2025-10-18 科技服務資訊週記

Meta： 作者：Manus AI 　報告日期：2025-10-18

大綱

• 總結
• 亮點
• 趨勢分析
• 參考資料
• 報告說明

總結

本週科技產業的發展呈現出一個清晰而深刻的轉折點：AI 技術正從「工具」演變為「基礎設施」，並以前所未有的速度滲透至各個垂直領域。這不僅是技術能力的提升，更是產業思維的根本性轉變。

在技術層面，Anthropic 的 Agent Skills [1] 與 GitHub Copilot 的 Agent mode [2] 標誌著 AI 從被動的「模型即服務」邁向主動的「代理即服務」，開發者不再只是呼叫 API，而是設計與編排能夠自主執行複雜工作流程的 AI 代理。這種轉變將重新定義軟體開發的本質，程式設計師的角色將從「編碼者」轉向「架構師」與「代理設計師」。

在安全層面，Microsoft 的數位防禦報告 [3] 揭示了一個令人警醒的事實：網路攻擊已從技術導向的「入侵」轉向社會工程導向的「登入」，身分驗證成為資安防禦的最後一道防線。這意味著零信任架構不再是選項，而是必需，開發者必須將安全思維內建於系統設計的每一個層級。

在應用層面，AI 正以「賦能」而非「取代」的姿態進入創意產業。Spotify 與三大唱片公司的合作 [7] 展現了科技公司與創意產業如何在版權保護與創新之間找到平衡點，而南美館的 XR/AI 劇場 [8] 則證明了技術能夠為藝術創作開啟全新的表現維度。這種「人機協作」的模式，將成為未來創意產業的主流。

在基礎設施層面，NVIDIA 的桌上型 AI 超級電腦 [4] 與 Starship Technologies 的自動配送機器人擴展計畫 [9] 顯示，AI 算力的普及化與自動化技術的商業化正在加速。過去只有大型企業才能擁有的頂級算力，如今正走入辦公室；過去只存在於概念驗證的自動配送，如今已進入大規模部署階段。

核心觀點：我們正處於一個關鍵的轉折點，AI 不再是「未來技術」，而是「當下基礎設施」。這要求開發者不僅要掌握 AI 工具的使用，更要理解 AI 代理的設計、安全架構的重構、以及人機協作的新模式。那些能夠將 AI 深度整合至系統架構、將安全思維內建於設計流程、並在技術與人文之間找到平衡點的開發者與組織，將在這場變革中脫穎而出。

亮點

AI 科技

AI 從模型走向平台，開發者迎來「AI 代理」新時代

本週 AI 領域最引人注目的發展，莫過於 Anthropic 推出的 Agent Skills [1]。這項新功能允許開發者將指令、腳本和外部資源打包成可重複使用的「技能」，讓 Claude 模型能夠在需要時自動載入並執行特定任務。這意味著 AI 不再是被動的問答機器，而是可以主動執行如處理 Excel 試算表、遵循特定品牌規範撰寫文案，甚至與 Notion、Canva 等第三方應用程式協作的「代理」（Agent）。這項轉變的核心在於，AI 的能力不再僅僅取決於其內建模型的知識，而是可以透過外部工具與工作流程的整合，無限擴展其應用邊界。對程式設計師而言，這開啟了全新的可能性，未來開發的重點將從單純的提示工程（Prompt Engineering）轉向設計與建構這些「技能」，打造能夠自動化完成複雜任務的 AI 代理。

軟體工程

GitHub Copilot 蛻變為全方位開發夥伴，AI 深度整合開發流程

GitHub Copilot 的最新更新 [2] 標誌著 AI 在軟體開發領域的應用進入了新階段。除了既有的程式碼補全功能外，Copilot 現在具備了 Agent mode，能夠處理跨檔案的複雜任務、執行終端機指令，甚至進行整個模組的重構。更令人驚豔的是 Coding agent 功能，開發者可以直接將一個 issue 指派給 Copilot，它便能自動草擬包含程式碼、測試與專案上下文的 Pull Request。這項轉變顯示 AI 輔助開發工具正從「副駕駛」演變為能夠獨立承擔部分開發工作的「夥伴」。此外，Multi-model routing 功能的引入，讓 Copilot 能夠根據任務需求，動態選擇最適合的底層 LLM，這不僅提升了效率，也為開發者提供了更大的彈性。對程式設計師來說，這意味著未來將能更專注於系統設計與架構等高層次任務，而將更多重複性的編碼與測試工作交由 AI 處理。

