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從硅芯片到鋼鐵製造:台灣赴硅谷推進實體AI佈局

2026-10-07
閱讀時間:閱讀 2 分鐘
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加利福尼亞州帕洛阿爾托2026年10月7日 /美通社/ — 台灣正將實體人工智能(AI)發展目標推向硅谷,集結半導體公司與AI初創企業,和美國科技行業領軍人物共同探討:如何讓AI脫離模型與仿真環境,落地工廠、機械設備以及其他真實應用場景。

From left: David Lin, AVP of AI Enterprise & GTM at Phison; John Chang, Founder and CEO of JMEM TEK; and Sharon Ku, Solutions Development Head at NeuroShine, join Uly Su, Director and Head of Startup Island TAIWAN – Silicon Valley Hub, for the “From Silicon Up” fireside discussion.
From left: David Lin, AVP of AI Enterprise & GTM at Phison; John Chang, Founder and CEO of JMEM TEK; and Sharon Ku, Solutions Development Head at NeuroShine, join Uly Su, Director and Head of Startup Island TAIWAN – Silicon Valley Hub, for the “From Silicon Up” fireside discussion.

本次活動配合「台灣科技周」舉辦,名為「從硅芯片到鋼鐵製造:實體AI技術棧交流會」,促成了多家台灣企業與群聯電子(Phison Electronics)及應用材料公司(Applied Materials)行業領袖展開對話。活動由Startup Island TAIWAN硅谷基地與SparkLabs Taiwan聯合主辦,匯集存儲、半導體安全、仿真、AI智能體、企業級AI領域的多家初創企業參與。

Startup Island TAIWAN硅谷基地總監兼負責人Uly Su主持了第一場爐邊對話,SparkLabs Taiwan創始人兼管理合伙人邱彥錡(Edgar Chiu)主持了第二場對話。

邱彥錡表示:「最重要的問題在於,實體AI究竟意味著什麼?我們又該如何把這項技術推向商業化落地?」

共有五家台灣初創企業參與了研討,分別為振生半導體(JMEMTEK)、NeuroShine、metAI、MORALE AI以及APMIC。

搭建實體AI技術棧

第一場研討聚焦AI跳出軟件范疇之後所需要的底層基礎設施。

群聯電子AI生態與GTM商業化落地助理副總裁Daniel Lin表示,AI正推動企業跳出傳統硬件廠商的定位。「群聯正從芯片供應商轉型為系統廠商,最終成為整體解決方案提供商。」他同時指出,存儲已日益成為AI算力任務的性能瓶頸。

當AI進入實體場景與關鍵業務環境,安全與數據管控的重要性也愈發凸顯。振生半導體創始人兼首席執行官張振豐(John Chang)重點闡述了半導體安全與後量子密碼技術;NeuroShine業務拓展主管Sharon Ko則著重強調了企業數據防護的關鍵意義。

第二場研討的議題為從仿真模擬走向工廠實際生產場景。

metAI聯合創始人兼首席執行官Daniel Wu表示,公司正與台積電合作,實現數字孿生的自動化構建,以縮短搭建精細化工廠仿真模型所需耗費的時間。

但仿真技術本身存在局限。應用材料公司幕僚長Colette Wu表示,製造業企業依然離不開真實場景試驗,現有數據並不總能預判前沿技術會出現的實際狀況。

她補充道,對於初創企業來說,只擁有過硬的技術遠遠不夠;企業需要找准經過充分驗證的現實痛點、找到企業內部項目支持者,同時拿出具備可行性的投入產出方案。

讓AI真正服務製造業

MORALE AI聯合創始人兼首席執行官Phil Kao提出,初創企業要學會使用製造業的話語體系,不能只展示模型精度,更要借助生產效率、產品品質、停機時長、設備綜合效率這類指標,直觀展現業務實際價值。

APMIC首席營銷官兼美國區總經理Ian Chen則點明了另一重難題:如何適應大型企業的內部決策流程。

多場交流同時凸顯了台灣初創企業開拓美國市場時,搭建本土人脈資源網絡的重要性。張振豐認為,初創企業應當主動融入硅谷產業生態;Ko則提出,台灣企業不能一味展示自身技術,應當先傾聽,充分理解美國客戶的真實痛點。

系列研討勾勒出一套完整的實體AI技術棧:覆蓋半導體、存儲、安全,延伸至仿真技術、行業專業知識,最終落地真實工業場景部署。

對台灣而言,這一新興賽道可以充分發揮自身半導體與製造業的既有優勢,同時對接硅谷的客戶資源、資本力量、軟件研發能力,搭建全球產業合作關系。

Startup Island TAIWAN硅谷基地於2025年在帕洛阿爾托設立,獲得台灣國家發展委員會支持,旨在幫助台灣初創企業進軍並拓展美國市場。SparkLabs Taiwan隸屬於全球SparkLabs投資網絡,自2018年起,已扶持超過80位AI與硬科技領域的創業創始人。

