記者李婉如／綜合報導
一條因豪雨中斷的山路，可能只是城市居民行程延誤，對偏遠地區而言，卻可能代表醫療物資無法及時送達。
「無人機不只是飛得起來，更重要的是能不能精準把醫療物資送到偏遠且需要的地方。」銘旺科技董事長周維昆在二○二六東台灣癌症論壇暨AI機器人醫療應用展中，首度展示自主研發的AI無人機導控醫療運輸系統。
這場技術發表指向的不只是無人機產業，而是台灣長期存在的城鄉醫療資源落差。當道路、距離與地形成為醫療配送障礙，科技能否補上傳統交通難以抵達的最後一哩？
從地面物流飛向天空 醫療配送重新定義距離
銘旺科技展示的實際飛行影片，呈現AI自主飛控、遠端數據監控及精準配送等技術。管理端可掌握無人機任務、飛行動向及配送狀態，再依照設定路線與目的地執行運輸。
這套系統強調的並非單純讓物資飛上天空，而是把AI導控、任務管理、即時監控及醫療物流整合起來。對醫療院所而言，真正需要的不是一架性能出色的無人機，而是一套能夠穩定運作、掌握風險並與既有流程銜接的配送系統。
當傳統醫療物流多半依賴道路與車輛，無人機的加入，讓醫療資源有機會跨越山區、縱谷、河川與離島，重新定義偏鄉與醫院之間的距離。
東台灣不只是示範場域 更是台灣韌性的壓力測試
東台灣擁有山區、縱谷、沿海及離島等複雜地貌，偏遠地區長期面臨醫療資源不足、配送距離遙遠及交通容易受天候影響等問題。一旦發生地震、颱風或道路中斷，原本就有限的醫療量能可能更加吃緊。
醫療無人機未來可望應用於基本醫療物資、遠距生理量測設備、AED急救設備，以及血清、血袋等需要冷鏈管理的緊急配送情境。透過空中路線補足地面交通缺口，可望增加醫療調度的彈性。
然而，東台灣不應只是科技展示的舞台。這裡複雜的地形、天候與人口分布，也是檢驗系統穩定度、公共治理能力及災害應變效率的真實場域。技術若能在東台灣落地，累積的經驗也可能成為全台偏鄉及離島的應用基礎。
百家醫院代表關注 跨域合作決定科技能否落地
此次展會匯聚醫療、政府、學術及產業界代表，包括台東縣衛生局、台東馬偕醫院、工研院、醫師公會及台東大學等單位，並有超過百家醫院相關代表關注醫療無人機應用。
醫療無人機涉及飛航管理、醫療品質、冷鏈保存、資訊安全及災害應變，任何一家公司都無法獨力完成。政府必須建立明確規範及測試場域，醫療院所則要提出第一線需求，科技業者負責把需求轉化為可靠系統。
這也是此次展示最重要的意義。技術不再只由工程師定義，而是必須接受醫療人員、公共部門及實際使用場域共同檢驗。
飛得快不是唯一答案 建立可信任制度才是關鍵
醫療物資與一般商品不同。除了準時送達，還必須確保飛行安全、冷鏈溫度、物資完整、身分驗證及交付紀錄，並建立異常事件的責任與處理機制。
銘旺科技表示，未來將持續升級AI自主導控、任務管理及遠端監控技術，推動更多場域測試與跨域合作。從技術展示走向實際運作，仍須通過法規、安全及醫療物流品質等多重驗證。
真正值得期待的，不只是天空中多了一架無人機，而是當下一次道路中斷、災害發生或偏鄉需要緊急物資時，台灣能擁有另一條不受地形阻隔的醫療生命線。
圖：銘旺科技提供
商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導 隨著人工智慧技術快速發展，OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 等大型語言模型（LLMs）已進化為多模態 AI，不僅能處理文字，還能分析圖像，甚至從文字描述生成圖片。然而，學術界對此一進步也提出擔憂，指出這些模型存在「視覺幻覺」（Visual Hallucinations）問題，即 AI 在圖像處理過程中可能生成看似合理但實際錯誤或荒謬的輸出。 根據知名學術期刊《Communications of the ACM》的報導，諾丁漢大學（University of Nottingham）電腦視覺副教授 Michael Pound 指出，LLMs 經過大量文本與影像資料訓練，由於缺乏對「真理」的明確規範，其輸出往往僅具統計學上的合理性，而非真實。加州柏克萊人工智慧研究實驗室（University of California Berkeley Artificial Intelligence Research lab, BAIR）的博士後研究員 David Chan 也提到，儘管人類也會有類似錯誤，但大眾期望 AI 模型的表現應優於人類。 「視覺幻覺」對自動駕駛車與安全監控影像分析等關鍵應用領域構成嚴重挑戰，可能損害大眾對 AI 的信任度。例如，當背景資訊與圖像內容矛盾時，幻覺現象會更頻繁。Michael Pound 舉例說明，醫學影像分析若受其他病患資料影響，AI 可能因此忽略圖像中實際存在的疾病跡象。他強調，對於盲人輔助科技等使用者無法自行驗證輸出的情境，AI 模型的精確度至關重要，任何錯誤都可能帶來風險。 