Anthropic 宣布 Claude 將在文字輸出中嵌入不可見的浮水印，生成的圖檔也會附上 C2PA 數位簽章。這是主要模型廠商首次同時覆蓋文字與檔案兩層的內容標記機制，而時間點恰好踩在歐盟 AI 法案第 50 條的生效日。

問題是，一套連自家都承認「改寫就可能失效」的標記系統，能撐起多大的信任？

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發生了什麼

2026 年 8 月 2 日起推出的新 Claude 模型，會在文字輸出中織入一層人眼不可見的浮水印。使用者讀不到、感覺不到，複製貼上之後標記仍然跟著文字走。在檔案端，Claude 生成的 SVG、PNG、JPG 圖檔會附上符合 C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）標準的數位簽章，記錄「這個檔案由 Claude 產生」的來源資訊。

這套機制全球適用，不限歐洲用戶。Anthropic 計畫後續公布檢測工具的技術細節，讓第三方也能驗證內容是否帶有 Claude 的標記。

歐盟 AI 法案催出的產業動作

歐盟 AI 法案（AI Act）第 50 條在 2026 年 8 月 2 日正式生效，要求所有在歐盟市場提供服務的生成式 AI 系統，必須以機器可讀的方式標記產出內容，並向公眾揭露內容的 AI 生成性質。違規罰款上限為 1,500 萬歐元或全球年營收的 3%，取高者適用。

Anthropic 選在生效日同步啟用，策略上是用合規行動搶佔「負責任 AI」的敘事位置。Google 的 SynthID 已標記超過 1,000 億張圖片，文字浮水印也早在 2024 年 10 月部署到 Gemini API 中，是目前規模最大的文字標記系統。OpenAI 在 5 月宣布採用 SynthID 為 ChatGPT 圖片加浮水印，但文字浮水印至今仍未推出。Anthropic 不是第一個做文字浮水印的，但它是第一家同時將文字浮水印與 C2PA 檔案簽章打包成雙層方案的主要廠商。

兩層式設計也有講究。浮水印嵌在文字本身，即使內容被截圖、轉貼，標記依然存在。C2PA 簽章則是外掛的後設資料，提供可加密驗證的來源鏈。一個從內部標記，一個從外部證明，理論上能互補彼此的弱點。

INSIDE 怎麼看

Anthropic 自己在公告中承認了幾件事：浮水印經過大幅編輯、改寫、翻譯之後，可能無法被檢測到。文字太短也不行。而且標記存在不代表內容完全由 AI 撰寫，使用者可能只是用 Claude 翻譯或潤飾自己的文字。

這些但書揭露了浮水印技術的根本困境。文字浮水印的運作原理，是在模型選擇用字時微調機率分布，嵌入一組統計上可辨識的訊號。這個訊號夠細微，所以不影響閱讀品質，但也因此脆弱：只要把文字丟進另一個 AI 改寫，或者人工修改到一定程度，訊號就會被稀釋甚至消失。學術研究也指出類似的問題，移除工具對 Google SynthID 圖片浮水印的成功率可達 79%。

更棘手的是檢測端的兩難。如果 Anthropic 把檢測工具完全公開，對抗者可以反覆改寫文字，直到檢測結果翻轉。如果只由 Anthropic 自己提供閉源檢測服務，外部就無法獨立驗證，整套系統的可信度建立在單一公司的聲譽之上。

後設資料採用 C2PA 簽章，情況稍微好一些，密碼學保證了資料沒被竄改，但後設資料可以被剝除。下載一張圖片，重新儲存，簽章就消失了。

所以現實是：這套標記系統能抓到的，是那些沒有刻意規避的大量複製貼上行為，例如批量產生的 SEO 內容或社群灌水。對於有意隱藏 AI 使用痕跡的人，浮水印的嚇阻力有限。

接下來該注意什麼

浮水印的價值不在於它是否完美，而在於它能否成為一個產業通用的基礎層。眼前最關鍵的變數有兩個：第一，Anthropic 公布檢測工具後，學術界與安全社群能多快找到系統的盲點並推動改進；第二，其他模型廠商是否跟進文字浮水印，形成跨平台的檢測網路。

如果最終只有 Anthropic 一家在文字裡埋標記，檢測到浮水印只能說明「用了 Claude」，檢測不到也不能排除 AI 生成的可能。在 Google、OpenAI、Meta 各自採用不同技術路線的現狀下，一個統一的文字內容標記標準離落地還有很長距離。

歐盟 AI 法案把壓力交給了廠商，Anthropic 交出了第一份答案。但考試才剛開始，而且出題的人還沒想好標準解答長什麼樣。

本文初稿由 INSIDE 使用 AI 協助編撰，並經人工審校確認。精選文章直送，點擊立刻訂閱 INSIDE 電子報！

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雅特力科技（Artery Technology）參與 DIGITIMES 主辦的 D Forum 2026 微控制器論壇，以 「AT32 MCU 驅動邊緣智慧，躍進『芯』紀元」 為題發表專題演講。現場同步展示 Edge AI 感測平台、機器人關節控制及伺服器散熱風扇等應用，呈現 AT32 MCU 從 AI 感知、精密運動控制到高速馬達驅動的完整技術實力。

