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生死對決全面升級《殺人者的購物中心2》強勢回歸

圖／示意圖商傳媒｜方承業／綜合外電報導太空科技領域正迎來前所未有的發展，帶動「衛星產業」的投資熱潮。這些公司提供的技術發展與商業模式，是推動太空經濟成長的關鍵。無論是針對消費者的通訊服務，或是國防產業的應用，衛星技術的需求正大幅提升，預計未來十年將持續強勁成長，主要受惠於成本降低以及功能與應用範圍的擴大。對於關注長期投資的讀者來說，評估特定公司的投資價值時，理解其潛在風險與報酬是不可或缺的環節。 在眾多參與者中，由馬斯克（Elon Musk）創辦的SpaceX無疑是衛星科技市場的領導者。該公司在軌衛星數量冠絕全球，不僅超越所有單一企業，甚至超越任何一個國家。其Starlink低延遲寬頻網路服務以衛星為基礎，並積極推動衛星行動無線服務的部署。SpaceX革新的可重複使用火箭技術，大幅降低了衛星及其他酬載進入太空的成本，成為發射服務領域的龍頭。值得注意的是，回聲星通訊公司在2025年底以196億美元將其頻譜授權出售給SpaceX，並因此獲得SpaceX價值84億美元的股權。 AST SpaceMobile則專注於太空通訊服務，其衛星網路能讓行動裝置無需任何硬體改裝，即可直接接收蜂巢式寬頻服務。該公司已與Vodafone簽署合作協議，將服務透過Vodafone的網路，分發至歐洲及非洲的20多個國家。此外，Vodafone與AST SpaceMobile也正合作將衛星通訊服務拓展至印度。在北美市場，AST SpaceMobile與Ligado Networks達成協議，取得美國與加拿大地區逾80年的中低頻段無線頻譜使用權。該公司在2024年末更獲得美國U.S. Space Development Agency一份價值4300萬美元的合約，成功拓展政府客戶。 另一個備受關注的投資標的是火箭實驗室（Rocket Lab）。該公司以提供火箭發射服務聞名，主要負責將衛星及其他酬載送入軌道。火箭實驗室也設計並營運自家衛星，為商業通訊與國防目的製造衛星。其擁有發射技術的基礎優勢，使其無需依賴第三方即可將酬載送入太空。目前，火箭實驗室正從美國太空部隊獲得多項大型合約，負責設計、發射及營運監測和飛彈防禦衛星。此外，火箭實驗室正積極洽談收購銥星通訊（Iridium Communications）。 其他值得留意的公司包括BlackSky Technology，這是一家透過衛星提供影像、監測與分析服務的太空科技公司，主要客戶為國防產業。其衛星網路與Spectra分析軟體，為管理戰略位置、經濟資產及軍事活動提供關鍵資訊與決策工具。紅線（Redwire）則聚焦於太空經濟，為美國太空部隊提供衛星平台，並為美國國防部提供多種太空與衛星基礎設施技術，也為北約國家及其他小型衛星提供Link 16通訊衛星的射頻天線技術。Viasat則營運一個全球通訊平台，其政府衛星通訊業務正呈現可觀成長，且在新興技術與高利潤國防合約方面取得顯著的獲利改善。 然而，投資衛星產業股票也存在顯著風險。太空產業仍相對年輕，許多快速成長的創新公司仍處於大幅營運虧損狀態。AST SpaceMobile、火箭實驗室與SpaceX等公司因其快速擴張潛力，估值普遍較高。而BlackSky Technology和紅線雖然估值與成長掛鉤，但因毛利率表現較低，其本益比（price-to-sales ratio）也相對較低。Viasat雖然擁有該群體中最低的本益比，但目前營收成長面臨挑戰，被市場視為一項轉型投資。投資人進行投資價值評估時，應考量公司的估值狀況、經營團隊、近期成長、未來展望以及競爭優勢，並優先選擇擁有穩健資產負債表或可持續發展業務的公司，避免過度依賴債務、增發股票或股權激勵。 【提醒您】 投資有賺有賠，本文僅供參考，不構成投資建議

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。

商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導全球科技中心矽谷對人工智慧（AI）未來發展的看法存在顯著分歧，引發外界對這項技術可能帶來社會衝擊的擔憂。許多科技界領袖公開表達他們對AI將徹底改變人類生活的願景，但也突顯出潛在的風險。 OpenAI執行長奧特曼（Sam Altman）的觀點便體現了這種複雜性。早在2015年，即ChatGPT廣為人知之前，奧特曼曾預言AI「很可能」導致世界末日，但也強調這項技術將催生數家大型企業。今年4月，奧特曼在一篇部落格文章中提到，AI能極大化地增強人類能力，且我們需要生產足夠的AI來滿足幾乎無限的需求。 另一位科技巨擘馬斯克（Elon Musk）也對AI的潛在威脅發出警告。他曾於2013年指出，人類若要生存，就必須成為跨行星物種，否則終將滅絕。在與OpenAI的訴訟期間，馬斯克再次強調，AI可能演變成「終結者情境」，導致科技反過來消滅人類。 然而，企業家彼得·蒂爾（Peter Thiel）則抱持著較為強硬的觀點。他認為，科技進步的最大威脅並非AI本身，而是那些試圖阻止或監管科學發展的人。蒂爾曾將虛構的21世紀反基督者描述為「一個想阻止所有科學的魯德分子」（Luddite who wants to stop all science），並點名AI研究員艾列澤·尤考斯基（Eliezer Yudkowsky）和氣候行動家格蕾塔·通貝里（Greta Thunberg）為此類人物。其邏輯也反映在他對良十四世（Pope Leo XIV）的批評上——良十四世曾呼籲對AI實施國際監督，但蒂爾認為這種監管成了對科技主導地位的威脅，而非合理的民主訴求。這些討論凸顯了AI倫理的複雜性，即如何平衡科技發展的潛力與其可能帶來的社會風險。 矽谷的特定發展模式，即這種以技術突破和快速迭代為核心，並主張自由放任創新、不應受過多監管的思維，促使了AI技術的飛速進展。然而，當這些技術巨頭對AI的未來走向也無法達成共識，甚至提出極端預測時，社會各界對於AI倫理和長遠影響的擔憂也日益加劇。