全尺寸 HomePod 3、音質提升的 HomePod mini 2。此外，蘋果也計畫推出首款自有品牌的智慧家庭配件，包含支援 HomeKit 安全錄影的蘋果安全監視器，以及支援 Face ID 解鎖整合的蘋果視訊門鈴。

最後，極具話題性的智慧眼鏡產品也有望揭開神祕面紗。儘管名為「Apple Glasses（或 Apple Vision）」的智慧眼鏡預計要到 2027 年才會正式出貨給消費者，但彭博社（Bloomberg）知名記者馬克．古曼（Mark Gurman）指出，蘋果內部已在討論於 2026 年先行讓這款智慧眼鏡亮相的可能性，其模式將類似當年的 Apple Watch、Vision Pro 和 HomePod，在正式上市前數個月搶先對外公布。據悉，該眼鏡將可與 iPhone 進行配對，內建相機，並具備以 Siri 為核心的豐富 AI 功能。

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資料來源：9to5mac

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這集內容詳細介紹了 Google 推出的 Gemma 4 本地 AI 模型，強調其具備高度隱私、完全免費且無需網路連線的優勢。作者推薦使用對初學者友善的 LM Studio 軟體來運行模型，並解釋了如何根據硬體規格選擇合適的參數版本。文中展示了該模型在圖片翻譯、語音轉文字及文件分析等多元任務中的優異表現，甚至能透過手機 App 離線操作。此外，透過 MCP 技術與外掛工具，Gemma 4 還能執行網頁搜尋、檔案管理及協助編寫程式碼等進階助理功能。這份教學指引讀者將個人電腦轉化為強大的離線 AI 工作站，實現更高效且安全的數位生產力。這集內容詳細介紹了 Google 推出的 Gemma 4 本地 AI 模型，強調其具備高度隱私、完全免費且無需網路連線的優勢。作者推薦使用對初學者友善的 LM Studio 軟體來運行模型，並解釋了如何根據硬體規格選擇合適的參數版本。文中展示了該模型在圖片翻譯、語音轉文字及文件分析等多元任務中的優異表現，甚至能透過手機 App 離線操作。此外，透過 MCP 技術與外掛工具，Gemma 4 還能執行網頁搜尋、檔案管理及協助編寫程式碼等進階助理功能。這份教學指引讀者將個人電腦轉化為強大的離線 AI 工作站，實現更高效且安全的數位生產力。

🔹 內容綱要

00:00下載 LM Studio

01:37下載 Gemma 4 AI 模型

04:15 Gemma 4 能力測試

07:00多模態圖片 & 音訊分析功能

08:42 MCP伺服器連線設定

12:54 Gemma程式碼程式編輯能力測試

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網站連結：

https://lmstudio.ai/ Brave Sesarch API https://brave.com/search/api/ Node.js

下載：

https://nodejs.org/zh-tw/download

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訓練日期：2026-06-01
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本課程讓學員學會在本地部署 Open WebUI（使用 Docker 與 Ollama），建立企業內部的 RAG 知識庫以支援精準檢索，掌握模型選擇、提示詞與參數調整來提升生成品質，並透過零程式工具整合即時搜尋，使 AI 系統具備更全面的應用能力。

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這篇文章 【6/1台北場】零程式 Open WebUI RAG 打造內部查詢系統- 工研院產業學院(台北學習據點) 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

Google於本周在iOS平台上推出了一款名為「Google AI Edge Eloquent」的離線優先聽寫應用程式。高階AI聽寫市場競爭對手還有Wispr Flow、SuperWhisper與Willow等開發者，Google這次開發的應用程式開放免費下載，其核心技術在Google的Gemma系列模型，用戶在下載自動語音識別（ASR）模型後，即可在手機地端做高精度的聽寫任務。記者鄧天心／綜合報導

Google於本周在iOS平台上推出了一款名為「Google AI Edge Eloquent」的可離線的聽寫應用程式，高階AI聽寫市場競爭對手還有Wispr Flow、SuperWhisper與Willow等開發者，Google這次開發的應用程式開放免費下載，其核心技術在Google的Gemma系列模型，用戶在下載自動語音識別（ASR）模型後，即可在手機地端做高精度的聽寫任務。

[caption id="attachment_211880" align="aligncenter" width="526"] Google AI聽寫App「Eloquent」自動濾除贅字，一鍵轉成正式公文。（圖／擷取自Google部落格）[/caption]

