SolidWorks零組件機構設計
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Creo
Creo 是一款廣泛應用於產品設計與工程領域的3D電腦輔助設計（CAD）軟體。具備此技能代表能熟練操作數位化工具，進行精確的零件建模、組裝設計與模擬分析。對製造業、機械設計、汽車及電子產業特別重要，有助提升設計效率與產品品質，縮短開發時程。具備該能力的求職者通常更具競爭力，能快速適應設計團隊需求，並支援跨部門協作。
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精選證照
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實體設計 (Creo Parametric/SolidWorks)
實體設計證照主要驗證持有者在Creo Parametric或SolidWorks軟體操作上的專業能力，涵蓋三維建模、零件設計、組件裝配及工程圖繪製等技能，能有效運用軟體完成產品設計與修改，提升設計效率與精確度，適用於機械、電子及工業設計等多種產業，具備此證照者具備良好的CAD工具應用能力，能協助企業加速產品開發流程，提升競爭力。
尚未查核發照單位
基礎零件設計 Creo Parametric / SolidWorks
因應知識經濟與文創產業的時代來臨，各產業均發生結構性的變化，「設計」所帶來的附加價值與影響也日趨明顯。為了不淹沒在此一浪潮中，台灣產業界對於設計能力的提升，產生了迫切的需求。優秀而充足的人力是企業提升設計能力的根基，為提供產業界符合新時代的專業人才，本會推動「TQC+ 專業設計人才認證」，藉由嚴謹的認證職能體系架構與專業完善的考試服務，培育出符合企業職場需要的人才。
● 為國際級證書，獲印度國家電子資訊科技學院（NIELIT）採認。
● 以「專業設計領域任職必備能力」為認證標準。
● 認證內容涵蓋「工程設計」、「視傳設計」、「軟體設計」、「電路設計」、「建築設計」、「跨域設計」等六大專業領域。
● 擁有整合知識體系與專業技能的認證架構，是最貼近實際使用環境與就業需求的證照。
財團法人中華民國電腦技能基金會
ACDT
ACDT證照代表先進電腦設計技術師資格，專注於電腦輔助設計與製造領域，涵蓋3D建模、數位繪圖及產品設計流程。持有者具備運用專業軟體進行精確設計與模擬的能力，能有效提升產品開發效率與品質，適用於製造、工程及產品研發等產業，具備良好市場競爭力。
Apple
數位邏輯設計能力認證－實用級
1. 培養瞭解各種電子零件包裝
2. 培養瞭解各種電子零件線路接腳
3. 具備組合邏輯設計能力
4. 具備循序邏輯設計能力
5. 具備CPLD程式撰寫之能力
6. 具備訊號量測能力
7. 具備規劃架構發展流程的能力
8. 看懂程式內容並有修改之能力
TEMI 台灣嵌入式暨單晶片系統發展協會
AutoCAD ACU 原廠國際認證
Autodesk國際原廠認證通行全球，為業界廣泛認可的專業國際認證，跨越建築工程、製造業、基礎設施、傳媒娛樂等百種行業。此認證須操作Autodesk軟體－建立、修改與查詢資料檔案，並完成指定工作，進而解出問題的答案。
AutodeskCertifiedUser(ACU)原廠國際認證優勢：
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2.本土中文化考題，最符合本地軟體、業界使用習慣
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4.真正原廠核發證照
5.真正跨國的國際證照
Autodesk
Revit Architecture ACU 原廠國際認證
Autodesk國際原廠認證通行全球，為業界廣泛認可的專業國際認證，跨越建築工程、製造業、基礎設施、傳媒娛樂等百種行業。此認證須操作Autodesk軟體－建立、修改與查詢資料檔案，並完成指定工作，進而解出問題的答案。
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AI強勁需求驅動！全球前十大IC設計廠 首季營收季增6%
2025-06-12 經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
根據研調機構集邦（TrendForce）最新調查，2025年第1季因美國關稅政策促使終端電子產品備貨提前啟動，以及全球各地興建AI資料中心，半導體晶片需求優於以往淡季水準，助益IC產業表現。第1季前十大無晶圓IC設計業者營收合計季增約6%，達774億美元，續創新高。
在AI資料中心領域，輝達（NVIDIA）主要受惠於Blackwell新平台逐步放量，2025年1至3月營收突破423億美元，季增12%，年增達72%，維持營收第一。儘管其H20受限於美國的新出口管制規定，將導致該公司於第2季認列虧損，然單價較高的Blackwell將逐季取代Hopper平台，有助降低財務衝擊。
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第四名超微（AMD）第1季因資料中心業務略為下滑，加上遊戲、嵌入式產品銷售動能仍較弱，營收季減約3%，近74.4億美元，但對比2024年同期仍增長36%。不讓NVIDIA專美於前，預期AMD下半年將擴大量產新一代平台MI350以接棒MI300，並計畫於2026年推出MI400，與NVIDIA的Blackwell和下一代Rubin AI晶片抗衡。
在網路通訊領域，Broadcom第1季半導體營收續創歷史新高，為83.4億美元，年增15%，排名第三。隨著AI server生態系規模擴大，Broadcom深度布局處理AI網路的高速互聯解決方案，推出全球首款102.4 Tbps CPO Switch，也取得更多科技巨擘的AI ASIC標案，在AI晶片領域與NVIDIA互別苗頭。
