亞洲大學「量子AI研究中心」(Quantum AI Research Center)10日揭牌，邀請中央研究院院士、國際知名量子科學專家王康隆講座教授擔任榮譽主任。亞大校長蔡進發表示，王院士長期深耕於量子運算、量子材料與量子資訊理論研究，在國際學術界具有高度影響力。有了他的加入，及亞大累積的AI研究基礎，相信能打造創新的AI智慧醫療量子平台，培育能銜接量子AI世代的國際人才。
亞大校長蔡進發表示，有了王康隆院士的加入，及亞大累積的AI研究基礎，相信能打造創新的AI智慧醫療量子平台，培育能銜接量子AI世代的國際人才。
蔡校長表示，AI 推動智慧社會快速變遷，而量子電腦被視為「下一個顛覆性科技」，量子與AI的結合將改變世界。在可預期的未來幾年內，在人工智慧、藥物開發、氣候預測等應用領域，將創造出驚人產值。亞大量子AI研究中心將以跨域整合、產學合作為核心，推動量子演算法設計、量子機器學習、資安與加密應用，並拓展至AI智慧醫療、智慧金融等實際情境，在量子AI領域扮演先行者角色，培養兼具國際視野與創新實務能力的人才，協助學術、產業界成長與創新。
蔡校長說，輝達Nvidia創辦人黃仁勳也高度關注量子AI的前景，他在2025 年 6 月 Paris VivaTech 大會提到，量子運算將補強 AI 超級電腦，在新藥開發與材料研究等重大領域發揮作用，並宣布成立「NVIDIA加速量子研究中心」（NVAQC），推動量子硬體與 AI 超算的融合發展，與亞大量子AI研究方向呼應，展望將開啟的「量子＋AI」科技新紀元。
王康隆院士說，蔡校長非常有遠見，將AI導入醫療，現在又將加入量子。
在開幕儀式中，由蔡校長頒發榮譽主任聘書予王康隆院士。王院士目前是美國洛杉磯加州大學教授，專長在自旋電子學、半導體電子學和奈米技術，以領先全球的量子材料與運算研究聞名，還曾獲美國半導體研究公司發明獎、歐洲MRS最佳論文獎、美洲中國工程師學會傑出成就獎等多項獎項。
王院士說，蔡校長非常有遠見，將AI導入醫療，現在又將加入量子。他形容傳統電腦就像資優生，會按部就班答題，但可能花很長時間才能解答；但量子電腦就像所有同學用自己方式(平行處理)一起解答，還可交換資訊討論，還可打敗老師，這就是量子的威力。
群聯電子潘健成創辦人表示，亞大成立量子AI研究中心，展現前瞻布局。群聯專利技術aiDAPTIV+可協助量子電腦提升AI模型微調與推論效率；搭載該技術的AITPC(人工智慧訓練電腦)，能支援大型AI模型訓練，快速進行醫療數據分析與AI應用開發，培育具國際競爭力的跨域AI人才。
AMD 與亞洲大學合作成立「AMD邏輯及運算實驗室」，攜手培養高階 AI 半導體人才，並計畫未來在量子領域持續深化合作。AMD推動開放標準與開源工具，涵蓋 ROCm™ 軟體，並對 PyTorch、vLLM、SGLang、TensorFlow等高效能和量子框架持續貢獻。透過與橡樹嶺國家實驗室合作，AMD 致力推動混合量子－經典運算，加速藥物研發、密碼學、供應鏈優化與機器學習等應用，拓展量子加速運算的廣泛實踐。
亞大校長蔡進發(左)，頒發榮譽主任證書給王康隆院士。
亞大量子AI研究中心主任黃光彩說，量子AI不僅速度更快，更能深入發現分子、神經與磁場層面的隱性結構，是現代的「量子顯微鏡」。
亞大量子AI中心主任、資工系講座教授黃光彩指出，量子AI不僅速度更快，更能深入發現分子、神經與磁場層面的隱性結構，是現代的「量子顯微鏡」。量子AI正逐步進入智慧醫療臨床應用階段，能構建量子AI診斷架構與疾病模擬流程，在提升診斷準確性、收斂速度上，超越傳統機器學習模型；該技術能以有限數據萃取關鍵規律，節省醫療資料成本，具備未來升級潛能，目前業界預期2030年前將進入實用階段。
