找得到海外客人之後,我開始想,這個球要怎麼接
AI 協助找到海外潛在客人之後,需求、工廠、驗貨、交付與付款要由誰承接?從重新理解貿易商的角色,開始思考如何組起能持續合作的國際團隊。
AI 協助找到海外潛在客人之後,需求、工廠、驗貨、交付與付款要由誰承接?從重新理解貿易商的角色,開始思考如何組起能持續合作的國際團隊。
Mac mini 上的本地模型開始分工後,實際遇到的問題是資料交接、完成條件與模型升級限制。記錄 Local AI 工作流程的調整,以及白天設計、晚上執行的下一步安排。
在台灣的 Mac mini 安裝 Hermes 與本機模型,從德國透過 SSH 圖形介面操作,逐步整理記憶、Skills、工具流程與權限限制,記錄自己的 AI 工作環境如何開始成形。
從德國操作台灣的 Mac mini,連上之後還有延遲要處理。從這段實作開始,記錄我在從零到一的路上,如何看待資料、判斷與下一步,也說說為什麼自己還在跑,會希望有人一起看路。
從德國遠端操作台灣的 Mac mini,遇到 200 到 300 毫秒的延遲。記錄螢幕共享複製貼上、Tailscale 傳檔,以及透過 SSH 使用遠端 Codex CLI 的過程。
人在德國,買了一台放在台灣的 64GB Mac mini。從同事協助開機、安裝 Tailscale,到設定 SSH 與螢幕共享,記錄第一次跨國遠端連線的過程。
燃氣輪機訂單與 OEM backlog 都在上升,但市場機會不等於加工訂單。真正值得追問的,是葉片製程中哪一道工序已開始排隊。
一位加州客戶從德國、日本一路看到台灣五軸工具機,最後改變選擇的不是單一規格,而是價格、交期、彈性、售服與停機風險組成的整套答案。
每增加一個組織層級,公司利益和個人利益的偏差就擴大一次。Cloudflare 砍掉的不是人,是一個正在失去必要性的角色類型:Scorekeeper。
從比亞迪、鞍鋼、中油寶世順三個案例,解析工業 AI 真正稀缺的東西不是模型,而是定義流程的人。