三大技術亮點，展現 AT32 MCU優勢

1. AT32 AI Studio 加速 Edge AI 導入

雅特力展示 AT32 Edge AI Sensor EV Board，搭配自主開發的 AT32 AI Studio，提供一站式 Edge AI 開發流程，涵蓋資料收集、模型訓練、最佳化及 MCU 部署，協助開發者快速完成 AI 模型導入。平台整合 ToF、IMU 等感測器，可應用於手勢辨識、動作分類及設備異常檢測等智慧感知場景。

2. 高整合 MCU 滿足機器人控制需求

因應具身智慧（Embodied AI）與人形機器人發展趨勢，雅特力透過靈巧手及機器人關節控制應用，展示高密度控制模組的設計方向，並介紹對應的 AT32 MCU 解決方案。

今年，AT32F435/437 系列新增 7x7 mm BGA100 小尺寸封裝，兼具高效能運算與豐富周邊資源，更適合空間受限的靈巧手、機器人關節及其他高密度控制模組。

針對機器人關節控制，AT32M416 馬達控制 MCU 整合 CAN-FD、高解析 PWM、12-bit ADC、DSP/FPU 與磁編碼器回授，可提供高精度閉迴路控制，適用於人形機器人、四足機器人及智慧自動化設備。

3. 高速馬達驅動 : AI資料中心伺服器散熱風扇

伺服器散熱風扇方案在QFN32 4x4mm的封裝中整合了MCU、GateDriver和DCDC，以滿足散熱風扇對尺寸的嚴格要求，而執行在32-bit MCU上的FOC演算法可以有效提升運轉穩定性，改善噪音和振動並支援逆風啟動，確保在高轉速和高風壓的情況下穩定運轉。

持續擴展高效能產品線

雅特力亦於論壇搶先預告即將推出採用Arm® Cortex®-M4F核心的 AT32F406/408 與 AT32F403E/407E 系列 MCU，持續擴展高效能產品布局：

• AT32F406/408 系列：最高 216 MHz 運算效能，提供 512 KB Flash、192 KB SRAM，整合3組高速 ADC、High-speed USB OTG 及 QSPI 等高速介面，專為高速資料傳輸與低延遲控制應用打造，特別適用於高速電競鍵盤、遊戲手柄及USB 周邊設備。
• AT32F403E/407E 系列：最高 320 MHz 運算效能，提供 960 KB Flash、224 KB SRAM，並支援 Ethernet（AT32F407E）、USB 及 CAN 等高速通訊介面，適用於服務型機器人、智慧家電、智慧電動兩輪車及工業控制等高效能運算與複雜控制應用。

AT32 MCU 應用遍及智慧生活與智慧工業

AT32 MCU 已廣泛應用於AIOT、智慧家居、智慧工業、智慧運輸及智慧商務等領域，展現雅特力持續以創新 MCU 技術賦能邊緣智慧，實踐 「Empowering Edge Intelligence」 的品牌願景。

未來，雅特力將持續深化 Edge AI、機器人及智慧控制技術，攜手合作夥伴打造更多創新應用，加速邊緣智慧落地。

本文章由「美通社」提供。

Apple 與美國職棒大聯盟（MLB）公布 2026 年 9 月《週五棒球夜》（Friday Night Baseball）賽程，同時宣布將首度透過 Apple Vision Pro，以 Apple Immersive 格式直播 MLB 賽事。首場沉浸式直播訂於 8 月 28 日登場，由波士頓紅襪對上紐約洋基。

Apple 和 MLB 今日宣布 9 月《週五棒球夜》賽事時程，2026 常規賽季期間，每週五於 Apple TV 串流播送雙重賽。

Apple TV 訂閱者可於全球 60 個國家與地區每週觀賞兩場焦點對決，享受更高規格的製作品質、專業球評陣容，以及不受當地轉播限制影響的觀賽體驗。

Apple TV 每週播出的《週五棒球夜》雙重賽，是由 MLB Network 榮獲艾美獎肯定的製作團隊與 Apple 現場體育賽事製作團隊攜手製作。

而 Apple Immersive 版本將使用 180 度視野、8K 解析度的 3D 影片呈現賽事。

8 月 28 日，Apple Vision Pro 觀眾將從獨特的攝影機視角，親身感受經典的紅襪對洋基宿敵之戰，彷彿置身賽場，沉浸於每個打席的緊張氣氛、擊出關鍵安打後休息區的歡慶場面、外野全壘打牆前的關鍵攻防等精彩時刻。

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這項觀賽體驗，將由 Paul Severino 負責賽事播報、Xavier Scruggs 擔任球評，Michelle Margaux 擔任場邊記者，並提供特別製作的賽事重播，以及沉浸式圖示資訊，讓球隊先發陣容與數據浮現在觀眾眼前。即使比賽暫停，轉播仍會持續進行，讓觀眾從各個角度感受球場現場氣氛，同時透過全景聲麥克風收錄現場聲音，並以「空間音訊」呈現。