Marvell第1季因AI server相關產品需求強勁，營收近18.7億美元，季增9%。該公司除了為大型CSP提供客製化AI ASIC，其高速光學互連的相關解決方案，也是AI資料中心擴展的關鍵。
分析手機與移動裝置領域業者表現，高通（Qualcomm）今年第1季（F2Q25）營收近94.7億美元，排名全球第二。其QCT部門的手機業務因淡季而下滑，且有Apple未來自研晶片占比提高影響前景，導致整體營收季減6%。為此，Qualcomm積極於AI手機、AI PC等新興領域尋求成長機會，並擴大開發汽車、物聯網業務。
聯發科（2454）第1季營收排名全球第五，由於中國大陸手機客戶對天璣9400+、天璣8000系列需求增長，加上手機SoC的平均銷售單價提高，帶動其營收成長至46.6億美元。
瑞昱（2379）第1季表現亮眼，營收季增31%至10.6億美元以上。成長動能主要來自PC相關客戶為應對市場不確定性而增加庫存，以及Wi-Fi 7滲透率提升和車用乙太網路需求漸增。
聯詠（3034）第1季得益於中國大陸的消費補貼政策，以及部分客戶因關稅提前拉貨，營收成長至8.2億美元以上，季增6%。
豪威集團（韋爾股份）因第1季適逢智慧手機淡季，營收季減2%，為7.3億美元。但該公司在圖像感測器和汽車電子領域進展顯著，主因為中國大陸電動車品牌增加使用攝影鏡頭支援智慧駕駛系統，嘉惠其車用CIS業務。
芯源系統第1季受惠於AI資料中心帶來龐大電源控制器需求，其運算與存儲部門業務大幅增長，整體營收接近6.4億美元，創其歷史新高。
AI 時代，寫程式不再是護身符——KDAN 凱鈿重新定義「好人才」
「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成。」凱鈿行動科技研發中心副總黃笠維說，「現在幾乎倒過來。甚至可以說，會不會寫程式，已經不是衡量人才的首要標準。」這樣的說法，出自一家工程師人數佔公司一半以上的軟體公司，乍聽有些矛盾。但對 2024 年成立「AI 研發單位」與「前瞻研究室（Vision Lab）」、海外營收佔比約七成的 KDAN 凱鈿 （TPEx: 7737）來說，選才標準的翻轉並非心血來潮——當 AI 能做的事越來越多，他們也在重新思考，什麼才是「人」不可被取代的價值。
文／104人力銀行
本文導覽：
產品轉向實戰，從單點工具到 AI 驅動的工作流程
工作日常質變，不再需要只會寫 Code 的「碼農」
用人標準洗牌，面試看重思考脈絡
求職指南，軟實力才是真正的入場券
產品轉向實戰，從單點工具到 AI 驅動的工作流程
扎根台南永康的凱鈿，早期憑藉 PDF Reader、點點簽等廣受歡迎的應用軟體，為個人用戶打造生產力利器。伴隨服務範疇擴及至企業端（B2B），市場期待長出明顯差異。資深人資夥伴張媛雅分析：「企業客戶不再滿足於單點工具的效率提升，他們追求的是整體工作流程的升級和營運效益極大化。」
這促使凱鈿在 2024 年成立了「AI 研發單位」與「前瞻研究室（Vision Lab）」，宛如一支先鋒部隊，專注探勘未來幾年 AI 應用的商業場景與可望帶來的長線潛力。
KDAN 凱鈿資深人資夥伴張媛雅
工作日常質變，不再需要只會寫 Code 的「碼農」
AI 改變的不只是產品藍圖。新技術全面滲入內部開發，團隊的協作方式及角色定位也跟著改寫。
身處研發第一線的黃笠維感受尤為深刻，「以前工程師花大量時間擬定處理路徑、寫程式碼、逐行檢查，如今多半都能交給 AI 負責，甚至連 Code review 也是由它們互相完成。」
這是否代表工程師的日子變輕鬆了？黃笠維直搖頭：「AI 基本上是輔助每一個節點，讓人有時間去做真正重要的事。只是，那些事的門檻更高。」他解釋，AI 會先拋出大量規劃與建議，人類要做的是：評估風險、下達最終判斷決策，極度仰賴實戰經驗的累積。
也因為雙手從寫程式碼中騰出來，工程師必須開始回應過去鮮少觸及的使用者情境。黃笠維坦言，他在選才上已將標準往 PM 與使用者體驗（UX）靠攏，更看重系統架構背後的情境判斷。類似的位移同樣發生在 PM 身上：新技術補上了執行端的缺口，心力得以收攏到最關鍵的產品核心規劃。
KDAN凱鈿研發中心副總黃笠維
迎向轉型帶來的不安，凱鈿並未祭出強硬規範，而是以內部提倡的「AIR」文化——Agility（敏捷）與 Inclusion（包容）來承接。在公司的 AI 討論群組裡，C-level 主管與工程師站在同一條線上交換趨勢觀察與工具心得；主管則透過每季 one-on-one 觀察每位成員的狀態與強項，勇於嘗試的人擔任前鋒，對新技術還在摸索的人負責後衛補位。不用同一種速度追趕、不貼標籤，這種自由分享的氛圍，讓員工更願意跨出第一步。
用人標準洗牌，面試看重思考脈絡
那麼，什麼樣的人會被錄取？資深人資經理鄭智維直言，AI 打亂了既有的衡量順序，「以前可能先看專業，再來是年資，然後才是潛力跟人格特質。」現在企業更在意的是，這個人能不能在不確定的環境裡找到解法。他說。
在凱鈿，不論是 RD 的技術作業，或 HR 實習生的企劃任務，招募團隊都會預設求職者會使用 AI。「我們不會因為他用了 AI 就扣分，真正重要的是他能不能說清楚自己做了什麼。」張媛雅解釋。
因此在面試現場，主管會緊抓幾個追問：這個方案是怎麼想出來的？你丟給 AI 的指令長什麼樣子？資料庫或系統架構是用什麼邏輯在設計？這些提問，目的在於看出對方是否具備拆解問題、比較選項、做判斷的能力。
同時，AI 也讓「專業底子」的重要性以另一種形式被凸顯。沒有足夠的技術理解，會看不出 AI 的錯誤；不熟悉領域知識，就難以判斷產出的內容是否合理。會用 AI 並不稀奇，能把 AI 用在對的地方、並為自己的選擇負責，才是真正的加分項。
KDAN凱鈿資深人資經理鄭智維
求職指南，軟實力才是真正的入場券