在實際操作體驗中，Eloquent能提供即時的語音轉文字預覽，最大優勢在於自然語言使用，當用戶按下暫停鍵時，AI會自動識別並濾除「嗯」、「啊」等無意義的填充詞，並修正語句中的重複或口誤，在生成的逐字稿下方，系統還內建了多種文本轉換工具，用戶可以一鍵將草稿轉化為「要點清單」、「正式公文」、「精簡摘要」或「詳盡長文」，此外，對於注重隱私的用戶，該程式支援關閉雲端模式以進行純在地端處理；若開啟雲端功能，則會調用性能更強大的Gemini模型來進一步精確潤色。

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針對專業領域，Eloquent讓用戶可以授權應用程式從Gmail帳戶中匯入特定的專業術語、聯絡人姓名或產業慣用語，確保專有名詞不再出現象音錯誤，用戶亦可手動添加自定義詞庫。此外，程式內建了詳盡的數據統計功能，讓用戶追蹤聽寫歷史、搜索過往紀錄，並查看每分鐘語速（WPM）與總字數統計，協助使用者掌握溝通效率。

Google在App Store的描述中強調，Eloquent旨在填補自然語言與專業即用文本之間的鴻溝，不同於傳統軟體只是死板地逐字記錄，Eloquent利用AI捕捉使用者的意圖，自動刪除贅字與句中的自我修正，輸出流暢且專業的散文，儘管目前僅在iOS上架，但官方描述明確預告了Android版本的開發計劃，並承諾將提供更深層的系統級整合，例如將其設為預設鍵盤或使用類似Wispr Flow的懸浮按鈕，讓用戶在任何應用程式中都能隨時啟動AI聽寫。

Google此次透過實驗性應用程式切入戰局，若測試反應良好，這套基於邊緣運算的精煉技術極有可能在未來全面整合至Android系統中，將翻轉智慧型手機的輸入體驗。

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資料來源：techcrunch

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每週三，74 歲的 Michael 坐在倫敦的公寓裡，等著電話響起。電話那頭是他的志工朋友 Gemma。他們什麼都聊，從偵探小說聊到 Gemma 家的小狗。這通電話對 Michael 來說是救命稻草，讓他覺得自己還跟這世界連接著。作者：黃婉中（雲端架構師）

每週三，74 歲的 Michael 坐在倫敦的公寓裡，等著電話響起。電話那頭是他的志工朋友 Gemma。他們什麼都聊，從偵探小說聊到 Gemma 家的小狗。這通電話對 Michael 來說是救命稻草，讓他覺得自己還跟這世界連接著。

[caption id="attachment_208147" align="alignnone" width="783"] 接受 AI 隨時監聽你的心事嗎？或者你覺得，直接跟 AI 聊天反而更自在？（圖／AI生成）[/caption]

但我最近讀到這則報導時，注意到一個細節：這兩人的對話，後台其實有一套 Azure 的 AI 系統在「監聽」。

以雲端架構師的角度來說，這是一個很棒的技術落地案例。今天我想跳脫感性的故事，從技術人的角度聊聊我的幾個觀察。

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效率革命

Age UK 服務的長者很多，疫情後通話量更是暴增。在傳統架構下，若要確保通話安全（防止志工詐騙或長者發生意外），工作人員必須「肉身監聽」。

假設一名全職員工一天工作 8 小時，他頂多只能完整聽完 16 通 30 分鐘的電話。如果要覆蓋 3 萬通以上的通話，人力成本將是天文數字。

他們採用了 Azure OpenAI 的語音轉文字（Speech-to-Text）技術。這套系統至今轉錄了超過 30,700 通電話，AI 自動過濾掉大半無風險的對話，只有約 3% 的通話需要人工介入。

這種效率倍增，是技術帶來的紅利。它讓社會福利服務從勞力密集型的「手工業」，轉化為具備雲端彈性的「智慧服務」。

是保護還是審查？

但在閱讀技術細節時，我還是覺得有點毛毛的。報導提到，系統會針對 500 個敏感詞進行監控，包括「肚子餓」、「見面」、「旅館」甚至是「WhatsApp」或「TikTok」。只要觸發關鍵字，系統就會評分並交由審查員重聽。