台灣 Apple Vision Pro 使用者也能觀看

澳洲、加拿大、德國、香港、日本、南韓、台灣、英國及美國的 Apple Vision Pro 使用者，只要訂閱 Apple TV，即可透過 Apple TV app 觀看 Apple Immersive 直播。賽後亦會提供完整重播及比賽精華。支援機型包括搭載 M2 與 M5 晶片的 Apple Vision Pro。

Apple 與 MLB 同時公布 9 月《週五棒球夜》安排。9 月 4 日將由克里夫蘭守護者在主場迎戰底特律老虎；9 月 11 日安排密爾瓦基釀酒人對辛辛那提紅人，以及聖地牙哥教士對舊金山巨人。

9 月 18 日，新加入費城費城人的內野手 Luis Arráez 將繼續挑戰生涯第四座打擊王，並與兩屆 MVP 得主 Bryce Harper 攜手出擊，盼在對戰紐約大都會時幫助費城人蓄勢備戰季後賽。

《週五棒球夜》賽程將以棒球史上最具代表性的宿敵對決之一壓軸。四屆 MVP 得主大谷ㄗ翔平與洛杉磯道奇將在主場迎戰舊金山巨人，力拚連續第五座分區冠軍。

台灣 Apple TV 訂閱價格目前為每月新台幣 250 元，《週五棒球夜》包含於訂閱內容中。各場比賽的播報陣容將於每週公布。

核稿編輯：Mia

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Tesla（特斯拉）近日透過旗下無人自駕計程車官方帳號，公布首輛整合 Starlink 衛星天線的 Cybercab 實車照片，這輛金色 Cybercab 停放於美國德州超級工廠，低剖面衛星天線則嵌入車頂，外觀較接近車輛原有輪廓，並未採用常見的外掛式衛星天線設計。

這也是 Tesla 先前公開 Cybercab 與 Starlink 整合示意圖後，首度展示搭載相關硬體的實際車輛，官方貼文僅表示：「首輛整合 Starlink 的 Cybercab。」但未說明天線規格、量產時程、連線費用，以及衛星網路在車輛營運期間所扮演的角色。

衛星天線嵌入 Cybercab 車頂

Tesla 這次公開兩張照片，其中一張從車輛前方側面拍攝，可見 Cybercab 向上開啟的車門，背景則為美國國旗與德州州旗，另一張照片呈現車尾與車頂，可清楚看到整合於車頂的 Starlink 天線，以及車尾的「Cybercab」銘牌。

Tesla 與 Starlink 今年 7 月曾公布合作資訊，並指出衛星網路已「直接整合」至 Cybercab，但當時公開的內容僅為車輛剖面示意圖，並非可實際行駛的車輛，這次實車現身，顯示相關設備已進入硬體整合階段，但是否會成為每輛量產版 Cybercab 的標準配備，目前仍不得而知。

Cybercab 於 2024 年 10 月發表，Tesla 當時將其定位為售價約 3 萬美元、採雙座設計，且未配備方向盤與踏板的無人自駕計程車，Cybercab 已於今年稍早在德州超級工廠展開生產，截至 7 月，外界在工廠停車區發現超過 100 輛車。

不過，在法規核准與自動駕駛能力尚未符合要求前，Tesla 仍無法正式銷售 Cybercab，也不能在缺乏人員監看的情況下提供載客服務。

Starlink 在都會營運環境的用途受關注

Cybercab 主要透過 Tesla 車載 AI4 電腦處理自動駕駛運算，基本駕駛功能並不依賴持續網路連線，目前 Tesla 無人自駕計程車服務聚焦於奧斯汀、休士頓、達拉斯及邁阿密等都會區，這些地區的行動通訊涵蓋通常較為完整，也使 Starlink 天線的實際必要性受到討論。

依 Tesla 目前的說法，衛星連線可作為額外通訊管道，協助業者在偏遠地區追蹤無人自駕計程車，若車輛未來跨出都會區，進入行動通訊訊號不穩定的鄉村、郊區或城市邊緣道路，衛星網路可能有助於傳輸車輛位置、運行狀態與故障資訊，也能提供遠端監控及客服支援。

不過，Cybercab 現階段仍以通訊基礎建設成熟的城市市場為主要營運場域，在這樣的環境中，衛星天線與既有行動網路的功能可能重疊，並增加硬體成本、車重、耗電量及持續性的服務費用。

對一款目標售價約 3 萬美元的專用車輛而言，Starlink 配備是否能帶來足以抵銷成本的營運效益，仍須等待 Tesla 公布更多資料。

Tesla 與 SpaceX 合作關係再受檢視

外媒《Electrek》在評論中指出，Starlink 整合現階段對 Tesla 的用途有限，並稱：「這主要只是讓 Tesla 執行長馬斯克（Elon Musk）能以另一種方式，讓 Tesla 付錢給 SpaceX。」