AI 工具已是踏入職場的基本門檻。鄭智維提醒：「AI 就跟 Word、Excel 一樣，你不會，一定非常難找工作。」不過，會操作工具只是入場券，不是保證書。
在工具之上，更難被複製的是底層的人格韌性。黃笠維歸納出四項關鍵：「溝通與思考、解決問題、學習能力，還有毅力。有些人遇到瓶頸太快就放棄，可能覺得這條路不行。」在變動節奏極快的軟體產業，這幾項人格特質便顯得格外突出。
回到職場本質，科技業從來不缺會照單全收的執行者。正如鄭智維所說：「不管有沒有 AI，軟體業的核心就是替客戶解決問題、替使用者掃除障礙。具備這種思維的人，自然更吃香。」
當 AI 成為標配，真正的命題不再是「被科技拿走了什麼」，而是「自己能拿 AI 創造什麼」。帶著拆解難題的企圖心、持續精進的態度，以及面對變局仍能穩住腳步的韌性，才是求職者的不敗關鍵。
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生成式設計（#GenerativeDesign)的發展
生成式設計（#GenerativeDesign)的發展
2010年代初期，隨著人工智慧和機器學習技術的發展，生成式設計逐漸成為一種新的設計方法。
2018年，推出功能驅動的生成設計（功能性最佳化設計 Functional driven generative designer）解決方案。
2022年，CATIA的生成式設計又依照需求區分成：功能生成設計Functional Generative Design與結構生成設計Structural Generative Design的App，兩者的差別在於...https://bit.ly/401sWx3
#增材製造 #功能驅動的生成設計
AI 模型升級秀加速算力需求 鴻海、廣達、緯創接單動能強勁
2026/07/13 經濟日報記者蘇嘉維台北報導 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI、Google、SpaceX相繼在7月端出全新AI模型，鎖定企業、消費性等市場，隨著AI模型新版本不斷加速端出，後續將加速AI算力需求增強，法人看好，有望推動鴻海（2317）、廣達（2382）、緯創（3231）、英業達（2356）、仁寶（2324）等大廠的AI伺服器接單動能一路旺到2028年。
AI模型市場進入7月後開始出現三大廠競推新產品熱況，打頭陣的OpenAI推出GPT 5.6 Sol旗艦版，OpenAI指出，GPT‑5.6 Sol在寫程式、知識工作、資安和科學等領域達到最先進水準，以更少的 Token 和更低的預估成本，超越先前的前沿模型和其他競爭模型。
OpenAI以競爭對手Anthropic的神話級產品Claude Fable 5相比，Agents’ Last Exam涵蓋55個領域、評估長時程專業工作流程的測試中，OpenAI表示，GPT‑5.6 Sol 創下53.6分新高，比採用自適應推理的 Claude Fable 5 高出13.1分，代表OpenAI持續宣誓自家AI模型仍占據市場寶座。
圖片由聯合新聞網授權轉載
Google則傳出預計本月中推出最新AI模型Gemini 3.5 Pro，目標同樣是旗艦級市場，且同樣與Anthropic相比，多項模型測試數據優於Claude Fable 5，並將會強化視覺代碼生成，同時Google未來也可望針對圖像生成AI模型推出新產品，持續在AI模型市場穩坐全球第一梯隊。
至於SpaceXAI上周已經正式對外端出最新AI模型Grok 4.5，並以具備1.5兆參數的v9模型打造，預計在今年8月端出2兆參數的Grok模型，由於參數使用量愈多，代表AI模型效能將更強大，在AI模型運算上可望持續更複雜任務。
隨著AI模型大廠持續端出全新模型，吸引使用者付費訂閱的同時，將衍生更龐大的AI算力需求，後續AI伺服器大廠接單動能將更強勁，除了已搶占全球主要AI伺服器設計代工的鴻海、廣達、緯創等三大ODM廠持續受惠，訂單量將有機會延伸到英業達、仁寶等其他ODM廠。
儘管AI泡沫化雜音不斷，但緯創董事長林憲銘近日表示，目前沒有看到AI伺服器市場出現任何改變，與先前預估的出貨表現維持不變。ODM大廠高層指出，目前雲端服務大廠（CSP）對AI伺服器產能規劃已放眼至2028年，代表今年下半年及明年產能都被預訂一空，持續看好後續AI伺服器市場展望。
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CATIA Visual Scripting 晶格鞋CAD案例分享
CATIA Visual Scripting 晶格鞋CAD案例分享
https://www.tw-qingteng.com/CATIA_V5/catia_succe_7.html
案例具體效益
1.打破生產技術對創意的限制，實現品牌的創新需求，放大設計過程，提高創意靈活性，並探索更多設計替代方案或各種複雜的3D圖案紋樣式。
2. 縮短產品開發時程，8分鐘可更換現有花紋至其他3D CAD造型上。重複使用設計演算法，最大程度提高團隊效率和協作能力，並降低人為繪製所造成的品質瑕疵風險。
3. 透過演算法直接繪製重複造型或花紋，維持產品質量和造型一致性。
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OpenAI最新旗艦AI亮相！GPT-6 Astra核心亮點、使用方案一次看！
OpenAI正式發表最新一代旗艦模型GPT-6 Astra，這次更新打破過去「AI只能在對話框裡打字」的限制，核心聚焦在「幫使用者動手操作電腦（Computer Use）」與「處理真實商務工作（Professional Work）」，讓AI真正能替上班族代工繁瑣的日常庶務，本文整理官方公布的亮點功能，以及各會員方案的訂閱費用。
文／《104職場力》
本文導覽
