蔣尚義現身相挺 鴻海科技日6亮點一次看

蔣尚義現身相挺 鴻海科技日6亮點一次看


鴻海董事長劉揚偉。圖/林資傑

鴻海一年一度的「2022鴻海科技日」於今(18)日登場,今年鴻海一共展示3款電動車車型,包括跨界休旅車MODEL B、電動皮卡MODEL V以及MODEL C量產版,力拚搶攻年輕人市場。除此之外,科技日上也同場秀出關鍵零組件布局成果,充分展現集團電動車上下游布局,本文也特別整理出這次鴻海科技日上的六大亮點。

亮點一:嚴陳莉蓮親揭幕 納智捷n7電動車首度亮相

裕隆集團執行長嚴陳莉蓮以策略夥伴身分現身會場,帶來量產版MODEL C-納智捷n7到場助陣,日前n7首波預售,短短兩天即創下接單逾1.5萬筆的驚人成績,納智捷也在18日宣布啟動第二波接單,並強調是以百萬元內價格入主的最後機會,預期將引起一波熱潮,

亮點二:推出全新電動車方案 首度宣示CDMS營運商模

鴻海董事長劉揚偉表示,集團此次不但要做硬體組裝,還要提供整車設計及驗證的委託設計製造服務(CDMS),除了三電系統外,也會提供半導體、電池、軟體平台的垂直整合服務。願景是為全球標竿客戶提供完整解決方案,成為全方位智慧生活的提供者。

亮點三:電動車量產時程揭曉

MODEL C將於明年推出,時程由納智捷公布,MODEL V則預計在後年量產。同時,明年科技日會推出招商車,但採用客戶會據此做些微修改後才會量產。劉揚偉形容,MODEL C是「快」、MODEL B是「美」、MODEL V則是「力」,並表示希望有一天也能幫特斯拉造車。

亮點四:電動車台、泰、美正式投產 打造軟體生態系

劉揚偉指出, 2款新電動車以及量產版Model C電動車,將在台灣、泰國、美國等地逐步投入生產,並與印尼和印度合作夥伴洽談,透過BOL(Build Operate and Localize,構建運營本地化)商業模式擴展合作。而鴻海自主開發的電動車軟體平台HHEV.OS,將申請成為MIH聯盟標準,將一起打造電動車軟體生態系。

亮點五:前台積大將蔣尚義罕見亮相

多位重量級貴賓出席鴻海科技日,其中最讓外界訝異的是, 自從離開中芯後罕見公開露面的台積電前共同營運長蔣尚義,今天也受邀出席,參觀鴻海在第三代半導體以及鴻海研究院在低軌衛星通訊技術的布局成果。

亮點六:郭台銘72歲生日 現身科技日

今年鴻海科技日依慣例選在創辦人郭台銘生日當天舉行,繼去年駕駛MODEL E驚喜現身,今年郭董換乘MODEL B車款進場,延續歷年「3+3=∞」的主軸。

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TSIA年會登場 聚焦元宇宙

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本屆TSIA年會聚焦元宇宙議題。圖/本報資料照片

半導體產業發展備受市場關注之際,台灣半導體產業協會(TSIA)將於19日舉辦2022年會。主持開幕的台積電董事長暨TSIA理事長劉德音在書面談話指出,新冠疫情延燒已快三年,加上中美貿易戰、俄烏戰 爭及兩岸緊張等地緣衝突情勢不斷升高,加深對全球半導體產業供應鏈的衝擊,面臨的挑戰比之前更加嚴峻。

劉德音強調,過去一年,雖然情勢嚴峻,但台灣半導體產業在此產業鏈中,依舊締造了「製造第一、封裝測試第一、IC設計第二」的亮麗成績。據TSIA統計,2021年台灣半導體產業總產值已突破新台幣4兆元,預估2022年台灣IC產業產值達新台幣4.88兆元,較2021年成長19.7%。

此次年會聚焦元宇宙議題,特邀META副總裁Ofer Shacham與宏達電全球副總裁黃昭穎,擔任專題演講貴賓,並舉行由鈺創董事長盧超群主持的《渾元宇宙,捨我其誰-微系統與半導體征程》主題論壇。

TSIA此次邀請Ofer Shacham親臨發表對元宇宙看法,認為元宇宙是社群網路技術的下一代演進與行動互聯網的革新者。透過元宇宙的網路裝置,通過虛擬實境、混合實境和擴增實境,探索並體驗其不同之處,以及如何結合起來建造一個更宏大的元宇宙,重點將在電腦視覺、圖像和機器學習等技術的推動。

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Ofer Shacham指出,Meta將探索一種新的EMG用戶輸入概念、下世代近眼顯示技術和封裝方法,以實現社會可接受的全天候可穿戴的產品。這些技術將實現元宇宙的願景,並讓使用者迎來具有創新人機介面的新型低摩擦電腦裝置。大規模構建這些裝置與平台將帶來前所未有的挑戰,並將推動未來十年的半導體產業創新。

黃昭穎表示,技術的演進創造了新的體驗,同時改變了人類的生活。進入5G時代之後,雖然有人說5G殺手級應用尚未出現,但人類是感官的動物,趨勢其實就是走向更沈浸,更多互動的體驗。在元宇宙的世界裡,內容的取得將不是只有看、聽或閱讀,人們會實際進到內容去體驗,可能是遊戲、學習、參加展覽或聽演唱會,甚至延伸至生活和工作。

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世界首創骨髓抹片AI後又一擊,雲象聯手林口長庚再挑戰血液科病理難題!