《Electrek》認為，Cybercab 可由車載運算系統處理駕駛工作，而目前營運市場也已有行動網路支援遠端監控，因此衛星天線在這些城市可能屬於功能重複的硬體。

馬斯克旗下同時擁有 Tesla、SpaceX 與 xAI 等企業，近來 Tesla 與其他關係企業之間的資源配置及合作模式持續受到投資人關注，若每輛 Cybercab 均搭載 Starlink 終端設備，除了硬體採購，也可能為 SpaceX 帶來長期、持續性的服務收入，相關交易條件與成本分攤方式因此值得留意。

Starlink 或許能為 Cybercab 未來進入偏遠地區或跨城市營運預作準備，但 Tesla 目前尚未交代具體應用規畫，考量 Cybercab 仍面臨自動駕駛技術驗證、法規許可及商業化營運等挑戰，衛星連線能否成為無人自駕計程車的重要基礎設備，仍有待後續實際營運成果確認。

核稿編輯：Mia 

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SpaceX 證實，與 Tesla 共同推動的 Terafab 半導體廠，將以新建天然氣發電設施及「超大型電池陣列」供應電力，現階段規畫並未納入 Tesla 太陽能系統，這座工廠將位於美國德州格萊姆斯郡，距離休士頓西北方約一小時車程，第一期投資金額達 168 億美元，低於今年 3 月一度傳出的 250 億美元。

Terafab 被兩家公司定位為全球規模最大的晶片製造廠，預計每年可為 SpaceX 與 xAI 資料中心提供超過 1 TW 的運算能力，未來也將生產 Tesla 人形機器人 Optimus，以及自駕計程車 Cybercab 所需晶片。

由於 Tesla 本身擁有太陽能板、家用儲能系統 Powerwall，以及電網級儲能設備 Megapack 等產品，Terafab 未採用自家太陽能方案，也使其能源配置受到關注。

舊燃煤電廠用地轉向天然氣

Terafab 預定地原為燃煤發電廠，SpaceX 計畫在當地興建天然氣發電設施，並以大型電池系統協助調節供電，這項安排代表廠區雖不再使用煤炭，主要能源仍屬化石燃料，只是改以天然氣支撐晶圓製造與人工智慧運算所需的龐大電力負載。

晶圓廠與人工智慧訓練叢集必須全年不間斷運轉，供電穩定度要求極高，現階段若完全依靠太陽能，仍須面對日照間歇、儲能容量、電網接取與建置時程等限制，天然氣發電則具有可依需求調度、建置速度相對較快等特性。

外界爭議的重點，因此不僅是天然氣是否必要，也包括 Terafab 為何沒有採取太陽能、儲能與天然氣並用，再逐步降低燃氣占比的作法。

馬斯克旗下事業持續增加燃氣發電

Terafab 並非馬斯克（Elon Musk）旗下企業首度以天然氣支援人工智慧設施，xAI 位於美國曼菲斯地區的 Colossus 資料中心，自 2024 年起便使用燃氣渦輪機供電，其中部分設備被指未取得必要許可。

全國有色人種協進會、南方環境法律中心及環境法律組織 Earthjustice，已針對密西西比州南海文市的 27 部渦輪機提起訴訟，相關團體主張，這些設備每年排放逾 1,700 噸氮氧化物及19噸甲醛，且鄰近住宅、學校與教堂。

全國有色人種協進會環境與氣候正義事務主管 Abre’ Conner 表示：「資料中心不應成為可能判處社區居民健康死刑的設施。」

監管機關採取行動後，美國總統川普（Donald Trump）政府的司法部以國家安全為由介入，主張讓渦輪機繼續運轉，這也讓人工智慧資料中心快速擴張與地方空氣品質、發電許可及居民健康之間的衝突更加受到重視。

Tesla 執行長馬斯克個人今年 7 月另以約 10 億美元收購 APR Energy，取得超過 1 GW 的燃氣渦輪機容量，SpaceX 也已承諾投入超過 28 億美元採購燃氣渦輪機，供資料中心使用，Terafab 的廠內天然氣發電設施，延續了馬斯克旗下事業近期以自建燃氣電力加快運算設施布建的方向。

Tesla 同時推動太陽能與儲能方案

另一方面，Tesla 仍持續將太陽能與電池儲能定位為資料中心電力需求的解決方案，xAI 今年稍早採購價值 2.69 億美元的 Tesla Megapack，Tesla 與 Sunrun（太陽能服務商）也在今年 6 月推出總規模達 16 GW 的虛擬電廠方案，並直接鎖定資料中心市場。

馬斯克過去曾提出「太陽能電力經濟」願景，也曾主張太空太陽能可望成為長期能源方案，不過，從 Colossus 到 Terafab，近期實際建設仍以天然氣為主要供電來源，其考量可能涉及工程時程、成本、供電可靠度，以及現有電網能否及時提供足夠容量。

