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  1. 【全新一週】企業如何用 NVIDIA 的 NemoClaw 養出一隻好龍蝦?Token 預算會影響原有的資本支出配置嗎?Ft. KPMG 謝昀澤│EP208

    17H AGO

    【全新一週】企業如何用 NVIDIA 的 NemoClaw 養出一隻好龍蝦?Token 預算會影響原有的資本支出配置嗎?Ft. KPMG 謝昀澤│EP208

    📢本集來賓: ✨謝昀澤 Jason/KPMG 安侯企業管理股份有限公司董事總經理 📢收聽這集,你可以得知: 一、 OpenClaw 本質、潛在成本與挑戰 ✨「養龍蝦」是什麼?OpenClaw 如何結合 RPA(流程自動化)與 LLM(大型語言模型),從聊天機器人進化成能執行一連串複雜任務的數位助理? ✨為什麼「免費的最貴」?OpenClaw 本身開源免費,卻因為 AI 自主運作加班,一夜燒掉上百美元 Token 預算,帶給我們什麼啟示? ✨為什麼有「棄養潮」?為何 OpenClaw 任務成功度其實不高?訂票也訂不到?為什麼目前網站的「人機規範機制」(如:圖形驗證碼)其實就是 AI 代理執行的最大阻礙? ✨分手要付「贍養費」?為什麼解除安裝 OpenClaw 會像「物理超渡」一樣困難?甚至需要付費請專人解安裝?背後隱藏哪些權限與資料處理的衍生成本? 二、 企業級 AI 代理的戰略意義與 Token 經濟 ✨NVIDIA 推出 NemoClaw 的戰略意義是什麼?為什麼被定位為「AI 的作業系統」或「AI 的勞動力平台」,甚至能解決 OpenClaw 原本「不安全、難安裝」的問題? ✨企業評估人才的標準未來將如何轉變?績效指標會轉向衡量「指揮數位龍蝦大軍」的能力,而不是看帶了多少員工嗎? ✨Token 預算是增加出來的 IT 費用嗎?KPMG 如何建議企業將 Token Budget 視為「新的生產力」的「資本支出重新配置」,而不是單純的成本增加? ✨沒有跟上 AI 代理浪潮的企業會怎樣?在「生產力」和「效率」上,將錯失哪些重要的競爭優勢? 三、 企業導入的資安風險與治理建議 ✨企業導入 OpenClaw 可能面臨哪四大資安風險?除了買錯東西、刪除重要郵件,還包括哪些惡意威脅?如何破解 Prompt Injection(提示注入,即 AI 被套路、被騙了)、指令誤判、外掛投毒、以及系統漏洞? ✨既然人類語言(如「今天情人節,但我不是一定要你回來」)都存在言外之音,企業該如何精準設定授權邊界、安全護欄,避免 AI 助理做出誤判的風險? ✨企業應如何建立 AI 代理的「安全魚缸」?在正式部署前,KPMG 建議企業採用哪些方法(如沙盒、虛擬機)來隔離 AI 助理,以確保不會接觸到企業核心系統? ✨企業開始實驗 AI 代理前,應先檢驗哪些基本要件?如何確認「數據品質」、「流程 SOP」和「原有資安」達到一定程度的成熟度? ✨KPMG 給予企業的 12 字治理方針是什麼?如何實施「要限權,不碰錢,人要在,防作怪」這套策略,以確保 AI 代理在「最小必要權限」下運作,並透過 Human in the loop 機制防範數位內鬼? ------------------- 🔆科技報橘|https://techorange.com/ 🟠Facebook|https://www.facebook.com/TechOrange 🔆YouTube|https://www.youtube.com/@tech.orange 🟠Line|https://lin.ee/O3HSOto 🔆IG|https://www.instagram.com/techorange_tw/ -- Hosting provided by SoundOn

    33 min
  2. 【全新一週】達梭攜手 NVIDIA 推出「工業世界模型」,如何打造 AI 原生工廠?Ft. 張銘輝總監│EP207

    MAR 28

    【全新一週】達梭攜手 NVIDIA 推出「工業世界模型」,如何打造 AI 原生工廠?Ft. 張銘輝總監│EP207

    📢本集來賓: ✨張銘輝 Mark/達梭系統臺灣戰略客戶銷售總監 📢收聽這集,你可以得知: 一、製造業「超自動化」時代 ✨當 AI 不僅能夠預測或生成,而且還能夠理解現實世界,會對製造業造成什麼影響? ✨什麼是「AI 原生工廠」?和以往的「智慧工廠」有何不同? ✨台灣製造業想實現「超自動化」(Hyper-automation),該如何解決目前最大的「數據斷鏈」痛點? 二、 工業世界模型、專業 AI 助手 ✨達梭與 NVIDIA 合作打造「工業世界模型」,能為工廠解決什麼實際上的問題?為何能讓工廠自己做出決策並降低錯誤?甚至解決一個廠區的單一問題之後,還能把經驗複製到其他廠區? ✨企業如何運用知識管理型 Aura、工程專家型 Leo、以及材料科學型 Maria 這三位專業 AI 虛擬助手,加速特定領域的決策與創新? ✨企業內部的數據資產與 IP 累積數十年,如何透過 AI 大模型結合專家經驗,確保知識不外流,打造專屬於企業自己的 AI? 三、模擬驅動設計 ✨讓機器人先在虛擬世界模擬學習上萬次,再無縫對接到實體產線,能帶來哪些成本與效率的優勢? ✨台灣製造業該如何從「先求有再求好」轉變為「模擬驅動設計」(SDD),以高頻次的迭代來快速回應少量多樣、交期縮短的客戶需求,打造差異化優勢? ✨企業部署 AI 為何已經變成攸關生存的必選題?除了企業內部數據打通,如何進一步將累積多年的跨學科知識,擴展到客戶與供應鏈,實現整個產業「生態鏈的打通」? ------------------- 🔆科技報橘|https://techorange.com/ 🟠Facebook|https://www.facebook.com/TechOrange 🔆YouTube|https://www.youtube.com/@tech.orange 🟠Line|https://lin.ee/O3HSOto 🔆IG|https://www.instagram.com/techorange_tw/ -- Hosting provided by SoundOn

    24 min

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