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符合「SAS」新聞搜尋結果, 共 144 篇 ,以下為 1 - 24 篇 訂閱此列表,掌握最新動態
富采攜手 SAS 打造半導體業首屈一指的端到端 AI 智慧製造典範

全方位光電整合解決方案供應商富采,攜手全球分析平台領導者 SAS 打造端到端 AI 研發平台,在 MicroLED 與光電半導體製程快速演進、資料量倍增的環境下,共同整合跨站製程資料,以 AutoML 與可解釋 AI,協助研發團隊快速建模、預測與回饋製程,大幅縮短研發週期並提升良率。此合作成功協助富采在研發到製造的各階段建立資料血緣、提升製程可預測性與效率,使其成為半導體業導入 AI 的先行者與技術典範,也為後進企業提供可實踐的智慧製造示範路徑。   端到端AI研發平台成形 從資料整合到模型部署的完整協作架構 長期深耕MicroLED與光電半導體製程的富采,面對製程快速演進、產線資料量與製程參數同步倍增,近年積極推動研發流程的數位升級,但由於資料分散於不同設備與格式,跨站追溯與關鍵因子分析始終耗時。以MOCVD(有機金屬化學氣相沉積)為例,其反應爐參數幾乎決定晶片效率,但工程師往往要等到晶圓走完整個流程後才能確認問題,不僅製程週期被迫拉長,前段、中段到封裝資料難以串接,也使良率下降的根因常延後才浮現。   在製程複雜度與市場反應要求同步升高的背景下,富采需要不只是更快的建模工具,而是一套能整合完整製程資料鏈、協助研發團隊快速建立模型,並將研發知識以系統化方式延續下去的 AI 研發平台。因此,富采選擇與 SAS 共同建構一套從資料整合、模型建立到製程部署的完整 AI 研發平台。合作成果使富采能以跨站視角進行分析、導入虛擬量測、提升設備穩定性,並讓研發決策真正邁向數據驅動。此模式逐步成為半導體 AI 應用的重要參考架構。   富采資訊長趙紘慶表示,富采尋求的不僅是單一 AI 工具,而是能「與團隊一起解決問題」的策略夥伴。SAS 在技術完整度、資料科學方法論以及顧問團隊的陪伴深度,都能在真實場景中產生可驗證的價值。SAS Viya 提供從資料整理、模型訓練到部署的統一平台,搭配AutoML降低建模門檻、可視化介面提高模型可解釋性,以及可與即時製程調整控制(Run-to-Run Control)、製造執行系統(MES)彈性整合的容器化部署能力,讓研發流程可以真正串接起來   SAS 台灣總經理龔律安指出,這次合作的核心目的,是讓富采累積多年的製程 know-how 能被系統化保存並複製到不同製程與場域。他強調,導入 AI 的目的並不是要讓工程師成為資料科學家,而是讓既有製程 know-how 能被更有效地量化、傳承與複製。SAS 透過跨產業的分析經驗與標準化平台能力,協助企業將研發與製造經驗量化、模型化並得以被持續驗證,使資料驅動的決策模式更穩定也更可擴展。   AI 助攻製程優化:提升良率、加速研發並升級跨站協作 此次合作使富采在研發與製造端獲得顯著成效。透過 SAS Viya 所建立的虛擬量測(VM)模型,工程師可以在投片即時利用 MOCVD 參數預測晶片效率,大幅縮短製程週期、減少試作成本並提升製程穩定性。同時,富采更以模型量化設備老化狀態及零件更換週期,透過模型與製程調控機制比對,使設備在維護後能否恢復正常運作得以迅速確認,而不再只依賴人工經驗推估。   在產線端,跨站資料整合讓前段、中段與封裝資料成為單一資料流,使研發工程師能以全線視角快速定位良率下降的根本原因,縮短問題修正時間並提升跨部門協作效率。更重要的是,專案亦促成研發文化的轉型,資訊部門不再只是系統建置者,而是與研發團隊共同針對良率、時程與效率負責的合作夥伴。工程師逐步養成主動以數據驗證與探索的習慣、建模與決策,真正落實數據驅動的研發模式。   建構半導體AI核心 以場景導向擴大應用範疇 對於未來規劃,龔律安指出建模門檻降低後,企業將迎來模型量暴增的挑戰,因此MLOps、模型治理與可解釋性將成為未來半導體AI的核心。企業要在大規模 AI 應用中建立信任,必須建立清楚的治理架構,因此,SAS也不斷協助企業整合資料、模型與代理(Agent),讓決策過程具備完整血緣、透明度與治理機制,使 AI 能在大規模部署時都能被檢視、追溯並持續改善。