軟硬體資訊安全

網路攻擊趨向「登入」而非「入侵」，身分驗證成資安防禦核心

Microsoft 發布的 2025 年數位防禦報告 [3] 揭示了當前網路攻擊手法的重大轉變。報告指出，超過 97% 的身分識別攻擊屬於密碼攻擊，駭客不再需要高超的技術「入侵」系統，而是透過大規模的密碼猜測或購買外洩的憑證資料庫來「登入」系統。這使得傳統的邊界防禦思維面臨嚴峻挑戰，身分驗證，特別是防釣魚的多重要素驗證（MFA），成為防禦的關鍵。報告同時強調，AI 在攻防兩端都扮演著日益重要的角色，攻擊方利用 AI 自動化釣魚郵件、擴大社交工程規模，而防禦方也借助 AI 偵測威脅、攔截攻擊。對開發者而言，這意味著在設計系統時，必須將身分安全置於最高優先級，並積極採用如 Passkeys 等更安全的驗證機制，同時也需警惕 AI 可能被用於更精密的攻擊手法。

硬體或軟硬整合

NVIDIA 推出桌上型 AI 超級電腦，將 Petaflop 級算力帶入辦公室

NVIDIA 再次展現其在 AI 硬體領域的絕對領導地位，宣布推出以 GB10 超級晶片為核心的桌上型 AI 超級電腦 [4]。這款產品將 GPU、CPU、網路、CUDA 函式庫與 NVIDIA AI 軟體堆疊整合於一個小巧的機箱內，讓開發者與研究人員能夠在辦公室或實驗室環境中，輕鬆部署高達 Petaflop 等級的運算能力。這對於需要處理大型 AI 模型（高達 2000 億個參數）的研究人員與開發者來說，無疑是一大福音。這項發展意味著，過去只有大型企業或雲端服務供應商才能擁有的頂級 AI 算力，正逐漸普及化、個人化。這將大幅降低 AI 研究與開發的門檻，激發更多創新應用的誕生，從而加速 AI 技術在各個產業的落地。

影視音樂

Spotify 與三大唱片公司攜手，開發「負責任的」AI 音樂產品

Spotify 宣布與 Sony、Universal、Warner 三大唱片公司合作 [7]，共同開發尊重藝術家版權的 AI 音樂產品。這項合作的核心在於，藝術家將擁有選擇權，不會被強制參與，且其版權不會被侵犯。Spotify 在聲明中明確表示，他們不認同科技業界部分人士主張廢除版權的觀點，強調音樂家的權利至關重要。這項合作標誌著音樂產業與科技公司在 AI 時代的重要和解，也為其他創意產業如何與 AI 技術共存提供了範本。Spotify 計劃建立最先進的生成式 AI 研究實驗室，為粉絲與藝術家創造突破性體驗，同時確保藝術家能夠獲得適當的報酬與透明的署名。這項發展顯示，AI 在創意產業的應用正從「取代」走向「賦能」，為藝術家創造新的收入來源與創作可能性。

表演藝術

南美館 XR/AI 劇場開創沉浸式體驗新境界

臺南市美術館與前衛劇團河床劇團聯手推出《未來身體·夢境之間》[8]，這是一場結合視覺藝術、XR（延展實境）及 AI（人工智慧）技術的劃時代藝術計畫。其中的動態展演「之間」（Blur）是一場現場表演者與虛擬實境融合的混合式劇場，觀眾將沉浸於超現實的數位幻境中，探索生命與死亡、現實與虛構之間的模糊界線。這項計畫展現了台灣在表演藝術與科技融合領域的創新能量，也預示了未來劇場體驗的新方向。透過 XR 技術，觀眾不再是被動的觀看者，而是能夠參與、互動，甚至影響演出的一部分。這種沉浸式體驗不僅為觀眾帶來全新的感官衝擊，也為表演藝術創作者提供了更豐富的表現手法與敘事可能性。