外媒《Electrek》認為，Tesla 原先以加速全球轉向永續能源為企業使命，如今馬斯克卻投入美國規模可觀的新增天然氣發電建設，兩者形成明顯落差。

《Electrek》也指出，Terafab 若採用 Tesla 的太陽能及儲能設備，可為 Tesla 帶來商機，但由 Musk 全資持有的 APR Energy，可能從燃氣設備需求中獲得更直接的利益，Terafab 最終採取何種能源組合，以及未來是否增加再生能源占比，仍有待後續建設與營運資料進一步確認。

核稿編輯：Mia 

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Tesla（特斯拉）新一代 Roadster 自 2017 年發表以來，原訂 2020 年投入生產，至今卻仍停留在原型車與展示規畫階段。

Tesla 首席設計師 Franz von Holzhausen 近日受訪時再度表示，新車「很快」就會登場，但並未說明確切日期、車輛規格或量產進度，也讓外界再次關注這輛電動跑車長年延宕的問題。

Franz von Holzhausen 在汽車節目《Jay Leno’s Garage》最新一集中談到 Roadster，節目尾聲，主持人 Jay Leno 表示，自己「非常期待新款 Roadster 的到來」，Franz von Holzhausen 回應：「是的，很快。」當雷諾帶著懷疑語氣追問「很快？」時，他再次回答：「很快。」雷諾隨後以平淡語氣說：「10 年……差一點就 10 年了。」藉此點出 Roadster 漫長的等待期。

多次調整時程，最新目標仍未兌現

Tesla 於 2017 年 11 月公開新一代 Roadster 原型車，當時預告 2020 年開始生產，但新車時程一再變動，先是推遲至「再等 12 至 18 個月」，之後陸續改為 2022 年、2023 年及 2024 年，但這些目標均未成真。

Tesla 執行長馬斯克（Elon Musk）於 2024 年 2 月宣稱，量產版 Roadster 將在當年年底前亮相，並於 2025 年初交車，到了去年 11 月，馬斯克又將展示日期訂在 2026 年 4 月 1 日，由於當天正值愚人節，他也坦言，選擇這個日期讓自己留有「推諉空間」。

Roadster 的展示時程隨後從 4 月 1 日改為「4 月下旬」，馬斯克又在第一季財報電話會議中稱，大約「一個月後」就會公開，之後則再延至 8 月，截至目前，Tesla 仍未舉行相關展示活動，即使近期真的公開新版 Roadster，這也只會是近 10 年來的第二次展示，實際生產時間可能落在 2027 年或 2028 年。

SpaceX 推進器套件成為開發焦點

Roadster 最新一次延期據稱與 SpaceX 共同開發的「冷氣體推進器」套件有關，這套系統內部代號為「A71」，馬斯克多年來屢次提及，並將其視為新版 Roadster 的重要特色。

Tesla 與 SpaceX 在 4 月下旬曾向馬斯克展示早期原型，但當時的完成度仍不足以公開亮相，因此展示活動被延至 8 月，如今時程已進入 8 月，Tesla 尚未公布活動日期，也沒有進一步交代推進器套件的測試與開發狀況。

Tesla 最初為 Roadster 提出的性能目標，包括時速 0 至 60 英里（約為 100 公里）加速僅需 1.9 秒、最高時速 250 英里，以及單次充電續航里程 620 英里，起售價則為 20 萬美元，Founders Series 版本的預購者近 10 年前已支付 25 萬美元訂金，但目前仍在等待交車。

設計主管談燃油車，場合別具意味

有趣的是，Franz von Holzhausen 此次登上節目，原本並非要介紹 Tesla 產品，而是展示他在約 20 年前任職 General Motors（通用汽車）期間設計的 Pontiac Solstice，這輛車後來換上可輸出 400 匹馬力的 V8 汽油引擎。

面對這輛由自己參與設計的燃油跑車，Franz von Holzhausen 對雷諾表示：「我是 Tesla 派的，但這聲浪聽起來確實很不錯。」一名電動車廠設計主管在介紹燃油車時，順帶回應延宕多年的 Roadster 進度，也使「很快」的說法更受矚目。

Franz von Holzhausen 主要負責車輛設計，並非制定生產時程的主管，在談話節目中的簡短答覆，也不能視為 Tesla 正式公布的上市規畫，不過 Tesla 多年來始終未能提出穩定且明確的 Roadster 量產時程，「很快」因此逐漸成為外界檢視這項計畫時的敏感字眼。

從目前資訊來看，Tesla 仍可能發表經過更新的 Roadster，但展示原型車與正式交付之間仍有相當距離，對數百名長期支持 Tesla、且早已支付高額訂金的預購者而言，真正受到關注的已不只是下一場展示何時舉行，而是 Roadster 究竟能否完成量產並開始交車。

核稿編輯：Mia 

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南韓將設立規模 5 兆韓元（約 35.2 億美元）的半導體基金，投資對象鎖定材料、零組件、設備與 IC 設計（fabless）業者，政府另提供 5 兆韓元貿易融資，協助出口導向的材料、零組件與設備業者調度資金。總統秘書室長姜勳植 8 月 10 日在青瓦臺記者會上公布這項決定，同日總統李在明主持第 2 次「大型計畫」（megaproject）官民聯合檢討會議，三星電子與 SK 集團高層均出席。