未來SAS將持續透過這套信任框架協助富采在研發、製造與多場景應用中擴大 AI 成效,使 AI 成為企業核心競爭力的穩健基礎。   趙紘慶也表示,未來將持續以「場景導向」擴大 AI 的應用,將現有成功經驗複製到品質管理、供應鏈與製造管理等更多環節,使 AI 不只是點狀導入,而是全面提升企業營運效率的核心動能。     關於SAS SAS 是全球首屈一指的分析領域領導者,提供創新的數據分析、人工智慧及資料管理軟體與服務,以協助世界將數據轉換為智能。SAS連續多年獲各大權威調查機構,於資料科學與機器學習相關評比中,列為領導者地位。SAS台灣分公司於1989年成立,目前國內超過五百家產業客戶。   新聞聯絡人: 美商賽仕電腦軟體股份有限公司 (SAS台灣) 詹士潔 Alice Chan Tel: 02 2181-1077 Mobile:0911-434-067 Email:alice.chan@sas.com

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HAPPY GO攜手SAS大幅加速活動節奏、強化即時個人化體驗

【2025年 11月 27日台北訊】擁有千萬會員的遠東集團旗下紅利點數平台-鼎鼎聯合行銷 HAPPY GO 將原本偏向單波段操作的行銷工具,全面升級至 SAS Customer Intelligence 360(CI360)。在新架構下,行銷活動可依據即時反應自動調整,使活動規劃與執行速度提升四至五倍,並以更精準、更敏捷、更具溫度的方式與會員互動。 擴大規模、深化體驗  HAPPY GO邁向精準行銷的新階段 HAPPY GO 多年前即導入 SAS 行銷自動化工具,整合分散的客戶資料,協助團隊快速挑選受眾與追蹤成效,成功改善早期資料繁雜、流程仰賴人工的挑戰。隨著會員從 300 萬成長至突破千萬、行銷通路與活動複雜度也大幅提升,既有架構已難以支撐規模化需求。鼎鼎聯合行銷數據長黃士峰表示:「過去的 SAS 行銷自動化工具協助我們打下資料整合基礎,但要同時支援跨通路協作、即時資料回收與完整旅程設定,系統必須升級,才能讓行銷團隊真正把時間放在策略與內容創意上。」 SAS台灣總經理龔律安指出:「行銷的核心目標從來不是單純的自動化,而是在提升企業的營收表現與成本效率之上,建立可信任的AI行銷流程。面對生成式AI的快速發展,我們更重視模型能否被監控、被解釋,以及是否能真正協助行銷人員的決策,這也正是我們與HAPPY GO合作深化的方向。」 導入SAS Customer Intelligence 360  打造可串接、可追蹤、可調整的智慧行銷平台 SAS CI360 補足了 HAPPY GO 過去在資料回收、AI 應用與多波段自動化上的挑戰。行銷團隊能在單一介面掌握受眾資料,並依據不同行為自動推動後續旅程;無論是簡訊、社群媒體或 POS 行為,都能即時回傳成為下一波推播依據,真正實現「即時調整」的行銷運作模式。 CI360也讓行銷團隊能一次設計完整客戶旅程,並依據「有回應」「未回應」「點擊商品」等行為自動分流後續路徑,免去過去逐段設定的負擔。混合雲架構則提供彈性,可在雙 11 等高峰期仰賴雲端擴充運算,地端則確保個資安全與合規。 效率、策略與體驗並進   SAS Customer Intelligence 360升級帶來的全方位成效 CI360 上線後,HAPPY GO 在行銷效率、策略能力以及顧客體驗上皆獲得實質提升。過去需人工逐段設定的多波段流程,現在只需在起點一次設計就能自動推動,使活動規劃與執行速度提升四至五倍,行銷時程從數天縮短至數小時。因此,行銷團隊得以從操作導向轉為旅程設計導向的思維,將更多心力投入策略發展、內容創意與旅程設計,而不再被繁瑣流程綁住。 另一方面,HAPPY GO 也能以天氣、季節與生活情境作為推薦切點,在貼心體驗與個資敏感度間取得平衡;更精準的受眾挑選能力也使行銷決策更快、更準、更貼近需求。 展望未來:結合分析式與生成式 AI,打造更有溫度的行銷體驗 展望未來,黃士峰表示,鼎鼎聯合行銷將持續深化 AI 在顧客洞察、跨通路互動與營運流程上的應用,讓行銷決策更加即時、精準。「我們相信務實的 AI 才能真正創造價值,技術導入的每一步都需要與實際場景緊密連結。」 