運輸物流

Starship Technologies 獲 5000 萬美元融資，加速自動配送機器人部署

自動配送機器人領導廠商 Starship Technologies 宣布完成 5000 萬美元 C 輪融資 [9]，由 Plural 領投。該公司計劃利用這筆資金，將其自動配送機器人車隊從目前的 2,700 台擴展至 2027 年的 12,000 台，並將服務範圍從歐洲城市與美國大學校園擴展至美國主要城市。Starship 的機器人已完成超過 900 萬次配送，展現了自動配送技術的成熟度與可靠性。這項發展顯示，自動配送不再只是概念驗證，而是正在進入大規模商業化階段。對於電商、餐飲外送等產業而言，自動配送機器人將成為解決「最後一哩」配送成本與效率問題的重要方案，同時也為城市交通與物流模式帶來革命性的改變。

醫療科技

哈佛 AI 醫師 Dr. CaBot 登權威期刊，展現透明化診斷推理能力

由哈佛醫學院開發的 AI 系統 Dr. CaBot [10] 登上了權威的《新英格蘭醫學期刊》，與人類專家同台進行臨床診斷，創下歷史紀錄。Dr. CaBot 最大的突破在於其「透明化」的推理過程，它能夠像資深醫師一樣，採用「鑑別診斷」的方法，詳細闡述其診斷邏輯，並引用龐大的醫學文獻資料庫來支持其論點。這種「白箱」作業模式，與傳統 AI 的「黑箱」形成鮮明對比，大幅提升了臨床醫師對 AI 輔助診斷的信任度。雖然 Dr. CaBot 尚處於開發階段，但它預示了 AI 在醫療領域的未來方向：AI 不僅是提供答案的工具，更是能夠與醫師協作、輔助決策，甚至參與醫學教育的智慧夥伴。這將有助於緩解醫療資源不均的問題，並提升整體醫療品質。

金融科技

FinTech 論壇聚焦虛擬資產與 AI 應用，產業邁向整合新階段

即將於 10 月 22 日登場的 FinTech Taipei 2025 台北金融科技論壇 [11]，將主題聚焦於「虛擬資產」、「AI 應用」與「科技防詐」，反映了當前金融科技發展的三大核心趨勢。與此同時，香港金融科技週 [12] 也強調了「金融科技 2025」策略的成果，顯示 FinTech 已被銀行業廣泛接受。這些活動的共同點在於，它們都凸顯了金融科技正從單點的技術突破，走向跨領域的整合應用。例如，Google Cloud 的 Universal Ledger 讓客戶能以數位商業銀行貨幣進行即時支付 [13]，而 Cloudflare 也宣布將與 Oracle 合作，將其平台部署於 Oracle 的雲基礎設施上 [14]。這些發展顯示，未來的金融服務將更深度地與雲端運算、AI、區塊鏈等技術結合，為使用者帶來更便捷、安全的體驗。

趨勢分析

AI 科技：從「模型即服務」到「代理即服務」

本週 Anthropic 的 Agent Skills [1] 與 GitHub Copilot 的 Agent mode [2] 共同揭示了一個清晰的趨勢：AI 正在從「模型即服務」（Model-as-a-Service）演進為「代理即服務」（Agent-as-a-Service）。過去，開發者主要透過 API 呼叫大型語言模型來完成特定任務，但模型的應用範圍受限於其內建知識與單次互動的上下文。現在，透過 Skills 或 Agent 模式，開發者可以賦予 AI 使用外部工具、存取特定資料庫、甚至執行程式碼的能力。這就像是為 AI 配備了一個可以無限擴充的工具箱，使其能夠自主完成更複雜、更長鏈條的工作流程。

這種轉變將催生全新的開發典範。未來，AI 應用的開發模式將更類似於微服務架構，開發者將專注於設計、組合和管理各種「技能」，而 AI 則扮演著協調這些技能、完成最終目標的「代理」角色。這將催生一個全新的 AI 代理生態系，並可能徹底改變我們與軟體互動的方式。對程式設計師而言，這意味著技能需求的轉變：從單純的編碼能力，轉向系統設計、工作流程編排、以及 AI 代理的設計與管理能力。

軟體工程：AI 驅動的「自主開發」時代即將來臨

GitHub Copilot 的演進 [2] 預示著軟體開發正朝向「自主開發」的方向邁進。當 AI 能夠理解 issue、自動生成包含程式碼與測試的 Pull Request 時，傳統開發流程中的許多環節都將被重塑。這不僅僅是提升效率，更是開發典範的轉移。未來，程式設計師的角色將更像是一位「架構師」或「產品經理」，負責定義問題、設計系統架構、以及審核 AI 產生的解決方案，而不再需要親自編寫每一行程式碼。