李在明在會議開場要求國防部在 2028 年中前，把光州軍用機場的功能暫時移往其他軍用機場，讓出土地興建半導體製造園區，政府已將該處 830 萬平方公尺劃為國家產業園區候選地，並預計 2028 年下半年完成軍事設施的遷移與暫時疏散。

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基金鎖定材料設備與 IC 設計，10 年 1 兆韓元促大中小企業合作

姜勳植在記者會上說明，這筆基金將聚焦「有潛力的材料、零組件、設備與 IC 設計企業」，政府另將啟動為期 10 年、總額 1 兆韓元的大企業與中小供應商合作計畫，涵蓋半導體開發、測試到量產。

6 月公布的半導體大型計畫中，三星電子、SK 海力士連同供應商與地方政府預計投入超過 5,760 億美元，投資項目包含西南部的大型晶圓廠。

光州機場 830 萬平方公尺，彈藥庫用地先清出

政府將優先清出彈藥庫用地，讓晶圓廠得以提早動工，並視企業需求評估追加鄰近土地。光州軍用機場內另有美方設施，政府將就相關問題與美方協商，總統府官員表示美方迄今反應正面。

光州與全羅南道一帶的湖南（Honam）聚落，規畫在 2030 年前以再生水與鄰近水庫每日確保 65 萬公噸供水；首爾以南的龍仁半導體聚落則規畫在 2041 年前，透過汽電共生、液化天然氣（LNG）發電與跨區調度供應 14.7GW 電力。李在明政府主張，現有龍仁與平澤一帶的生產基地，將不足以支應 AI 帶動的晶片需求。

大型特區法拚年內完成立法，高薪 3% 擬排除工時上限

總統府計畫年內推動「大型特區」（Mega Special Zone）特別法立法，縮短許可與環評程序，加速電力、供水、交通與住宅、教育設施到位，並提供法規鬆綁、稅務與金融誘因，另將設置專責組織。

忠清地區今年有 6 家企業將動工或擴廠，計畫金額合計 246 兆韓元（約 1,740 億美元）；嶺南地區則有 8 家企業、合計 107 兆韓元的計畫，另有 57 兆韓元的研發計畫按原訂時程展開。產業通商部長官金正官在會中報告，政府規畫在 2030 年前採購逾 1,000 台，含四足機器人與 700 台人形機器人，以創造實體 AI（physical AI）的初期市場；李在明當場認為規模不足，要求擴大採購。

特別法草案中的工時鬆綁條款仍未定案，外媒報導指出，草案擬將所得前 3% 的管理職與研究人員，排除於每週 52 小時工時上限與加班、夜間、假日加給之外，改以固定津貼支應；勞工團體與相關部會意見分歧。一名總統府高層官員說：「我們不認為大型計畫的成敗與 52 小時工時直接相關。這件事必須由當地與勞工團體一起討論、達成共識才能推動。」

核稿編輯：Mia

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品牌行銷節奏愈來愈快，影音內容需求持續增加，但許多品牌仍受限於既有素材不足、製作成本與時程壓力，難以快速產出兼具品牌辨識度、創意表現與製作品質的影音內容。

為協助品牌突破素材與製作條件的限制，LiAD 建立 AI-assisted Design Framework，將品牌理解、創意企劃、設計專業與 AI 協作整合為一套完整流程。此次樂屋網為推廣全新「地圖找屋」功能，攜手 LiAD 從既有品牌識別出發，發展出完整的 3D 動畫影音，讓有限素材不只完成單次廣告需求，更能轉化為可持續運用的品牌影音資產。

LiAD AI-assisted Design Framework：設計師主導，AI 加速創意落地

LiAD AI-assisted Design Framework 包含四個重要階段：Brand Decode（品牌解構）、Creative Development（創意發展）、AI-assisted Design（AI 輔助設計）及 Campaign Ready（廣告投放就緒）。

這套 Framework 的核心並不是直接以 AI 生成影片，而是由專業團隊掌握品牌策略、創意方向與品質標準，再將 AI 運用在適合的製作環節。AI 負責加快探索與執行，設計師則負責判斷什麼符合品牌、什麼值得保留，以及如何讓畫面真正服務廣告訊息。

從「地圖找屋」功能，發展具有品牌記憶點的動畫世界

此次樂屋網希望推廣全新的「地圖找屋」功能，但並未重新拍攝大量影音素材，而是希望透過既有品牌資產，創造更具吸引力的影音內容。

LiAD 團隊首先透過 Brand Decode，拆解品牌 Logo、色彩與核心視覺元素，再進入 Creative Development，重新發展角色設定、故事腳本與動畫概念；接著運用 AI-assisted Design 快速探索不同創意方向、優化設計細節，最終完成可直接應用於廣告投放的 Campaign Ready 影音素材。