黃光彩講座教授指出，以「精準神經模擬與精神疾病建模」為例，傳統電腦的神經網絡模型無法捕捉微觀量子效應，但使用量子生成模型模擬神經態分布，能結合量子強化學習來模擬神經訊號的決策路徑，有望為阿茲海默症、憂鬱症等疾病，建立更準確的腦部診斷模型。另外，在多模態醫療影像融合與診斷上，使用量子卷積神經網絡進行影像分類，及利用量子態疊加進行多模態資料嵌入，能協助提升早期癌症、腦部病變的診斷準確率，降低誤診率和診斷時間。量子AI演算法應用在醫療場景，將帶來突破性的效益。
事實上，亞大過去就推動多項量子相關計畫，包括：與亞馬遜AWS合作「雲創學院」、量子電腦研習班及線上論壇，並指導學生參與「國際量子計算黑客松競賽」，連續獲獎。此外，亞大積極推動產學合作，參訪池安量子資安科技、群聯電子，共同推動後量子密碼學研究與無人載具應用，呼應政府的「後量子時代」資訊安全布局。此次，成立量子AI研究中心，再次迎向新世代科技浪潮的企圖心。
亞大創辦人蔡長海日前在「114學年共識營」時曾提到，未來「智慧半導體設計和永續製造研究中心」、「精準健康硏究中心」及「量子AI研究中心」將是學校發展重點。亞大將持續以創新為核心，迎接全球數位轉型與永續發展潮流，邁向國際一流大學之路。
蔡校長表示，亞大量子AI研究中心成立，將培養量子超級電腦軟體、應用運算，解決客戶問題的專業顧問人才；以AMD、Nvidia、IBM、Amazon、微軟Azure平台，規畫在亞大開設量子計算課程；同時，與國際級產學研發機構合作，提升研發能量，與協助產業加速進入應用AI、計算科技、邁向國際；重要的是，協助加速國家主權AI的建設，以醫療為優先，讓台灣醫療產業成為「Taiwan Can Help」的護國神山。
亞大校長蔡進發(右2)、亞大量子AI研究中心榮譽主任王康隆(左2)、亞大量子AI研究中心主任黃光彩(右1)、吳家樂副主任(左1)，在量子AI研究中心合影。
亞大師長代表，在量子AI研究中心合影。
亞大量子AI研究中心揭幕，亞大校長蔡進發(右4)、量子AI研究中心榮譽主任王康隆(右5)、量子AI研究中心主任黃光彩(右3)、群聯電子發言人呂國鼎等合影。
亞大量子AI研究中心揭幕，亞大校長蔡進發(前排左2)、量子AI研究中心榮譽主任王康隆(前排右2)、群聯電子發言人呂國鼎(前排右1)等合影。
（文章來源：亞洲大學ASIA UNIVERSITY 網站)
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量子 AI 將會開發 每個人的無限潛力
經不知不覺中應用在我們每個人的日常生活裡，我們可以從多個層面來檢視 AI。它不僅只是一種技術工具，更可以幫助我們實現人類潛力的無限可能，讓我們掌握塑造自己的命運。
今年是聯合國的量子元年，量子 AI 基礎設施不只提供的算力，就像當年顯微鏡剛出來一樣，更讓我們洞察過去看不到的，快速、精
確、省成本、最佳優化的決策、同時確保數據隱私和國家創新獨立性。
以下是我觀察 AI 的發展趨勢和其對每個人生活的影響，提出下面幾點心得跟大家分享討論。
∥激發終身學習與適應力
AI 的快速進化告訴我們，未來不再是傳統「一勞永逸」的知識學習方式，無法憑藉學校或職場的學習知識或經驗而反覆應用在工作上，而是需要持續聰明快速學習與即時應用，「學海無涯」與「日新月異」將是現在的學習常態。
想像一下，大語言學習模式（ LLMs）可以像是你的私人導師一樣，根據你的興趣和弱點定制專屬你的學習路徑。例如，幫助你掌握新語言、技能或專業知識。未來成功的人不是最聰明的那個，而是最能快速適應變化的人。