這種趨勢將對軟體工程師的技能要求產生深遠影響。對系統設計、領域知識、以及與 AI 協作能力的重視程度將遠超過單純的編碼能力。同時，這也將催生全新的軟體開發工具與平台，它們將原生整合 AI 代理，實現從需求到部署的全流程自動化。開發者需要學習的不再只是程式語言與框架，更重要的是如何有效地與 AI 協作、如何設計可由 AI 理解與執行的系統架構、以及如何審核與優化 AI 產生的程式碼。

軟硬體資訊安全：零信任架構與 AI 防禦成為新常態

從 Microsoft 的報告 [3] 中可以看出，隨著攻擊手法的演變，傳統的邊界防禦模型已逐漸失效。駭客透過竊取憑證「登入」系統的攻擊模式，使得「零信任」（Zero Trust）架構成為企業不得不採用的防禦策略。零信任的核心思想是不信任任何內部或外部的用戶與設備，對每一次的存取請求都進行嚴格的驗證。這將迫使開發者在設計應用程式時，必須將身分驗證與授權機制內建於應用程式的每一個層級。

另一方面，AI 在資安領域的應用也將成為新常態。防禦方將利用 AI 進行異常行為偵測、威脅預測與自動化應變，以應對日益複雜的攻擊手法。然而，這也形成了一場 AI 對 AI 的軍備競賽：攻擊方利用 AI 自動化社交工程、生成更逼真的釣魚郵件，防禦方則利用 AI 偵測這些攻擊。這意味著，未來的資安人才不僅需要具備傳統的網路知識，還必須理解 AI 模型與數據分析，才能在這場攻防戰中取得優勢。對開發者而言，「安全優先」（Security-First）的設計思維將成為必備能力。

創意產業：AI 從「取代」走向「賦能」，版權保護成為關鍵

Spotify 與三大唱片公司的合作 [7] 以及南美館的 XR/AI 劇場 [8] 共同展現了一個重要趨勢：AI 在創意產業的角色正從「取代」轉向「賦能」。過去，創意工作者擔心 AI 會取代人類的創作，但現在越來越多的案例顯示，AI 可以成為創作者的工具與夥伴，幫助他們突破技術限制、探索新的表現形式。

在音樂產業，Spotify 與唱片公司的合作建立了一個重要的先例：AI 創新必須建立在尊重版權的基礎上。藝術家擁有選擇權，不會被強制參與，且其版權不會被侵犯。這種模式為其他創意產業提供了範本，顯示技術公司與創意產業可以在版權保護與創新之間找到平衡點。

在表演藝術領域，XR 與 AI 技術讓創作者能夠打造前所未有的沉浸式體驗，將觀眾從被動的觀看者轉變為主動的參與者。這種轉變的關鍵在於，技術的應用必須以人為本，尊重創作者的權益，並將技術視為擴展創意邊界的工具，而非替代人類創造力的手段。未來，我們將看到更多「人機協作」的創作模式，AI 負責處理技術性的工作，而人類則專注於創意發想與藝術表達。

運輸物流：自動化技術從概念驗證邁向大規模商業化

Starship Technologies 的融資與擴展計畫 [9] 以及台灣交通部的無人機物流計畫 [28] 顯示，自動化配送技術正從概念驗證階段進入大規模商業化階段。Starship 已完成超過 900 萬次配送，證明了自動配送機器人的技術成熟度與商業可行性。其計劃將機器人車隊從 2,700 台擴展至 12,000 台，顯示市場對自動配送的需求正在快速增長。

這種趨勢的背後，是「最後一哩」配送成本與效率問題的日益嚴峻。傳統的人力配送模式面臨人力成本上升、配送效率低下等挑戰，而自動配送機器人與無人機技術提供了一個可擴展、低成本的解決方案。特別是在偏遠地區或緊急醫療物資運送等場景，自動化配送技術展現了獨特的價值。

未來，我們將看到自動配送技術與城市基礎設施的深度整合。城市規劃將需要考慮自動配送機器人的通行需求，法規也將逐步完善以支持這項技術的大規模部署。對於電商、餐飲外送、醫療物流等產業而言，自動配送將成為核心競爭力的一部分。