龔律安補充,AI 行銷的關鍵在於建立「可監控、可解釋、可治理」的運作機制。透過 SAS 與鼎鼎聯合行銷的協作,雙方正逐步打造兼具敏捷與穩定的智慧行銷架構。 SAS 的下一步,是將分析式 AI 與生成式 AI 整合深化:前者就像理性的左腦,擅長處理海量數據、建構模型、精準預測,提供穩定且值得信任的基礎;後者則像富有表達能力的右腦,能生成動人的文案與圖像,但在判斷上偶爾會「自信地說錯話」並產生幻覺(hallucination)。透過將分析式 AI 的精準與生成式 AI 的表達能力互補結合,SAS 正協助品牌打造更有溫度、情境化且更貼近消費者情緒的個人化服務,讓數據真正成為連結品牌與消費者的橋梁。   關於SAS SAS 是全球首屈一指的分析領域領導者,提供創新的數據分析、人工智慧及資料管理軟體與服務,以協助世界將數據轉換為智能。SAS連續多年獲各大權威調查機構,於資料科學與機器學習相關評比中,列為領導者地位。SAS台灣分公司於1989年成立,目前國內超過五百家產業客戶。 新聞聯絡人: 美商賽仕電腦軟體股份有限公司 (SAS台灣) 詹士潔 Alice Chan Tel: 02 2181-1077 Mobile:0911-434-067 Email:alice.chan@sas.com

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QNAP Launches 4U 60-Bay High-Density SAS/SATA JBOD, Delivering Petabyte-Scale Expansion for Enterprises

TAIPEI, Nov. 3, 2025 /PRNewswire/ -- QNAP® Systems, Inc., a leading computing, networking and storage solution innovator, today launched the TL-R6020Sep-RP, a 4U 60-bay high-density SAS/SATA JBOD designed to maximize capacity while minimizing costs and rack space. Delivering petabyte-scale storage, the TL-R6020Sep-RP enables enterprises to optimize space utilization, simplify scalability, and ensure reliable long-term data archiving for applications such as cold data, video surveillance, big data, and media archives. QNAP 4U 60-Bay SAS/SATA storage expansion solution — Achieve petabyte-scale capacity with minimal rack space and cost. The TL-R6020Sep-RP provides four high-speed Mini-SAS HD (SFF-8644) ports with SAS 12Gb/s bandwidth and Broadcom® SAS DataBolt™ technology for bandwidth optimization. With its dual-path redundant design, system operation continues uninterrupted even if one cable fails. By supporting daisy-chaining of up to four* enclosures (240 drives total), the TL-R6020Sep-RP allows seamless capacity expansion up to 4PB** raw storage. By adding SAS expansion