混合專家（ Mixture of Millions of Experts；M oME）是一種機器學習與深度學習的模型架構，其核心理念是將多個專家模型（ Experts）結合起來，根據輸入資料的不同特性，動態選擇最適合的專家模型或模型組合進行處理。
這樣可以實現更高效、更有針對性的計算，同時減少不必要的運算負擔。無論你是學生、新進職場、創業新手、職場老手、還是退休者，都可以從 MoME取得專家知識，讓自己變得更有智慧。
∥發揮創造力和創新潛能
在 AI 主導的時代，數據作為 LLMs 的核心燃料，善用數據將決定模型的專家級效能。例如台積電利用高階數據分析識別半導體製程缺陷，提升產量；
在 LLMs 訓練中，可從海量數據中檢測模型偏差（如幻覺或偏見），優化參數調整，提高準確率與泛化能力。
電商則可從歷史數據平衡物流成本與顧客滿意，解決「最後一哩」挑戰；這意味著使用者從互動數據中擬定微調策略，平衡知識深度與回應效率，實現高效的領域專家模型（如醫療或法律 L LMs）。
∥DAADD 的方法論可用來驅動 L LMs 開發
■ 輸入層：Data and Attribute，精準收集 / 清洗數據，並可逆向評估目標。
■ 分析層：Algorithm 的分析工具（如統計模型或強化學習）， 協助從目標反推決策流程。
■ 輸出層：Discovery and Decision，從識別洞見到生成優化決策，實現創造創新。
LLMs 開發是可以多向思維的，如建構精準癌症診斷專家 LLMs，可以多面向推演所需步驟、數據來源與資源，重覆來回修正，不斷改進 :
■ 目標定位：定義 LLM專家領域（如病症預測），反推關鍵指標（準確率 >95%）。
■ 數據優化：逆向識別高價值數據集（如歷史市場數據），聚焦品質而非數量。
■ 動態適應：在動態環境變動中，反推反覆運算路徑，持續微調模型以維持競爭優勢。此架構顯著提升 LLMs 的決策效率與適應性，幫
助企業在數位時代開創數據驅動創新，轉化為商業優勢。A I 不是取代人類創造力，而是放大它。
例如 AI 工具可以生成藝術、音樂或故事草稿，讓你從中獲得靈感，然後注入個人獨特視角。
未來不是「人 vs . A I」，而是「人 + A I」的合作模式
你可以利用 AI 來探索新想法，像是設計夢想中的產品、寫小說，或解決產業及生活問題。每個人都有創造者的潛力，A I 只是加速器，幫助腦力的應用開發，讓我們實現大膽的構想。
∥重新定義工作與生活平衡
A I 將自動化許多重複性任務，讓我們有更多時間追求有意義的事。未來的工作不是為了生存方法論存，而是為了實現自我價值。例如AI 可以處理行政工作，讓醫生專注診斷、教師專注啟發學生。我們需要培養「人類獨有」的技能，如同理心、批判思考和領導力。A I 讓我們有機會重新設計生活，追求興趣、家庭或社會貢獻，而不是被案牘工作綁架。
∥促進健康與個人成長
AI 在醫療、健康追蹤上的應用，能預測疾病、提供心理支持，甚至模擬人生情境幫助決策思考。未來的醫療保健是更注重預防和自省的時代。你可以用AI 分析生活習慣，優化飲食、運動或心理狀態。科技雖強大，但個人責任不可懈怠，AI 給出建議，我們決定如何行動，從而打造更健康的未來。
∥警示倫理與責任感
AI 的應用正如刀刃的兩面，不只正面可以幫助解決問題，但它也暴露潛在的風險，如隱私洩露、偏見或就業轉型。未來需要每個人成為「負責任的使用者」。我們應該落實 AI倫理，確保它服務人類而非反噬。科技是中性的，關鍵在於我們如何應用它來創造更美好的世界。
A I 對每個人的未來啟發是「賦能而非依賴」— —它鼓勵我們主導掌握命運，投資腦力的應用，變得更聰明、更具創造力，追隨並擁抱美國的Magnificent 7 公司及 AI 相連動的產業。他的秘訣在遵循這個方法論：「 Trust your DAADD, Follow your MoME」。