林口長庚醫院聯手雲象,要利用院內數位化的病理切片資料,來一起打造血液病理AI判讀系統,輔助判讀骨髓增生性腫瘤。

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臺灣數位病理公司雲象與林口長庚紀念醫院今(16日)宣布共同聯手,要打造一套骨髓增生性腫瘤判讀AI,解決血液科長久難治的診斷難題。他們正一方面收集資料,一方面標註資料,同時,雙方也聯手國際知名藥廠諾華,要提供相關治療方法。這是雲象繼前三年聯手臺大醫院、打造世界第一套骨髓抹片資料庫和自動分類計數AI後,再一次挑戰另一道血液病理科難題。

什麼是骨髓增生性腫瘤?為何連病理科醫師都公難判斷?

林口長庚紀念醫院血液科郭明宗醫師指出,骨髓增生性腫瘤是一種血癌,原因是骨髓產生過多血球,導致血球數異常。根據WHO說明,骨髓增生性腫瘤可分為4類,包括真性紅血球增生症、原發性血小板增生症、骨髓纖維化和顯著骨髓纖維化。

不管是哪種類型的骨髓增生性腫瘤,患者所表現的症狀,都類似於日常生活發生的症狀,難以立即區分。郭明宗指出,這就是「特異性低」,比如,原發性骨髓纖維化的症狀有體重下降、注意力不集中、疲勞、易有飽足感等,而原發性血小板增生症則有疲勞、夜間盜汗、手腳麻痛等症狀,至於真性紅血球增生症,則表現出頭暈、視力受影響、呼吸困難、牙齦出血等症狀。

為了精準診斷疾病,世界公認的作法是透過骨髓病理切片來判斷,WHO也將此列為診斷必要條件。如此,醫師才能針對不同類型的骨髓增生性腫瘤,提供最適合的治療,如放血、口服標靶藥物、抗血栓藥物等。

但是,這類切片判讀存在極大難度。林口長庚醫院解剖病理部副主任莊文郁解釋,病理科醫師必須在顯微鏡下,仔細評估各種造血細胞的數量、型態,甚至是空間分布狀況和臨床資訊,才能得到精準的診斷。

也因此,「骨髓增生性腫瘤被視為困難診斷的血液疾病,」莊文郁說。而且,人工判讀很難取得客觀量化的結果,這對經驗較少的醫師來說,就更難判斷。

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林口長庚聯手雲象,要打造血液病理AI加速骨髓增生性腫瘤判讀

不過,這情況可借助數位病理AI來輔助。

莊文郁表示,透過林口長庚多年累積的病理切片資料和醫師標註,可訓練出一套血液病理AI模型,來辨識造血細胞的型態、特徵,以及空間中的細胞數量和分布狀況,輔助醫師判讀。

如此,醫師就能得到更客觀一致的量化標準,提升診斷準確率、彌補經驗落差。此外,病理AI也能減輕醫師判讀大量玻片的負荷,更能加速臨床流程,協助醫病及早發現、及早治療。

為打造這套AI,林口長庚聯手在病理AI耕耘多年的雲象。雲象執行長葉肇元指出,雙方目前收集了96例骨髓增生性腫瘤切片案例,也正一邊標註這些案例,一邊收集更多案例。接下來,他們將用這些資料,來訓練AI判斷細胞佔比、分佈和形態等特徵。

這也是雲象繼2018年打造出世界最大、涵蓋60萬顆的骨髓抹片資料庫和自動計數AI後,再度挑戰的另一道血液科病理難題。在國內,雲象也有不少病理AI成果,像是與北醫研發全玻片判讀技術、實現骨髓膜片AI全自動化,或是與林口長庚開發脊椎特徵量化分析AI、淋巴結數量判斷等。

全院病理數位化政策,奠下林口長庚病理AI基礎

「林口長庚是全臺最忙的醫院,每天都有近萬筆病理切片要診斷!」林口長庚紀念醫院解剖病理部主任陳澤卿說。為加速病理科醫師作業,也為了讓醫病及早發現問題、及早治療,早在2018年,林口長庚就制定了一項適用於全體系醫院的關鍵政策:要將全院病理切片玻片數位化。

這項政策啟動至今,林口長庚已完成院內38萬片玻片的掃描。「這些玻片堆起來比臺北101還要高25樓!」陳澤卿點出,玻片數位化不只能省下病理科醫師傳統判讀的時間,還有助於長庚跨科數位遠距診斷的方便性。去年,林口長庚也打造了淋巴瘤診斷及疾病預後預測,今年則要發展骨髓增生性腫瘤判讀AI,來解決血液科病理難題。

https://www.ithome.com.tw/news/146747

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臭氧的性質活潑,是強力的氧化劑。臭氧的標準還原電位2.07比次氯酸1.49更高,而且臭氧不會產生致癌的三鹵甲烷類消毒副產物。臭氧不會殘留,會自動回復成氧氣是優良的消毒劑,因此臭氧像是優良的工匠,工作時很有效率,離開時也不拖泥帶水,收拾的乾乾淨淨,沒有殘留副產物。

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