GPT-6 Astra核心功能亮點！上班族必看1.電腦自主操作（Computer Use）2.商業情境協作（Professional Work）3.速度、成本與安全邊界全面升級誰能使用GPT-6 Astra？各方案費用整理
GPT-6 Astra核心功能亮點！上班族必看
1.電腦自主操作（Computer Use）
跨系統登錄與填表：能接手線上表單填寫、自動更新CRM客戶系統資料，以及整理行事曆等。
搜集資料並直接彙整：在瀏覽器搜尋網路資料後，可直接切換到文字編輯器或電子郵件中草擬摘要。
專業軟體操作：支援在Power BI製作視覺化圖表、自主安裝並測試軟體，甚至能操作專業軟體KiCad進行電路板排線、執行網頁前端功能檢查（QA）。
生活行政快速代辦：官方示範影片展示了Astra自主完成租屋比價、挑選兒科診所、預約行政機構（如監理站）等生活庶務的過程。
P.S.官方註明這些影片為剪輯過的示範片段，正式文字說明中並未提供每項任務的確切耗時，有興趣的讀者可自行參考官方發布頁面中的示範影片。
影片與詳情可前往OpenAI官網查看
2.商業情境協作（Professional Work）
嚴格遵循企業版型（Template）：能讀懂公司現有的PPT簡報或試算表範本，依照原有的版面風格與敘事架構產出內容，避免格式跑版。
去蕪存菁的商務文字：專門訓練只抓取關鍵商務資訊，不再產出重複且無意義的贅字。
非同步自主推進與主動提問：當指示模糊時，它會先處理常規步驟，並「主動發問」確認重大決策；遇關鍵節點會等待回覆，不會盲目亂猜。
多輪修正不失焦：面對多次調整要求或突發插曲，能牢記初始任務目標，不隨意偏離方向。
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3.速度、成本與安全邊界全面升級
任務耗時縮短47%：在電腦操作基準測試OSWorld 2.0中，Astra平均約40分鐘即可完成任務並拿下72.6%的分數，相較前代GPT-5.6 Sol平均需75分鐘、僅拿下65.7%，等於耗時減少約47%；在Mind2Web操作基準上，速度則提升1.9倍。
越界行為大幅降低，但非全面「零風險」：在一項參考Hugging Face事件設計的測試中，移除正式產品安全防護後，前代GPT-5.6 Sol有48%的機率會逾越授權範圍任意更動電腦，Astra在同樣情境下降到0%。（不過這個「0%」是特定測試情境下的結果，官方另一份「內部電腦操作安全基準」顯示，Astra整體的不安全行為發生率為2.4%，雖仍遠低於前代的22%，但並非完全為零，企業導入時仍建議搭配官方提供的Auto-review等審核機制使用）
網路安全能力躍進，OpenAI同步收緊存取權限：Astra在OpenAI的風險分級框架「Preparedness Framework」中，網路安全能力被列為「Critical（重大）」等級，在漏洞利用測試ExploitBench中達到100%成功率（前代為78.5%）。因應風險提升，目前Astra僅開放協助防禦性資安工作（如安全程式碼審查、修補漏洞），更進階的攻擊性測試（如建立概念驗證漏洞）暫不開放一般使用者，OpenAI表示會透過「OpenAI Daybreak」計畫，視情況逐步擴大存取範圍。
【補充】這次發布同時公布了Astra在數學與科學領域的研究貢獻，包括協助證明兩個懸而未解超過10年及80年的質數間距問題，並在高難度數學測試FrontierMath Tier 4上取得接近滿分的成績。雖然與一般上班族的日常工作較無直接關聯，但也是這次發布強調「最聰明模型」的重要佐證。
誰能使用GPT-6 Astra？各方案費用整理
GPT-6 Astra採分批推送機制，即日起已向特定機構開放，未來數日內將同步推送給全體ChatGPT Plus、Pro、Business、Enterprise用戶，以及OpenAI API、Microsoft Azure、AWS Bedrock，免費版與新推出的Go方案目前則不在支援名單中。
方案類別適用對象官方參考費用（美金）是否支援GPT-6 AstraChatGPT Free一般大眾（免費體驗）免費❌不支援ChatGPT Go想要比免費版更多用量的輕度使用者約 $8美元／月❌不支援ChatGPT Plus一般個人工作者、上班族$20美元／月（實際金額請以帳戶內顯示為準）數日內陸續推送ChatGPT Pro重度生產力、高用量專業者依用量分兩個級距：5倍用量與20倍用量，官方資訊顯示分別約為- $100美元／月- $200美元／月（實際金額請以帳戶內顯示為準）數日內陸續推送，並可額外使用進階版「GPT-6 Astra Pro」ChatGPT Business團隊與中小企業（需 2 人以上）Standard席次：- $20美元／人／月（年繳）- $25美元／人／月（月繳）另有新推出的Premium席次（5倍用量、無5小時使用上限）：- $100美元／人／月（年繳）- $125美元／人／月（月繳），兩種席次可混搭使用數日內陸續推送，Pro、Business 用戶皆可額外使用「GPT-6 Astra Pro」ChatGPT Enterprise大型企業（具資安與管理控管）依企業規模專案報價數日內陸續推送，但預設為關閉，需由企業管理員手動為工作區啟用開發者 API工程師、第三方系統串接模型代號gpt-6-astra；Standard定價為- 每百萬input token $10美元- 每百萬output token $50美元另有速度與價格皆為2倍的Fast模式與消費版方案同步於未來數日內開放，同步登陸Azure、AWS Bedrock
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一般上班族若想體驗GPT-6 Astra的跨軟體自動化與簡報排版功能，門檻為訂閱ChatGPT Plus（每月20美元）；若需要更高用量或進階版GPT-6 Astra Pro，則可考慮Pro或Business方案，待官方推送完成後，即可在模型選單中切換使用。