研究人員正積極探討視覺幻覺的根本成因，認為這與生成式 AI 模型作為仰賴機率的「預測引擎」本質息息相關。目前，除了針對特定任務的影像資料進行模型微調（fine-tuning），並在如自動駕駛車中導入光達（LiDAR）等多餘感測器以彌補錯誤外，現有的後驗證（post-hoc verification）方法也面臨效率低落的問題，因為它需要額外的 AI 模型來檢查輸出，過程緩慢且僅能拒絕錯誤回應，無法直接修正。 為提升驗證效率，新的「REVERSE 框架」被提出，它能在 AI 生成回應的過程中同步檢查幻覺。此框架透過訓練模型將詞語分類為「自信」或「不自信」，並在生成影像描述時給予每個詞彙信心評分，從而實現即時修正。David Chan 形容這是一種「推論技巧」，能讓部署中的系統根據預期的錯誤率來進行應對。未來研究則將聚焦於從源頭防止 AI 模型產生幻覺，並探索視覺推理（visual reasoning）而非純文本推理，透過讓模型分析圖像的幾何與外觀，來提高其精準度、理解基礎及可解釋性。
圖／本報資料庫 商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導 隨著生成式人工智慧（AI）工具的普及，許多企業起初不設限制地採購與導入 AI 系統。然而，這波熱潮如今卻讓企業開始正視其背後潛藏的法律風險，特別是在訴訟或調查過程中，AI 系統資料的保存問題日益凸顯。 在昨日舉行的法律科技會議 ILTACON 首日議程中，與會者便將焦點放在 AI 採購後的資料保存挑戰。ILTACON 是一個專為法律專業人士舉辦的年度技術會議，旨在探討法律領域的科技應用與趨勢。會中指出，如同大學生在派對上恣意拿取飲料，許多企業在面對 AI 浪潮時，也曾不加思索地大量引進新工具與系統。 隨著 AI 系統逐漸成為企業日常營運的一部分，相關的法律風險浮出檯面。企業必須開始思考如何妥善儲存 AI 系統產生的資料，以應對未來可能的法律訴訟或內部調查。例如，若有合成媒體（synthetic media）作為證據提交，透過正確儲存後設資料（metadata，即描述資料本身的資訊，如創建時間、來源、格式等），將有助於辨識其真偽。 為因應這項需求，市場上的供應商也正逐步推出相關工具，協助企業蒐集、保存並分析 AI 系統中的資料，例如 Thomson Reuters、律商聯訊（Lexis）等公司都提供此類服務，產品包含 Thomson、CoCounsel、Lexis+、Protégé 等。Reveal、Newcode 和 Relativity 等科技公司亦投入開發相關解決方案。
《圖說》國會民主研習戰鬥營學員們激烈攻防辯論戰。 【民眾網諸葛志一台中報導】立法院115年度國會民主研習戰鬥營於24日至25日在立法院民主議政園區辦理，來自全國各大專校院的青年學員齊聚臺中霧峰，立法院民主議政園區在原臺灣省議會議事堂，透過國會議事、人工智慧、媒體傳播、國際政治及議題攻防等多元課程，實際走進議事殿堂，深入認識國會運作及民主政治精神。 立法院中南部服務中心主任邱俊龍表示，立法院民主議政園區目前具體發展定位為落實「民主教育會展中心」的推動，今年立法院也編列預算辦理原省議會議事堂相關設備及公共服務設施之全面整修，結合園區歷史建築、議事設備、民主教育及情境模擬，立法院民主議政園區將成為「全國第一座議事教育實境模擬場域」。 《圖說》立法委員廖偉翔（右）、臺中市政府副秘書長林谷龍（中）與學員們交流。 今年民主戰鬥營最具特色的課程，是將成果發表及辯論攻防移至原臺灣省議會議事堂辦理。學員實際坐進議席、使用議事設備，分別扮演民意代表及相關議事角色，從議題分析、論述建構、政見發表到質詢答辯，完整體驗議事運作及公共政策辯論過程。 本屆戰鬥營亦開創傳承與菁英制的青年培育模式，發掘具有公共參與熱忱、民主素養、政策思辨、表達能力及領導潛力的優秀青年，逐步建立國會民主研習戰鬥營菁英人才資料庫名單，形成國會民主教育青年人才網絡。 《圖說》立法院國會民主研習戰鬥營在立法院民主議政園區舉行。 立法院中南部服務中心表示，透過近期活化整建，民主議政園區已成為全國舉辦民主教育營隊的選擇熱點。除了大專青年培育，近年也積極推動友善兒少及分齡民主教育。立法院中南部服務中心持續與鄰近大專校院合作，訓練青年志工，並共同設計適合不同年齡層的民主與議事教育課程。目前已逐步發展「小小議長營」、「青春議事槌」及「國會民主研習戰鬥營」等系列品牌，從國小、高中一路延伸至大專青年，建立不同學習階段的民主教育路徑，讓民主素養從兒童及青少年階段向下扎根。 立法院中南部服務中心表示，民主議政園區承載臺灣省議會數十年的議政歷史，未來將持續以民主教育會展中心為發展方向，使珍貴的民主歷史記憶轉化為青年教育及公共參與資源，讓民主議政園區不僅成為保存臺灣民主歷史的重要基地，更成為培養新世代公民領袖及實踐民主價值的教育場域。 《圖說》立法院中南部服務中心主任邱俊龍為學員們加油打氣。
