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企業導入 AI Agent 前，必須先把隱性知識變成組織資產

隨著 AI Agent 成為企業數位轉型的重要工具，許多企業開始期待 AI 能協助執行客服、採購、報價與跨系統流程。然而，Agent 真正落地的關鍵並不只是技術，而是企業是否已整理好自身知識體系。許多重要決策其實來自資深員工累積的隱性知識，而非正式文件與 SOP。當企業希望 Agent 參與工作流程時，必須先將這些經驗、規則與判斷標準轉化為可管理、可維護的知識資產，才能真正發揮 AI 自動化的價值。

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科技創業週報 #537：RLWRLD 把現場工作者動作變成機器人訓練資料，Physical AI 真正競爭的是現場知識

當 Physical AI 從實驗室走向真實世界，競爭的關鍵可能不再只是模型參數、機器人硬體或算力規模，而是誰能掌握更多來自現場的真實工作知識。RLWRLD 的案例顯示，未來機器人產業的重要資產，可能是那些過去藏在老師傅經驗與工作細節中的隱性知識。

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RLWRLD 把現場工作者動作變成機器人訓練資料，Physical AI 真正競爭的是現場知識

南韓 Physical AI 新創 RLWRLD 近期獲得 InnoVEX 2026 Grand Prize，並宣布與 NVIDIA 合作推動 DexBench 評估基準建設。其核心策略並非打造更炫目的機器人，而是透過旅館、物流與便利商店等真實場域蒐集工作者動作資料，將多年累積的操作經驗轉化為可訓練的機器人知識庫。這反映 Physical AI 的競爭正逐漸從硬體能力，轉向現場知識的資料化、標準化與規模化

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Siri AI 補上Apple Intelligence 缺口：蘋果重做 iPhone 的個人助理入口

WWDC26 上亮相的新一代 Siri AI，透過 Apple Intelligence 賦予 Siri 個人情境理解、螢幕感知、網路資訊查詢與跨裝置協作能力。表面上看，這是蘋果補足生成式 AI 競爭力的重要一步；但更深層的意義在於，Apple 正重新定義 AI 助理在 iPhone 生態中的位置。當 AI 不再只是聊天工具，而是融入訊息、照片、行事曆與 App 使用流程時，個人助理入口的競爭也正式進入新階段。

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