醫療科技：可解釋 AI 成為臨床應用的關鍵

Dr. CaBot 登上《新英格蘭醫學期刊》[10] 標誌著 AI 在醫療領域應用的重要里程碑。過去，AI 在醫療領域的應用面臨一個核心挑戰：「黑箱」問題。醫師無法理解 AI 如何得出診斷結論，這大幅降低了臨床醫師對 AI 的信任度。Dr. CaBot 的突破在於其「透明化」的推理過程，它能夠像資深醫師一樣，詳細闡述其診斷邏輯，並引用醫學文獻來支持其論點。

這種「可解釋 AI」（Explainable AI）的模式，將成為 AI 在醫療領域應用的關鍵。未來的醫療 AI 不僅要提供準確的診斷結果，更要能夠解釋其推理過程，讓醫師能夠理解、驗證、甚至學習 AI 的診斷邏輯。這種「白箱」模式將大幅提升臨床醫師對 AI 的接受度，並促進 AI 在醫療領域的廣泛應用。

同時，AI 在醫療領域的角色將從「替代」轉向「協作」。AI 不是要取代醫師，而是成為醫師的智慧夥伴，協助處理大量的醫學文獻、輔助診斷決策、甚至參與醫學教育。這將有助於緩解醫療資源不均的問題，讓偏遠地區的患者也能獲得高品質的醫療服務。

硬體基礎設施：AI 算力普及化加速創新民主化

NVIDIA 推出的桌上型 AI 超級電腦 [4] 標誌著 AI 算力正在經歷一場「普及化」革命。過去，Petaflop 等級的運算能力只有大型企業或雲端服務供應商才能擁有，個人研究者或小型團隊只能依賴雲端服務。現在，這種頂級算力正走入辦公室，讓更多的開發者與研究人員能夠在本地環境中進行 AI 模型的訓練與部署。

這種算力普及化將帶來「創新民主化」的效應。過去，AI 研究與開發的門檻極高，只有資源豐富的大型企業才能參與。現在，個人開發者、學術研究者、新創公司都能獲得足夠的算力，這將激發更多創新應用的誕生。同時，本地部署也解決了數據隱私與安全的問題，對於醫療、金融等敏感領域尤其重要。

未來，我們將看到 AI 算力的進一步普及化與專業化。除了通用的 AI 超級電腦，還將出現針對特定應用場景優化的專用硬體，如邊緣 AI 晶片、醫療影像處理晶片等。這將進一步降低 AI 應用的門檻，加速 AI 技術在各個垂直領域的落地。

金融科技：跨領域整合成為主流，監管科技受到重視

從 FinTech Taipei 2025 [11] 與香港金融科技週 [12] 的主題可以看出，金融科技正從單點的技術突破，走向跨領域的整合應用。虛擬資產、AI 應用、科技防詐成為三大核心主題，顯示金融科技的發展已不再只是技術創新，更涉及監管、安全、以及與傳統金融體系的整合。

Google Cloud 的 Universal Ledger [13] 展示了區塊鏈技術在金融領域的實際應用，讓客戶能以數位商業銀行貨幣進行即時支付。這種技術不僅提升了交易效率，也為跨境支付、供應鏈金融等場景提供了新的解決方案。同時，Cloudflare 與 Oracle 的合作 [14] 顯示，雲端基礎設施的整合也是金融科技發展的重要趨勢。

未來，金融科技的發展將更加注重「監管科技」（RegTech）與「安全科技」（SecTech）。隨著金融服務的數位化程度提高，如何在創新與監管之間找到平衡、如何防範科技帶來的新型詐騙與風險，將成為產業的核心挑戰。對開發者而言，這意味著不僅要理解金融業務邏輯，還要深入了解監管要求與安全標準。

參考資料

AI 科技

軟體工程

軟硬體資訊安全

硬體或軟硬整合

影視音樂

表演藝術

運輸物流

醫療科技

金融科技

網路/伺服器等基礎

其他領域科技應用突破

報告說明

本報告由 Manus AI 自動生成，旨在為程式設計師群體提供近期科技領域的重點資訊與趨勢分析。報告內容整理自公開的網路新聞與資訊，並已盡力確保其準確性與時效性。本次更新已移除低權重來源（如社群媒體、預測性質內容），並補充了運輸物流、表演藝術、影視音樂等領域的高權重新聞，以提供更全面的科技產業視野。報告中的觀點與分析，是基於所收集的公開資訊進行的歸納與推論，不構成任何投資或決策建議。由於時效性與資訊來源的限制，報告內容可能無法涵蓋所有相關發展，敬請見諒。