這讓我想起專制政權的言論審查。「保護」與「監聽」只有一線之隔。

雖然通話雙方都知道有錄音，但如果我知道自己講的每一句話都在被演算法掃描，可能很難聊得自在。

當我們為了保護長者不被詐騙而錄音，是否也剝奪了他們的隱私權？長者在通話時，如果知道每一句話都在被 AI 掃描，他們還能坦誠地分享那些微小、破碎但珍貴的心事嗎？

架構師的解藥：數據治理與被遺忘權 

如果你問我如何優化這套架構以降低不安感，我會建議從以下幾點著手：

1. 存取控制（RBAC）： 嚴格定義誰有權限調閱轉錄稿與錄音，並留下完整的審核日誌（Audit Log）。
2. 數據生命週期管理： 只要 48 小時內沒人回報問題，數據就應該物理刪除。實踐 「被遺忘權」。
3. 知情同意： 必須向長者解釋：「錄音是為了在您遇到困難（譬如被騙）時，我們能及時伸出援手。」，並獲得同意。

當 AI 成為完美的伴侶：人類志工還有位子嗎？

報導中還有一個觀點讓我思考：現在 AI 聊天技術已經這麼強，為什麼不直接讓長者跟 AI 聊就好？

從功能來看，AI 簡直是「完美伴侶」：

• 超有耐心： 它不會嫌你重複講年輕時的故事。
• 物理安全： AI 沒有銀行帳戶，不會騙走長者的退休金。
• 24/7上線： 它不怕被打擾，不需要睡覺。

但友誼的本質是雙向的。志工 Leigh 在文中提到，她在這段關係中也感到了「被需要」的快樂。這種人與人之間的情感流動，是目前 LLM（大型語言模型）即便模擬得再像，也無法真正產生的「靈魂連結」。

不過，從使用者體驗（UX）來看，這種服務也有缺陷。如果長者每次配對到的都是不同志工，每次都要重新介紹自己的生平、病史與愛好，會膩吧？

「狀態化」設計

未來這類架構可以引入「狀態化（Stateful）」的設計。AI 可以幫忙總結（Summarize）上次的談話重點，讓下一位志工接手時，先看過上次對話重點，關心長輩：「Michael，你上次說膝蓋痛，這週好點了嗎？」這種技術輔助，能幫助友誼延續。

結語

身為一名雲端架構師，我常說「技術是中性的」。同樣的語音識別技術，可以用來追蹤異議人士，也可以用來挽救一個被扣款 900 英鎊而焦慮不已的孤獨老奶奶。

我沒有一個完美的標準答案來消除那種「被監聽」的負擔感。但我認為，技術應該扮演「沉默的守護者」。 我們的努力方向，是建立一個能讓脆弱的人們安全交流的空間。

如果你是 Michael，你會為了這份安全感，接受 AI 隨時監聽你的心事嗎？或者你覺得，直接跟 AI 聊天反而更自在？歡迎留言跟我聊聊你的看法。

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開課日期：2026-03-28上課地點：新竹市中華路二段393號上課費用：線上洽詢 早鳥9折優惠 課程介紹： …