cards to the NAS and connecting the 60-bay JBOD, users can distribute the bandwidth loads from large drive arrays and further improve overall performance. "With growing volumes of surveillance and big data, enterprises need storage expansion that is both scalable and reliable," said Waterball Liu, Product Manager of QNAP. "The TL-R6020Sep-RP combines petabyte-class capacity and high-density design in a compact 4U chassis, allowing enterprises to expand efficiently, save rack space, and lower operational costs with confidence." Key Features High-density efficiency: Significantly reduces rack space usage, weight, and power consumption, while meeting long-term and large-scale expansion needs. Petabyte-scale capacity: Up to 60x SAS/SATA HDDs in a single 4U chassis, supporting over 1PB** effective capacity. Flexible scalability: Daisy-chain up to four* units with multipath redundancy for 4PB** of raw capacity. Broadcom® SAS DataBolt™ optimization: Aggregates dual 6Gb/s signals into a 12Gb/s stream for faster data throughput. Easy maintenance: Compact 750 mm-deep chassis with included rail kits fits 1000 mm racks, offering hot-swappable fans, power supplies, and drive trays, and front-panel indicators for all 60 drives. Seamless integration and data protection: Manage the JBOD and all drives through QNAP NAS Storage & Snapshots Manager. When paired with ZFS, it provides inline compression, deduplication, and self-healing to ensure data integrity and reliability for petabyte-scale environments. Note: * Actual number of expansion units may depend on the host NAS. ** QNAP calculates raw capacity using sixty 24TB HDDs in a RAID 60 configuration and an over-provisioning of 10%. For more information and specifications, please visit www.qnap.com.

文章來源 : PR Newswire 美通社 發表時間 : 瀏覽次數 : 380 加入收藏 :