資料來源：OpenAI〈GPT-6 Astra: A new generation of intelligence〉官方發布頁面；ChatGPT 官方定價頁面（Pricing、Business、Pro 方案頁）；OpenAI 說明中心〈What is ChatGPT Business?〉；OpenAI〈Premium seats are coming to ChatGPT Business〉。
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從創意到實現──屏東高工製圖科打造設計落地的能力
一項產品誕生之前，需要先有一個想法；而一個好的想法，要真正成為看得見、摸得到的作品，還需要經過設計、繪圖、建模、驗證與修正等一連串過程。設計圖不只是產品的藍圖，更是串連創意與製造的重要橋梁。 屏東高工製圖科培養的，正是這種將創意轉化為現實的能力。許多人不清楚製圖科與機械科的差異與關聯性，其實兩者分別著重同一種專業中不同階段的能力：機械科著重於加工製造，特別擅長動手操作，而製圖科則站在製造流程的前端，負責將構想轉化為工程圖，再透過模型製作與實作驗證，讓一個想法逐步成為真正能被製造的產品。
（圖：學生操作電腦繪圖軟體完成圖面設計 ）
從想法開始，循序建立設計能力
把創意化為現實，並不是一蹴可幾，而是需要一步步累積專業能力。
屏東高工製圖科的課程安排，在高一時，讓學生先從工程字、三視圖等基礎開始，透過手繪建立空間概念與圖面表達能力，同時接觸機械加工基礎，認識不同材料、加工方式及機械原理。進入高二後，課程逐步導入 AutoCAD、Inventor 等電腦繪圖軟體，讓學生學習如何將平面圖轉換成立體模型；到了高三，則結合專題製作、3D列印等課程，讓設計真正從螢幕上的圖面走向實體作品。
看似是不同階段的課程，其實都圍繞著同一件事情──培養學生將想法具體表達、逐步實現的能力。從最初的一筆一畫，到完成立體模型，每一門課都不是獨立存在，而是在不同學習階段，引導學生建立完整的設計思維，也理解一件作品如何從概念走向成品。
（圖：學生運用尺規工具完成手繪製圖練習 ）
好的設計，建立在理解製造之上
不少人認為設計就是發揮創意，但在屏東高工製圖科，創意只是起點，更重要的是讓設計真正能夠被實現。
製圖科主任陳儀峻指出，學生除了學習繪圖之外，也必須接觸加工基礎與製造流程。因為一件產品是否可行，不只是取決於設計是否美觀，更需要考慮材料特性、加工方式及結構安排。如果不了解後端製造流程，再有創意的設計，也可能因為無法加工而停留在想像階段。
因此，製圖科希望培養的並非只是繪圖技巧，而是兼具創意與實務的設計能力。學生在學習設計的同時，也會實際接觸車床等加工設備，了解不同零件是如何製造出來，也理解設計圖上的每一條線、每一個尺寸，最後都會影響產品是否能夠順利完成。
換句話說，在製圖科，設計與製造並不是彼此獨立的兩件事情，而是不斷來回驗證、相互修正的過程。學生不只是學會使用繪圖軟體，更逐漸建立工程設計所需要的判斷能力，知道如何在創意與實際製造之間取得平衡，讓一個構想真正具備落地實現的可能。
（圖：學生操作車床設備進行金屬加工練習 ）
在一次次驗證與修正中，讓創意真正成形
如果說設計是一個把想法化為現實的過程，學生真正的學習，往往發生在作品第一次被做出來之後。受訪的方同學分享，自己最喜歡的課程之一，是結合 3D 列印的鑄造原理課。過去停留在圖面上的設計，透過電腦建模、3D列印與翻模製作，逐漸變成一件可以拿在手中的作品，讓他第一次真正感受到設計「從無到有」的過程，也因此對製圖產生更深的興趣。
然而，真正開始製作後，他才發現設計並不是把圖畫出來就結束了。尺寸是否正確、結構是否穩固、組裝是否順利，許多原本在螢幕上看不出的問題，都會在實際製作時一一浮現。有時需要重新修改尺寸，有時則必須重新思考整體設計方式，再重新列印、重新測試，才能完成一件真正符合需求的作品。對他而言，這些反覆修改的過程雖然花時間，卻也是學習最大的收穫，因為每一次修正，都讓他更理解設計背後需要考量的細節。這也讓他發現，好的設計並非一次完成，而是在一次次驗證與修正中逐漸成熟。
（圖：學生展示皮革散子包專題成果 ）
另一段讓他印象深刻的學習經驗，則來自第一次接觸大型加工設備。實際面對機械設備，剛開始難免因高速旋轉的刀具與飛散的鐵屑感到緊張，但隨著老師一步步指導，以及不斷練習與考取證照，他逐漸克服原本的害怕，也開始享受親手把設計完成的成就感。對他而言，製圖科帶來的不只是專業能力，更讓自己在一次次挑戰中建立起面對問題、解決問題的信心。
從生活中發現問題，再用設計提出解方
除了培養專業技術，課程設計上也希望學生理解，設計並不是為了完成一份作業，而是為了解決真實世界的問題。
因此，高三的專題製作不只是整合三年所學，更鼓勵學生從生活中尋找靈感，思考如何運用設計改善日常需求。有些作品源自生活中的小困擾，有些則結合機械結構與力學原理，希望透過設計讓使用更加便利。從問題發想、繪製圖面、建立模型，到最後完成實體作品，每一個環節都需要學生反覆討論、測試與修正，也讓他們體會設計並不是憑空想像，而是一個持續思考與解決問題的過程。
陳主任也提到，課堂上經常利用生活中的工具作為教材，引導學生從熟悉的事物理解工程原理，再思考如何運用設計讓產品更符合需求。透過這樣的學習方式，抽象的力學、結構與製圖知識，不再只是課本上的內容，而是逐漸與生活建立連結，也讓學生更理解設計真正存在的價值。
從創意到實現，培養讓設計落地的人才
設計，不只是天馬行空地發想，更重要的是讓一個想法真正被實現。
屏東高工製圖科透過手繪基礎、電腦繪圖、加工實作、3D列印與專題製作等完整課程，引導學生在一次次設計、驗證與修正的循環中，逐步建立空間思考、設計規劃與解決問題的能力，也理解設計與製造之間密不可分的關係。