開課日期：2026-03-28
上課地點：新竹市中華路二段393號
上課費用：線上洽詢 早鳥9折優惠

課程介紹：

1. 透過影像辨識與GEMMA 3等應用案例，引導學員完整實作雲端建模、遷移學習與TensorRT最佳化流程。

2. 結合NVIDIA DLI兩門官方課程，協助學員於課程中或課後完成學習與認證，有機會取得NVIDIA官方證書。

3. 課程於電腦教室進行，現場提供已完成軟體安裝與設定之Jetson Nano學習環境，學員無需自備或安裝，即可專注於實作與技能提升。

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課程內容：

 課程簡介        邊緣運算正迅速崛起，特別在On-Device AI訓練與輕量大型語言模型部署的應用上。NVIDIA 最新推出的 Jetson Orin Nano Super Developer Kit，效能提升高達 1.7 倍，支援 CUDA、cuDNN 及新架構，讓開發者能在裝置端執行電腦視覺與生成式AI應用。       本課程以 NVIDIA Jetson 系列開發套件為基礎，帶領學員從基礎理論到實務操作，學習如何於地端執行深度學習模型。學習運用高度的易用性及強大的運算能力 Jetson Development Kit，執行多個神經網路模型，廣泛應用於影像分類、物體偵測、影像分割、語音處理等領域。學員將能從零開始建置自己的AI應用專案，親自體驗模型訓練、部署到地端裝置的完整流程。       此外，學員可於課程中實際體驗效能提升1.7倍的NVIDIA的AI主機「Jetson Orin Nano Super Developer Kit」，並進一步學習如何在裝置上整合Llama 3.2、Qwen2.5、Deepseek R1等熱門大型語言模型，掌握地端生成式AI開發與部署技術。透過軟硬體整合實作，全面提升開發與應用實戰力，為AI落地應用打下堅實基礎。 先備知識 本課程應具備基礎程式觀念與電腦操作能力者參加，如具備基本寫程式的經驗，或曾從事程式設計、系統開發相關工作者將有更佳學習效果。 課程目標 1. 建立對深度學習在產業應用中的整體理解。2. 學會電腦視覺、神經網路與遷移式學習等深度學習基礎知識。3. 學會智慧應用情境，如瑕疵檢測、人臉辨識、車牌辨識與語意問答系統。4. 學會操作Jetson Orin Nano，瞭解地端AI模型部署與Edge AI開發流程。 課程特色 1. 透過影像辨識與GEMMA 3等應用案例，引導學員完整實作雲端建模、遷移學習與TensorRT最佳化流程。2. 結合NVIDIA DLI兩門官方課程，協助學員於課程中或課後完成學習與認證，有機會取得NVIDIA官方證書。3. 課程於電腦教室進行，現場提供已完成軟體安裝與設定之Jetson Nano學習環境，學員無需自備或安裝，即可專注於實作與技能提升。 課程套件 本院將準備 NVIDIA Jetson Nano課程套件： * 8GB以上 NVIDIA Jetson Nano 開發板* 5V/4A DC 電源 *1 套* HDMI 雙公口線(Std.) *1 條* 256G Mvme SSD *1 組* 羅技 C270 HD 網路攝影機(720p/30fps) *1 個 本課程將以三人一組的分組形式進行實作，藉此提升學習成效與團隊協作經驗。
若學員能夠自備以上相關套件，報名費可減免 NT$2,000，並請於報名時選擇「自備套件」繳款項，感謝您的配合。  課程內容 【第一天】* 課程內容總體概述與介紹* Jetson Nano 與 GPU 架構及雲協作平台介紹* 分組實作，以3人為一組進行 nvidia DLI課程學習
Getting Started with AI on Jetson Nano
https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-RX-02+V2
[課程] Jetson Orin Nano Super介紹以及裝機介紹* [實作]Jetson Nano 專案實作－影像分類* [專題] k3s 輕量化運算叢集：低成本打造可規模化 AI 平台(會依趨勢進行調整)* [實作]Jetson Nano 專案實作－影像回歸* NVIDIA DLI Jetson Nano Lab 實作以及證照獲取關鍵* [創建使用 Deep Learning 對圖像進行分類的專案的背景資訊
和說明AI 和深度學習卷積神經網路 （CNN）ResNet-18 系列
Thumbs 專案
 【第二天】* 影像回歸* [實作] NVIDIA DLI Jetson Nano Lab 實作
有關創建可在即時攝像機圖像中定位和跟蹤圖像特徵的* [實作] 利用相機模組進行現場 Live 影像回歸和辨識* NVIDIA Jetson Orin NX Super 簡介* NVIDIA Jetson Orin NX Super開箱* 實測 Jetson Orin NX Super 效能提升現況* 運用Super方案開發Edge AI應用案例分享(1) 
安裝LLM大型語言模型 GEMMA 3* 運用Super方案開發Edge AI應用案例分享(2) 
LLM大型語言模型 GEMMA 3 多模態對話* 案例實作與問答 

師資介紹：

工作經歷

• 工業技術研究院資通所 數位治理與智慧金融技術部工程師
• 美國SQL Soft Inc 軟體工程師

AI軟體相關經驗

• H.I.T醫療人工智慧研究院國際長長&國際大廠取證組&知識圖譜小組組長
• 台灣人工智慧協會 認證講師及新創育成顧問
• 113年AI應用鬥智賽銅獎
• 113年 Meta LlaMa 黑客松 台灣前8強
• 2025 CES Innovation Award Honoree
• 2024 IEEE ECBIOS BEST PAPER AWARD
• 112年 Al應用鬥智賽 優等獎及作獎

專業證照

• MCP 微軟認證SOL資料庫工程師
• NVIDIA 課程認證

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這篇文章 【3/28新竹場】NVIDIA Jetson Nano電腦視覺與地端模型應用實作 – 工研院產業學院新竹學習中心(光復據點) 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

由輝達支持的新創公司Starcloud，首次成功在太空中訓練AI模型，這標誌著軌道數據中心進入一個新時代，有望緩解地球日益嚴重的數位基礎設施危機。記者彭夢竺／編譯