QNAP 推出高密度 4U 60-Bay SAS/SATA JBOD,單機實現 PB 級儲存

台北2025年11月3日 /美通社/ -- 儲存、網通及運算解決方案的創新者威聯通®科技 (QNAP® Systems, Inc.) 今日推出 4U 高密度 60 槽 SAS/SATA JBOD 擴充裝置 TL-R6020Sep-RP,專為在有限機架空間內實現最大化儲存容量與成本效益而設計。TL-R6020Sep-RP 單機可達 PB 級儲存容量,協助企業最佳化機架空間運用、簡化儲存擴充流程,並確保長期資料歸檔的穩定與可靠,特別適合冷資料儲存、影像監控、大數據與媒體封存等應用。 QNAP 4U 60-Bay SAS/SATA 儲存擴充方案 ── 以最小機架空間與成本,實現 PB 級儲存擴充 TL-R6020Sep-RP 配備 4 個高速 Mini-SAS HD (SFF-8644) 埠,支援 SAS 12Gb/s 傳輸介面,並搭載 Broadcom® SAS DataBolt™ 線路頻寬優化技術。其雙通道 (Dual Path) 備援設計可確保即使單一傳輸線故障,系統仍能持續運作。TL-R6020Sep-RP 支援高達 4 台*菊鏈串接 (共 240 顆硬碟),可無縫擴充至 4PB** 原始儲存容量 (Raw capacity)。用戶可在 NAS 端安裝多張儲存擴充卡連接 TL-R6020Sep-RP,以分散大型磁碟陣列的頻寬負載,進一步提升整體效能與穩定性。 威聯通產品經理劉人豪表示,「面對日益成長的監控影像與大數據儲存需求,企業亟需兼具可擴充性與高可靠性的擴充方案。TL-R6020Sep-RP 以 PB 級容量與高密度設計整合於精巧的 4U 機身中,協助企業在擴充儲存時同時提升效率、節省機架空間,並有效降低營運成本,打造值得信賴的長期儲存基礎。」 產品特色 高密度效益:大幅降低機櫃空間佔用、重量與耗電,同時滿足長期與大規模擴充需求。 PB 級容量:單機 4U 支援 60 顆 SAS/SATA 硬碟,有效容量超過 1PB**。 彈性擴充:最多可串接 4 台*,搭配多路徑 (Multipath) 備援,無縫擴充至 4PB**。 Broadcom® SAS DataBolt™ 技術:將每 2 組 6Gb/s 傳輸匯集成單條 12Gb/s 資料串流,提升資料傳輸效能。 維護便利:機身深度僅 750mm 精巧機身設計,隨附滑軌套件可安裝於 1000mm 機架內。具備可熱插拔風扇、電源供應器與硬碟托盤,並於前面板提供 60 顆硬碟的狀態指示燈,方便即時監控與維護。 完美整合與資料保護:透過 QNAP NAS「儲存與快照總管 (Storage & Snapshots Manager)」集中管理 JBOD 與所有硬碟。搭配 ZFS NAS 提供即時資料壓縮、重複資料刪除與自我修復機制,確保 PB 級儲存的資料完整性與高可靠性。 備註: * 實際可串接擴充設備數量會因不同 NAS 主機型號而異。** QNAP 有效容量計算方式:使用 24TB 硬碟配置 RAID 60,並含儲存池預留空間 (Over-provisioning)。 了解更多 QNAP 產品與相容性資訊,請造訪 www.qnap.com。

文章來源 : PR Newswire 美通社 發表時間 : 瀏覽次數 : 641 加入收藏 :
SAS 台灣推出企業級 AI 陪跑方案 助力台灣企業安心落地 AI 應用

【2025 年9 月 30 日台北訊】近年來生成式 AI 帶來的浪潮,已從科技圈延伸到各行各業。然而,企業如何真正落地 AI 應用,仍是一大挑戰。根據 MIT Sloan Management Review 最新發布的《State of AI in Business》報告指出,高達 95% 的企業雖然已投入生成式 AI,但大多仍未找到明確的投資回報 (ROI) 衡量方式。這意味著,AI 投資若缺乏完整策略與執行框架,極可能淪為「試水溫」,卻無法產生長期價值。    台灣企業在推動 AI 專案時,往往在理想與現實之間遭遇落差。首先,資料散落於不同系統,清理與整合曠日廢時,成為專案起跑線上的最大阻力。即便勉強起步,IT 團隊也常被迫投入大量人力處理基礎數據問題,使得成本失控、進度延宕。