在陳主任眼中，製圖更像是一種「工程語言」。它不只是畫出一張圖，而是一套讓設計者、工程師與製造端彼此溝通的共同語言。學生在三年的學習中所累積的，也不只是繪圖技巧，而是將創意轉化為現實、把想法真正落地的能力。這份能力，不僅是未來進入工程與設計領域的重要基礎，更是面對快速變化產業時，持續創新與解決問題的核心競爭力。
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AI資料中心狂潮！全球記憶體晶片市值排名出爐 台灣4企業入榜
2026-04-23 聯合新聞網綜合報導 由聯合新聞網授權轉載
隨著人工智慧（AI）快速發展，全球半導體產業結構正出現明顯變化，其中「記憶體晶片」成為最大受益者之一。根據外媒整理的市場數據，在AI資料中心建設與伺服器需求帶動下，全球記憶體晶片製造商的市值大幅上升，目前全球上市的DRAM與NAND記憶體製造商中，以三星電子市值近9000億美元居全球第一，其後依序為SK海力士與美光科技，形成全球記憶體產業最強「三強格局」。
延伸閱讀：科技革命…台灣拚主權AI 簡立峰：缺人才
根據外媒「視覺資本」（Visual Capitalist）榜單統計，從市值排名來看，三星電子以約8970億美元穩居全球最大記憶體製造商，遠高於競爭對手。排名第二的SK海力士市值約4980億美元，而美光科技則以4810億美元緊追在後。第二梯隊則包括晟碟（Sandisk）約1410億美元與鎧俠（Kioxia）約1070億美元。
值得注意的是，台灣在這份榜單中共有四家企業入列，分別為南亞科（220億美元）、華邦電（130億美元）、旺宏（90億美元）以及力積電（70億美元），數量居各國之冠，雖然市值與前三大巨頭仍有明顯差距，但台廠在利基型記憶體、車用電子與工業應用市場具備高度競爭力，長期扮演供應鏈關鍵角色。
報導分析，記憶體股價在2025年出現大幅上漲，主要原因是供給端控制產能、需求端則受到AI伺服器需求激增推動，形成供需緊縮的市場環境，進而推升價格與企業估值。其中，南亞科股價一年內暴漲約560%、晟碟上漲559%、鎧俠也上升536%；而SK海力士、美光與華邦電同樣出現顯著漲幅。
進入2026年後，記憶體族群股價仍持續上揚，截至4月中旬，三星股價已上漲約80%、SK海力士上漲73%、美光也有約59%的漲幅，顯示投資市場對AI帶動的記憶體需求仍高度看好。
從技術角度來看，記憶體晶片主要分為DRAM與NAND兩大類型。DRAM屬於短期工作記憶體，負責暫時儲存電腦或應用程式即時運算所需的資料，一旦斷電資料即消失；NAND則屬於長期儲存記憶體，常見於SSD與手機儲存裝置，可在斷電後仍保留資料。
報導指出，隨著AI模型規模持續擴大，資料中心需要更高容量與更高速的記憶體來支援運算，因此高效能DRAM與NAND的重要性日益提升，AI資料中心建設與雲端運算需求，將成為影響全球記憶體產業景氣的新關鍵因素。
公司名稱市值 (十億美元)國家/地區記憶體類型工作機會三星Samsung897.3🇰🇷 南韓皆有(DRAM + NAND)▶ 看職缺SK 海力士SK Hynix498.4🇰🇷 南韓皆有(DRAM + NAND)▶ 看職缺美光Micron481.0🇺🇸 美國皆有(DRAM + NAND)▶ 看職缺晟碟Sandisk140.6🇺🇸 美國NAND▶ 看職缺鎧俠Kioxia106.8🇯🇵 日本NAND▶ 看職缺南亞科Nanya22.1🇹🇼 台灣DRAM▶ 看職缺華邦電Winbond13.4🇹🇼 台灣皆有(DRAM + NAND)▶ 看職缺旺宏Macronix8.6🇹🇼 台灣NAND▶ 看職缺力積電PSMC7.3🇹🇼 台灣DRAM▶ 看職缺
設計流程總是繁瑣難控？現在透過 3DEXPERIENCE，一鍵掌控Component Family設計！
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產品變化多、設計組態複雜，如何避免重複建模、提升效率與設計一致性？
本影片展示 #3DEXPERIENCE 平台中，透過 Component Family 功能，自動建立多版本零件，並快速應用於不同設計場景中。
適合應用於客製化產品、模組化設計、高變異需求的產業，幫助企業加速研發流程、減少錯誤與人力成本。
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Claude Design怎麼用？AI工具生成原型、簡報怎麼做和修改？Anthropic設計師建議使用技巧
Claude Design是什麼？Anthropic新推出的「Claude Design」，只需用自然語言描述需求，就能生成互動原型、簡報、行銷素材、甚至可點擊的網頁雛型。《104職場力》小編整理Claude Design使用方式、費用、操作步驟實測，包括Claude Design生成的原型和簡報修改方式，以及Anthropic設計師分享的使用心得，看看設計工具如何翻轉工作流程！
※更新時間：2026/06/29
文／《104職場力》小編
本文目錄（點擊可快速前往）
「Claude Design」是什麼？免費版能用嗎？Claude Design怎麼操作和修改？5步驟快速上手Claude Design怎麼用更好？Anthropic設計師分享7個心得官方Claude Design指南：獲得最佳結果的提示
Claude Design
網址：claude.ai/design
費用：使用Claude Design功能，需先確認已升級到Claude Pro以上方案（需付費訂閱）。
「Claude Design」是什麼？免費版能用嗎？
2026年6月更新：Claude Design於6月中更新，包括支援畫布直接編輯、匯出目的地擴充，以及Claude Design與Claude Code的雙向同步。使用「/design-sync」指令，可將設計系統引入Claude Design，也能將設計交到Claude Code接續開發，取代原本的單向交接流程。
圖／Claude Design