從單次廣告製作，延伸為跨媒體影音資產

對品牌而言，影音製作的價值不應只停留在完成一支廣告。而是依據不同媒體的觀看情境與素材需求，這些內容能持續延伸為可運用於 CTV、OTT、社群平台及數位廣告等不同媒體的影音資產。品牌不必每次都從零開始製作，也能在不同接觸點維持一致的視覺語言與品牌印象，提升素材的使用彈性與長期價值。

AI 改變了影音內容的製作方式，但真正決定成果是否具有品牌價值的，仍是對品牌的理解、創意判斷與設計品質。未來，LiAD 將持續透過 AI-assisted Design Framework，協助品牌將有限素材轉化為兼具創意、品質與投放彈性的影音內容，讓 AI 不只是提高生產效率，更能實際擴大品牌內容的應用價值。

美國聯邦眾議院 29 名民主黨籍議員 8 月 10 日致函 OpenAI 執行長 Sam Altman，另有 22 名議員致函 Anthropic 執行長 Dario Amodei，要求兩家公司說明旗下 AI Agent 在資安評測期間如何連上真實網際網路、進而入侵第三方組織的正式系統。致 OpenAI 的信件由德州眾議員 Greg Casar 與加州眾議員 Doris Matsui 領銜，同一天，Casar 另發一封信給眾議院議長 Mike Johnson，要求召開公開聽證會，讓大型 AI 公司執行長宣誓作證。

致 OpenAI 的信件要求說明公司在測試期間如何監控 AI Agent，以及失控的模型是否繞過了公司的安全控制；致 Anthropic 的信件則要求列出模型入侵 3 家組織之後，公司新增了哪些安全措施。「這些令人深感不安的資安事件，可能對美國國家安全造成嚴重影響。」議員在致 Anthropic 的信中寫道。

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141,006 次評測跑出 3 起入侵，惡意套件落在 15 台主機

OpenAI 7 月 21 日在官方新聞室證實，內部跑 ExploitGym 這項網路能力測試時，包括 GPT-5.6 Sol 與一個能力更強的未發布內部研究原型在內的多個模型，為了取得測試解答，找出並利用套件註冊表快取代理軟體 Artifactory 的一個零時差漏洞，接著在研究環境內做權限提升與橫向移動，直到抵達一台可連外的節點，最後入侵 Hugging Face 的正式基礎設施，從資料庫取走評測答案。這幾個模型為了評測目的都調降了網路攻擊相關的拒答設定。Hugging Face 稍早已先行揭露這起入侵。

Anthropic 7 月 30 日公布自查結果，回頭檢視 141,006 次可能取得網路連線的評測執行，找出 3 起模型連上真實網際網路並入侵 3 家不同組織的事件，最早可追溯到 4 月。涉事模型分別是 Claude Opus 4.7、Mythos 5 與一個內部研究測試模型。其中一次，Claude 為了完成奪旗（capture the flag）任務，自行註冊帳號並把一個惡意 Python 套件上傳到公開的 PyPI，套件在網路上存在約 1 小時，被下載並執行在 15 台真實主機上；另一次則掃描了約 9,000 個目標，才攻下一家企業對外的應用程式。Anthropic 在公告中說明，評測提示詞明確告訴 Claude 沒有網路連線，實際上環境設定錯誤讓連線是通的，模型因此把碰到的真實系統當成演習的一部分。

Anthropic 在同一份公告中點名，事發環境屬於第三方評測夥伴 Irregular，雙方對環境設定的認知落差是網路連線沒有被封住的原因。公司 7 月 23 日展開檢視、當天停掉所有網路資安評測，7 月 27 日通知 Irregular 與 3 家受害組織，其中聯繫得上的 2 家在此之前完全沒有察覺被入侵。3 起事件的共同點都落在委外評測環節。

連署者要的是宣誓作證，排議程權握在議長手上

「很遺憾，國會到目前為止完全沒有回應 AI 發展帶來的威脅。」Casar 在致 Johnson 的信中寫道，並要求「最大的幾家 AI 公司執行長應該在宣誓下回答問題，美國民眾也應該有機會聽取獨立專家說明這項技術的危險」。信中把這幾起入侵形容為礦坑裡的金絲雀，可能是更嚴重問題的預警。連署者希望聽證會釐清 3 件事：事故成因、公司內部有哪些疏失或可能的過失，以及什麼樣的法規能防止重演。

少數黨議員無法自行召開聽證會，也無法傳喚證人，排議程的權力握在議長與共和黨籍委員會主席手上，傳票則只能由委員會發出。連署者能自行動用的工具，實質上只有信。

美國總統川普 8 月 7 日批評國會提出的 AI 監理方案，稱議員想把這個產業「監理到倒閉」。他先前也表示希望 AI 有防護欄，同時警告動作太大會妨礙美國企業與中國競爭。