另一方面,模型效果難以穩定呈現更是普遍困境。特徵工程與演算法的選擇往往需要專業判斷,若缺乏經驗,不僅準確度難以達標,也難以獲得業務部門的信任。   更棘手的是,許多企業在模型上線後,缺乏完善的治理與維運機制,導致成果無法複製或擴展,只能一次又一次地從頭開發,浪費時間與資源。即使有能力加大投資,硬體算力的調度仍是另一道難題,效能未必能與投入成正比。種種挑戰,讓 AI 投資淪為「高期望,低回報」的典型寫照。   為協助企業跨越這些門檻,全球數據分析與 AI 領導者 SAS,正式推出 「SAS 企業級 AI 陪跑方案」。該方案以 SAS 五十年全球技術底蘊為基礎,並結合在地超過三十年的服務經驗,讓台灣企業能同時獲得國際最佳實踐與在地產業洞察。SAS 團隊不僅懂技術,更理解金融、製造、醫療與公共部門的實際需求,能確保 AI 專案成果能真正落地。   SAS 台灣區總經理龔律安表示:「在 AI 浪潮下,企業最擔心的就是投資卻沒有成果。執行 AI 並非只是一套技術的導入,而是一連串相互緊扣的環節,從硬體環境建置、數據清理、模型訓練到上線維運,每一步都可能成為絆腳石。SAS 提出『連工帶料』的陪跑模式,承諾不僅提供工具,更陪伴客戶跑完全程,並保證至少交付一個落地專案成果,以『陪跑式合作+成果承諾』的差異化優勢,確保 AI 真正落地並創造商業價值。」   學得會、做得出:SAS 從資料到應用的 AI 陪跑方案 在資料階段,「AI Ready 包」提供自動化的清整、探索與可視化,讓企業能迅速釐清數據品質並獲取洞見;進入模型階段,「AI Operation 包」則協助進行模型維運與決策自動化,透過演算法比對、版本控管與效能監測,確保 AI 運作透明且長期可信,不再是「黑箱」。更關鍵的是,SAS 並非只交付工具,而是以在地顧問與專業教學團隊陪伴企業完成實作,至少做出一個可見的專案成果,幫助團隊真正做到「學得會、做得出」。同時,全方位的高資安雲端平台,讓企業從第一天就能放心啟動 AI,免去硬體部署的負擔。   SAS 認為,AI 陪跑是一段與企業並肩前行的旅程,最終目標是讓每一分 AI 投資都能轉化為持續的商業價值。從數據準備、模型建立,到專案落地與維運優化,SAS 以軟體、硬體、顧問、教學四位一體的模式,協助企業跨越每個關鍵門檻,將 AI 投資轉化為可持續的商業價值。     關於SAS SAS 是全球首屈一指的分析領域領導者,提供創新的數據分析、人工智慧及資料管理軟體與服務,以協助世界將數據轉換為智能。SAS連續多年獲各大權威調查機構,於資料科學與機器學習相關評比中,列為領導者地位。SAS台灣分公司於1989年成立,目前國內超過五百家產業客戶。     新聞聯絡人: 美商賽仕電腦軟體股份有限公司 (SAS台灣) 詹士潔 Alice Chan Tel: 02 2181-1077 Mobile:0911-434-067 Email:alice.chan@sas.com

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2025 SAS 校園黑客松 AI 預測挑戰賽圓滿落幕

【2025 年9 月 25 日台北訊】全球分析領導廠商 SAS 宣布「2025 SAS 校園黑客松 AI 預測挑戰賽」圓滿落幕,本屆以「讓 Data 透過 AI 落地應用,轉化為實際商業價值」為主題,吸引全台 超過120組大學生組隊參賽。最終由政治大學與中央大學的「你說的都隊」奪得金獎,中央大學的「逃跑小戰隊」獲銀獎,銅獎則由臺灣大學、政治大學與東吳大學聯合的「My Code」與臺灣大學的「全等三角形」並列獲得。 SAS 台灣總經理龔律安到場勉勵同學:「AI 的基礎就是資料分析,也是同學們未來進入職場最重要的根基。雖然 AI 將大幅重塑產業,但不變的將是人與人之間的互動與團隊合作,這才是 AI 時代的基石。」龔律安並指出,SAS 持續深化產學合作,扮演校園與業界之間的橋樑,至今已在台灣舉辦逾千場免費 AI 課程與十餘屆黑客松,培育超過 8,000 名兼具技術與決策能力的數據科學人才,為產業持續注入創新動能。 從數據到價值 SAS Viya 打造 AI 落地實戰 今年競賽特別強調 生成式 AI 與決策式 AI 的結合,讓學生實際體驗如何透過 AI 代理,在短時間內自動化分析龐大數據、生成洞察,並即時回應市場需求。