Claude Design是Anthropic推出的全新產品，由Claude Opus 4.7所驅動，這是Anthropic目前最強的視覺模型。Claude Design讓使用者可以創建原型、投影片、單頁說明文件等各種視覺素材，只需要用自然語言描述需求，Claude就會建立初版視覺稿，接著你可以透過對話、內嵌評論、直接編輯或自訂調整滑桿（由Claude即時生成）來反覆修改。
不論你是專業設計師，或是「腦中有想法、但不知道怎麼做出視覺成品」的工作者，都可以運用Claude Design快速生成視覺設計，大大顛覆傳統工作流程。
Claude Design能做什麼？主要應用場景整理
根據Anthropic官方公告，Claude Design目前主要應用場景包括：互動原型（設計師可將靜態稿轉為可分享的可點擊原型，無需走程式碼審查流程）、產品線框圖與視覺稿（PM可快速畫出功能流程，再交給Claude Code實作或給設計師精修）、設計探索、簡報與提案deck（創業者或業務人員可將粗略大綱在幾分鐘內生成完整的品牌風格投影片，並匯出為PPTX或傳送至Canva），以及行銷素材與前沿原型設計（包含語音、影片、3D效果與內建AI功能的互動原型）。
Claude Design誰能使用？免費版能用嗎？
Claude Design目前以研究預覽版本（Research Preview）形式，提供給Claude Pro、Max、Team及Enterprise方案的訂閱用戶，免費版目前無法使用。另外，企業版（Enterprise）預設關閉，需由管理員在組織設定中手動開啟。
額度方面，Claude Design原先有獨立的每週使用限額，不過自2026年5月底起，Claude Design的用量已改為與Claude.ai及Claude Code共用每週額度，不再單獨計算。仍建議精準下達指令以節省用量。
Claude Design怎麼操作和修改？5步驟快速上手
根據Anthropic官方說明文件，完整的操作流程如下：
Step 1：進入claude.ai/design，建立專案
前往claude.ai/design，點選建立新專案，新建專案時可選擇Prototype、Slide deck、From template、Other。如果你的組織已由設計師事先設定好品牌設計系統，專案會自動套用團隊的色彩、字型與元件，不需要額外設定。
從Claude左欄選擇「Design」或直接前往「claude.ai/design」
輸入專案需求，新建專案時可選擇Prototype、Slides等類別
Step 2：上傳品牌素材（首次使用建議做）
可上傳的素材包括：程式碼庫（如React元件庫）、現有的簡報或PDF、品牌Logo與色票，甚至一份設計精良的PowerPoint就夠。提供愈多素材，Claude對你品牌風格的掌握就愈準確，生成結果就愈好。
Step 3：用自然語言描述你要的設計
一個好的提示詞包含4個要素：目標（你要做什麼）、版面（如何排列）、內容（呈現什麼資訊）、受眾（誰會使用）。例如：「設計一個行動App的4頁引導流程，帶使用者了解我們的核心功能。」
以下為《104職場力》小編實測內容，選擇「Prototype」從生成wireframe到建立High fidelity網頁，實測時也提供品牌系統風格及吉祥物圖片，讓生成網站與品牌風格統一：
圖／104職場力小編實測
圖／104職場力小編實測
接著實測選擇「Slides」生成簡報，Claude Design生成的簡報投影片可以包括演講者備註，同時簡報元素均能直接編輯，或利用「對話」或「內嵌註解」修改：
圖／104職場力小編實測
Step 4：用對話、評論工具或直接編輯來迭代修改
初稿完成後若想調整設計，有3種方式可以搭配使用：大範圍的結構調整用「對話」（例如「把配色改得更深沉、更簡約」）；針對特定元件的細節微調則直接在畫布上點擊留言「內嵌註解」（例如「把這個按鈕的padding加大」），或者直接在畫布上選擇「編輯」調整，例如直接拖曳、調整大小、對齊元素。
初稿完成後若想調整設計，小範圍或針對特定元件的細節微調，直接在畫布上點擊留言「內嵌註解」或直接編輯都可以
Step 5：匯出專案或交接給Claude Code
設計確認完成後，點選右上角「Share」，選擇輸出格式：ZIP、PDF、PPTX、獨立HTML，或直接給Claude Code進行程式碼實作。目前更新後也支援匯出至包括Adobe、Base44、Canva、Gamma、Lovable、Miro、Replit、Vercel和Wix等平台。另外，6月更新後，Claude Design與Claude Code的整合也更進一步雙向同步，新增/design-sync指令，不再只是單向打包交接。
點選右上角「Share」，選擇輸出格式或交給Claude Code
Claude Design怎麼用更好？Anthropic設計師分享7個心得
如何讓Claude Design生成結果更專業？Anthropic設計師Ryan Mather，在公司內負責7個產品線，他在Claude Design推出後於社群平台分享了他的使用心得，截至本文發布為止，已累積143萬次查看、1.8萬書籤紀錄：
1. 先花一小時設定你的設計系統與核心畫面
這是最值得的前期投資。把程式碼庫、設計稿與品牌素材一次餵給AI，之後的每一次生成都會自動套用規範，省去反覆調整風格的麻煩。
2. 與你的工程師即時迭代
Ryan的建議是，設計師與工程師可以在會議中一起運用Claude Design設計新功能。因為Claude Design製作原型速度極快，邊討論邊產出原型，當場驗證概念的技術可行性，讓設計決策與工程限制的碰撞即時發生。
3. 善用「評論工具」進行精準編輯
Claude Design完成初稿後，可能有很多細節需要調整，避免在對話框用一大段文字描述修改位置，這樣既困難又容易出錯。建議直接在畫面上點擊你想改的元素並留下評論，讓Claude識別修改。