由輝達支持的新創公司Starcloud，首次成功在太空中訓練AI模型，這標誌著軌道數據中心進入一個新時代，有望緩解地球日益嚴重的數位基礎設施危機。

[caption id="attachment_200899" align="aligncenter" width="2560"] 輝達支持的新創公司Starcloud，首次成功在太空中訓練AI模型。（圖／截取自Starcloud）[/caption]

地表最強晶片上太空運行LLM

這家總部位於華盛頓的公司於上個月初發射了一顆搭載輝達H100的衛星，將一顆比以往太空中任何GPU運算能力高出100倍的晶片送入太空。

目前，該公司的Starcloud-1衛星正在軌道上運行並查詢來自Google的開源大型語言模型（LLM）Gemma的回應。根據《CNBC》獲悉，這是歷史上首次在太空中的高功率輝達 GPU上運行LLM。

衛星回覆訊息：「向地球人問好！或者，我更喜歡稱你們為——一個由藍色和綠色組成的迷人集合。我是Gemma，我在這裡觀察、分析，或許偶爾提供一些略微令人不安的深刻評論。讓我們開始吧！」

解決地球危機 能源成本可降低10倍

Starcloud的目標是證明太空可以成為數據中心的宜居環境。地球上的數據中心正對電網造成壓力，每年消耗數十億加侖的水，並產生大量的溫室氣體排放。國際能源署（International Energy Agency）數據顯示，預計到2030年，數據中心的用電量將增加一倍以上。

Starcloud執行長Philip Johnston表示，該公司的軌道數據中心將比地面數據中心擁有低10倍的能源成本。「任何你可以在地面數據中心完成的事情，我都期望能在太空中完成。我們這樣做的唯一原因，是我們在地面上面臨能源的限制。」

除了運行Gemma外，Starcloud還成功在H100晶片上，利用莎士比亞全集訓練了由OpenAI創始成員Andrej Karpathy創建的LLM——NanoGPT，使得該模型能以莎士比亞式的英語進行回應。

商業與軍事應用 即時智慧與環境監測

軌道運算中心將具有實際的商業和軍事用途。Johnston表示，Starcloud的系統已經可以實現即時情報，例如在野火剛燃燒時就立即發現其熱訊號，並即時通知急救人員。

Johnston指出：「我們連結了衛星的遙測數據，所以我們可以詢問它：『你現在在哪裡？』它會回答：『我在非洲上空，20分鐘後會在中東上空。』你也可以問它：『當一顆衛星感覺如何？』它會給出一個你只能透過這種高功率模型才能獲得的有趣答案。」

遠大目標：建造5吉瓦軌道數據中心

Starcloud計劃建造一個5吉瓦（gigawatt）的軌道數據中心，該數據中心的太陽能和冷卻板在寬高上約為4公里。根據Starcloud的白皮書，這個吉瓦級的運算集群產生的電力將超過美國最大的發電廠，並且比同等容量的地面太陽能農場更小、更便宜。

Johnston預計，考慮到輝達晶片的預期壽命，Starcloud的衛星壽命應為五年。

Starcloud計劃在2026年10月的下一次衛星發射中，納入多個輝達H100晶片並整合輝達Blackwell平台，以提供更強大的AI性能。下一顆衛星也將搭載雲端基礎設施新創公司Crusoe的雲端平台模組，讓客戶能從太空部署和運行AI工作負載。

挑戰與競爭者 輻射、碎片及馬斯克的SpaceX

然而，摩根士丹利（Morgan Stanley）的分析師指出，軌道數據中心面臨著嚴苛的輻射、軌道維護困難、太空碎片危害以及與數據治理和太空交通相關的監管問題。

儘管如此，科技巨頭仍積極投入軌道數據中心的競賽，看準了幾乎無限的太陽能潛力。

Google則是11月4日公布了「登月計畫」Project Suncatcher，目標是將搭載Google張量處理器（TPU）的太陽能衛星送入太空。Lonestar Data Holdings正在努力將首個商業月球數據中心部署到月球表面。至於Aetherflux，週二宣布目標在2027年第一季度部署一顆軌道數據中心衛星。

此外，OpenAI執行長Sam Altman據悉正探討收購或與火箭製造商建立夥伴關係，暗示著挑戰伊隆·馬斯克SpaceX的意圖。SpaceX恰好是Starcloud的關鍵發射合作夥伴。

輝達AI基礎設施高級總監Dion Harris表示：「從一個小型數據中心，我們邁出了一大步，走向了軌道運算利用太陽無限力量的未來。」

資料來源：CNBC

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