這代表 AI 的實踐將不再倚靠單一技術,而是走向多元 AI 能力融合的代理型架構。參賽團隊使用 SAS Viya 平台,從資料處理、模型訓練到部署,完整演練企業級 AI 的應用場景。透過 AI 代理,學生能在限時情境下迅速轉化資料為決策建議,模擬企業面對瞬息萬變市場的挑戰。 複賽以模擬「電信公司十週年專屬晚宴」為案例,挑戰學生運用 AI 決策鎖定策略性客戶,SAS 台灣顧問蔡上傑指出,企業需在有限資源下選擇最具附加價值的客戶,提升方案使用或續約率,同時避免增加成本。參賽團隊透過 SAS Viya 完成資料清理、特徵工程、模型訓練與預測,以 24 個月「總利潤增量」評估成果,模擬如何將 AI 預測轉化為實際商業價值。   SAS 台灣顧問詹士樺在決賽說明時指出,「AI 模型並非終點,而是完整 AI 生命週期的一部分」,唯有將其納入企業決策流程,並持續在營運中應用與驗證,才能真正創造績效。複賽前十名隊伍進入決賽,需設計可落地方案,將模型預測結果與營運策略連結,透過即時決策或報表轉化為量化業績,並持續追蹤與優化。   資料驅動決策,展現新世代創意實力 經過激烈的競爭,評審肯定銅獎隊伍「MyCode」團隊利用生成式AI結合分析式AI產生報表 的想法,認為這對非技術人員非常實用;「全等三角形」則是在資料整理階段就納入像是平均投訴數等實際變數,將人類的經驗與專業知識融入模型之中,進一步觀察變數對模型表現的影響,同時評審也對團隊的成本效益決策門檻思維給予高度讚賞。銀獎「逃跑小戰隊」團隊對數據探索和建模流程的解釋相當清楚,評審尤其且讚賞其在使用角色設計的創新,並認為這種方式能讓不同的決策者更有效地應用數據力。 本屆冠軍由政治大學和中央大學同學組隊的「你說的都隊」所斬獲。評審認為,團隊透過 SAS 工具分析變數重要性,有效的移除不相關資訊來降低資料噪度和維度,同時成功整合開源技術,做出了單一客戶視圖,建立一套精準客戶評級與名單自動生成系統,提供優先服務名單、相似客戶分析與客製化溝通策略建議給一線業務人員,讓使用者可以更直覺操作,加上簡報架構清晰、邏輯流暢,獲獎實至名歸。 獲獎同學指出,在參加 SAS 台灣兩天的實體課程後,他們驚訝於 SAS Viya 直覺的拖拉式操作,與過往的程式化方式完全不同。雖然比賽過程中遇到 API 整合的難題,但最終在導師團隊的支援下突破困境,更感受到企業級 AI 平台能讓創意快速落地的魅力。 從SAS黑客松到產業落地:下一代 AI 人才的實戰力 SAS 顧問詹士樺表示,這次競賽中,學生展現了出色的資料蒐集與 AI 應用能力,能夠快速產出成果,突破過去需要大量技術背景的限制,而且學生的想法天馬行空,不受業界既有框架約束,令人印象深刻。尤其是有學生提出將客戶分群並進行差異化行銷的策略,這種成熟的市場思維通常需進入業界後才會具備,能夠由學生提前提出,展現了創意與洞察力,讓人驚艷。 SAS 表示,AI 的未來不再侷限於單一技術,而是以 代理型 AI為架構,結合生成式 AI 的內容生成力與決策式 AI 的分析預測力,再搭配自動化與任務導向能力,成為企業可信任的決策引擎。透過黑客松,學生能實際演練這樣的架構,理解如何讓 AI 在效能之外,更能轉化為實際商業價值,為台灣產業培養新一代能真正落地的 AI 人才。 關於SAS SAS 是全球首屈一指的分析領域領導者,提供創新的數據分析、人工智慧及資料管理軟體與服務,以協助世界將數據轉換為智能。SAS連續多年獲各大權威調查機構,於資料科學與機器學習相關評比中,列為領導者地位。SAS台灣分公司於1989年成立,目前國內超過五百家產業客戶。 新聞聯絡人: 美商賽仕電腦軟體股份有限公司 (SAS台灣) 詹士潔 Alice Chan Tel: 02 2181-1077 Mobile:0911-434-067 Email:alice.chan@sas.com

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2026 年 3 月 11 日 (星期三) 農曆正月廿三日
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