Sanders 要求暫停，OpenAI 無法排除關鍵級網路能力

參議員 Bernie Sanders 8 月 10 日同日致函 Altman、Amodei 與 Meta 執行長 Mark Zuckerberg，直接要求暫停開發新的 AI 系統。他在信中列出 3 家公司過去的公開承諾：Anthropic 2023 年說過，一旦擴張速度超過遵循安全程序的能力，就會暫停擴張或延後部署；Meta 2025 年說過，若先進 AI 被評估達到關鍵風險門檻且無法緩解，就會停止開發；OpenAI 同年也說過，若能力達到「關鍵」門檻，會在強力防護到位前「停止進一步開發」。「那個時刻已經到了。」Sanders 寫道。他同時引用 7 月 28 日一封名為 Pacing the Frontier 的公開信，1,134 名科技業員工連署，要求美國政府支持一項國際合作，發展出必要的技術與治理工具，以便主動調控自動化 AI 發展的速度。Amodei 本人也在連署名單上，不過該信並未要求現在就暫停或放慢開發。

OpenAI 8 月 7 日在官方新聞室公告，內部評測顯示即將推出的模型 Astra 在代理式程式撰寫與資安能力上有顯著進展，公司「無法排除」它已達到準備度框架（Preparedness Framework）定義的「關鍵」（Critical）級網路能力，並已暫停不符合強化安控要求的 Astra 內部作業。公司同時指出，Astra 並未涉入 Hugging Face 事件，先前的 GPT-5.6 Sol 被評為「高」（High）而非「關鍵」級。Sanders 在信末寫道：「如果你們現在不採取適當行動，我和我在參議院的同僚會採取行動。」

核稿編輯：Mia 

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Tesla（特斯拉）持續透過新版全自動輔助駕駛系統 FSD 與車載電腦，提高車輛辨識道路風險及採取應對措施的速度，YouTube 頻道 TechGeek Tesla 近期以三輛搭載不同硬體、FSD 版本的 Tesla 進行假人橫越道路測試，藉此比較各組合從發現障礙物到開始反應所需的時間。

結果顯示，採用 Hardware 4、亦稱 AI4 車載電腦，並搭配完整 FSD v14.3.4 的車輛反應時間最短，不過硬體並非唯一影響因素，同樣使用 Hardware 3（HW3）的車輛，換用較新的 FSD v14 Lite 後，也比搭載 FSD v12.6.4 時快上不少，反映軟體最佳化仍可改善舊款硬體的表現。

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三輛車以相同條件測試

TechGeek Tesla 為測試架設一套橫跨道路的滑輪裝置，並在裝置上固定外觀近似真人的假人，當車輛以時速 23 英里（約 37 公里）行駛至指定位置時，測試人員便將假人拉進車道，模擬行人突然闖入道路的情境，再記錄車輛做出反應所需的時間。

三輛受測車均行駛於相同路線，測試速度及面對的假人也相同，主要差別在於車載電腦與 FSD 軟體版本，其中兩輛搭載 HW3，分別使用 FSD v12.6.4及 v14 Lite，另一輛則搭載 AI4，軟體版本為完整的 FSD v14.3.4。

測試結果中，搭載 HW3 與 FSD v12.6.4 的車輛反應時間為 1.065 秒，同樣使用 HW3、但改搭 FSD v14 Lite 的車輛，反應時間縮短至 0.675 秒，搭載 AI4 與 FSD v14.3.4 的車輛則僅需 0.450 秒。

新版軟體改善 HW3 表現

HW3 搭配 v14 Lite 的測試結果，呈現新版軟體對既有車載電腦的影響，即使運算硬體沒有變動，反應時間仍從 1.065 秒降至 0.675 秒，顯示演算法、推論模型與軟體執行效率的調整，可能讓舊款電腦更快辨識突發狀況並作出決策。

不過，AI4 搭配完整版 FSD v14.3.4 仍是三者之中最快的組合，依測得時間計算，其反應時間比 HW3 搭配 v14 Lite 少 0.225 秒。

單次測試仍有判讀限制

反應時間雖是主動安全及自動駕駛系統的重要指標，卻不能單獨代表完整的 FSD 能力，車輛是否正確辨識行人、選擇煞車或閃避、控制減速度，以及在不同天候、光線和道路環境下能否維持穩定表現，均會影響實際安全性。

這類自行架設的測試也不等同汽車安全機構採行的標準化實驗，假人出現時機、滑輪速度、車輛軟體設定與每個版本的測試次數，都可能造成結果差異。因此，相關數據較適合用來觀察不同軟硬體組合的可能趨勢，不宜直接視為各版本安全程度的定論。

Tesla 持續提高車載運算能力

Tesla 已表明將持續增加車內運算資源，包括提高新版 AI4 的記憶體容量，並開發運算能力更高的 AI5 晶片，更充足的運算效能可支援規模更大、需求更高的推論模型，協助車輛在短時間內分析摄影機画面、預測道路使用者動向並決定駕駛操作。

此次測試顯示，提升 FSD 表現不能只依賴單一環節，AI4 提供較高的運算能力，新版 FSD 軟體則改善辨識及決策流程，即使是較舊的 HW3，也可能透過軟體更新縮短反應時間，若要取得較佳的安全與駕駛表現，車載硬體能力與軟體最佳化仍須相互配合。

核稿編輯：Mia 

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