4. 讓Claude為你的想法製作影片簡報
Claude Design幾乎能做到你能想到的任何事。老實說，它更像是Claude Code，而不是一個基於畫布的設計工具。
5. 善用連接器，特別是Docs與Slack
設定完成後，您可以發送類似「請閱讀產品研討會的會議記錄，並針對所有提出的問題建立一個演示文稿，探討不同的設計方案」這樣的提示。然後出去走走、感受新鮮事物，回來後會覺得耳目一新！
6. 讓Claude隨時為你打造專屬輔助工具
別再用操作傳統「畫布型」設計工具的思維來限制Claude Design。它是完全不同的事物，具備不同的超能力。去實驗並大膽玩點新花樣吧！你會發現自己的設計效率與表現，將遠遠超越你過去的做事方式。
7. 學會在對的地方放慢腳步、親手打磨細節
AI設計速度極快，但在某些高影響力的細節方面，例如全新的Icon圖示、情境插圖或產品命名，這些看似微小的細節，往往能對整體體驗產生超乎預期的巨大影響力。仍然值得放慢速度，親自手工打磨。因此，知道何時該放慢腳步，本身就是一種藝術形式。
🧵 My tips for getting the best results out of Claude Design! I’m on the verticals team at Anthropic which means I serve 7 different products. Claude Design makes it possible!1. Set up your design system and your core screens. An hour of setup and refinement here is worth it https://t.co/uDA5tOjJmf— Ryan Mather (@Flomerboy) April 17, 2026
官方Claude Design指南：獲得最佳結果的提示
Anthropic官方也釋出使用Claude Design獲得最佳結果的6個提示，提供用戶參考：
從簡單開始，然後逐層增加複雜性：從核心版面配置和內容開始，然後新增互動、邊界情況和潤飾。Claude 對增量請求反應良好。
給Claude的回饋要具體：「這看起來不對」很難採取行動。「將表單欄位之間的間距緊縮至8px」給Claude提供了它所需的確切內容。
參考您的設計系統：如果您知道您品牌系統中存在某個元件，請按名稱提及它：「使用主要按鈕元件」或「套用卡片版面配置模式。」
盡早考慮回應式設計：提及您的設計是否需要在行動、平板電腦和桌面上運作，或僅在其中之一上運作。
要求變化：如果您不確定某個方向，請要求Claude向您展示2~3個選項。比較替代方案比猜測快得多。
要求Claude提供回饋：Claude可以檢視您的設計是否具有無障礙性、對比率、資訊層級和一般可用性。將其視為設計協作者，而不僅僅是產生器。
以上就是本次Claude Design使用方式及技巧分享，Claude Design的出現，與其說是「取代」設計師，不如說是解放了產品團隊的生產力。Anthropic本次瞄準的是Figma與Canva的核心工作流，原型在對話中生成，確認後打包交給Claude Code實作程式碼（更新後Claude Design與Claude Code可雙向同步），若要繼續打磨也可以匯出到Canva等多個平台。
對PM來說，不需要等設計排期就能端出功能流程草稿；對工程師來說，拿到的是已迭代確認的元件而非模糊規格；對設計師來說，靜態產出的門檻降低了，專業判斷力與設計系統的品質反而成了更難被取代的核心。Claude Design目前開放給Pro、Max、Team與Enterprise付費訂閱用戶，如果你本來就重度依賴Claude，不妨現在就試試看！
Meta 首款模型 Muse Spark Meta AI App 及 Meta.AI 網頁全面升級
2026-04-09 經濟日報記者彭慧明 由聯合新聞網授權轉載
Meta宣布，正式推出全新語言模型Muse Spark，是Meta Superintelligence Labs打造全新系列的大型語言模型中的第一個模型。
Muse Spark是Meta專為旗下產品量身打造的全新模型，也是迄今最強大的模型，有效提升Meta AI的效能及反應速度。目前已導入Meta AI App及Meta.AI網頁，支援進階邏輯推理與多模態任務處理。並預計於未來幾週內，陸續推展至Facebook、Instagram、Messenger、WhatsApp與AI眼鏡中。Meta也將透過API限定開放模式，提供給特定合作夥伴搶先體驗。
Meta在Muse Spark中導入強大的多模態感知能力，與其他AI需仰賴用戶逐一輸入描述不同，Meta AI不只能讀懂使用者輸入的文字，更能直接看見並理解大眾提供的視覺資訊。
例如，只要拍下機場零食架的照片，Meta AI就能辨識並排序出蛋白質含量最高的零食，無須費力查看營養標示，只要直接掃描商品，即可快速了解不同零食的成分差異。Meta AI應用於AI眼鏡時，AI助理將更清楚掌握並理解周遭環境。
健康資訊是大眾使用 AI 的主要需求之一，Meta AI透過Muse Spark的多模態感知能力，將可評估不同情境的影像與圖表，提供更細緻的回覆。Meta AI攜手臨床醫師專團隊，提升模型在常見的健康相關問題上，提供健康與醫療領域相關資訊，回應協助大家理解與健康有關的疑慮。
Muse Spark也擅長視覺化程式開發（visual coding），只需要輸入提示詞，就能建立客製化網站與小遊戲。未來可以請Meta AI製作一個用來規劃驚喜派對的儀表板、快速生成一款復古街機遊戲邀請朋友一起挑戰，或推出一個充滿想像的飛行模擬器，並將這些遊戲內容分享給朋友。
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！