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加利福尼亞州帕洛阿爾托2026年10月7日 /美通社/ — 台灣正將實體人工智能(AI)發展目標推向硅谷,集結半導體公司與AI初創企業,和美國科技行業領軍人物共同探討:如何讓AI脫離模型與仿真環境,落地工廠、機械設備以及其他真實應用場景。

From left: David Lin, AVP of AI Enterprise & GTM at Phison; John Chang, Founder and CEO of JMEM TEK; and Sharon Ku, Solutions Development Head at NeuroShine, join Uly Su, Director and Head of Startup Island TAIWAN – Silicon Valley Hub, for the “From Silicon Up” fireside discussion.
From left: David Lin, AVP of AI Enterprise & GTM at Phison; John Chang, Founder and CEO of JMEM TEK; and Sharon Ku, Solutions Development Head at NeuroShine, join Uly Su, Director and Head of Startup Island TAIWAN – Silicon Valley Hub, for the “From Silicon Up” fireside discussion.

本次活動配合「台灣科技周」舉辦,名為「從硅芯片到鋼鐵製造:實體AI技術棧交流會」,促成了多家台灣企業與群聯電子(Phison Electronics)及應用材料公司(Applied Materials)行業領袖展開對話。活動由Startup Island TAIWAN硅谷基地與SparkLabs Taiwan聯合主辦,匯集存儲、半導體安全、仿真、AI智能體、企業級AI領域的多家初創企業參與。

Startup Island TAIWAN硅谷基地總監兼負責人Uly Su主持了第一場爐邊對話,SparkLabs Taiwan創始人兼管理合伙人邱彥錡(Edgar Chiu)主持了第二場對話。

邱彥錡表示:「最重要的問題在於,實體AI究竟意味著什麼?我們又該如何把這項技術推向商業化落地?」

共有五家台灣初創企業參與了研討,分別為振生半導體(JMEMTEK)、NeuroShine、metAI、MORALE AI以及APMIC。

搭建實體AI技術棧

第一場研討聚焦AI跳出軟件范疇之後所需要的底層基礎設施。

群聯電子AI生態與GTM商業化落地助理副總裁Daniel Lin表示,AI正推動企業跳出傳統硬件廠商的定位。「群聯正從芯片供應商轉型為系統廠商,最終成為整體解決方案提供商。」他同時指出,存儲已日益成為AI算力任務的性能瓶頸。

當AI進入實體場景與關鍵業務環境,安全與數據管控的重要性也愈發凸顯。振生半導體創始人兼首席執行官張振豐(John Chang)重點闡述了半導體安全與後量子密碼技術;NeuroShine業務拓展主管Sharon Ko則著重強調了企業數據防護的關鍵意義。

第二場研討的議題為從仿真模擬走向工廠實際生產場景。

metAI聯合創始人兼首席執行官Daniel Wu表示,公司正與台積電合作,實現數字孿生的自動化構建,以縮短搭建精細化工廠仿真模型所需耗費的時間。

但仿真技術本身存在局限。應用材料公司幕僚長Colette Wu表示,製造業企業依然離不開真實場景試驗,現有數據並不總能預判前沿技術會出現的實際狀況。

她補充道,對於初創企業來說,只擁有過硬的技術遠遠不夠;企業需要找准經過充分驗證的現實痛點、找到企業內部項目支持者,同時拿出具備可行性的投入產出方案。

讓AI真正服務製造業

MORALE AI聯合創始人兼首席執行官Phil Kao提出,初創企業要學會使用製造業的話語體系,不能只展示模型精度,更要借助生產效率、產品品質、停機時長、設備綜合效率這類指標,直觀展現業務實際價值。

APMIC首席營銷官兼美國區總經理Ian Chen則點明了另一重難題:如何適應大型企業的內部決策流程。

多場交流同時凸顯了台灣初創企業開拓美國市場時,搭建本土人脈資源網絡的重要性。張振豐認為,初創企業應當主動融入硅谷產業生態;Ko則提出,台灣企業不能一味展示自身技術,應當先傾聽,充分理解美國客戶的真實痛點。

系列研討勾勒出一套完整的實體AI技術棧:覆蓋半導體、存儲、安全,延伸至仿真技術、行業專業知識,最終落地真實工業場景部署。

對台灣而言,這一新興賽道可以充分發揮自身半導體與製造業的既有優勢,同時對接硅谷的客戶資源、資本力量、軟件研發能力,搭建全球產業合作關系。

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但仿真技術本身存在局限。應用材料公司幕僚長Colette Wu表示,製造業企業依然離不開真實場景試驗,現有數據並不總能預判前沿技術會出現的實際狀況。

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APMIC首席營銷官兼美國區總經理Ian Chen則點明了另一重難題:如何適應大型企業的內部決策流程。

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