บทความ

ยอดค้นหาเกาะช้างเพิ่มขึ้นกว่า 40% เมื่อเทียบกับปีก่อนขณะที่เขาใหญ่ครองอันดับหนึ่งจุดหมายปลายทางในประเทศของไทยที่เติบโตเร็วที่สุด Traveloka เผยผลสำรวจจากดัชนีการท่องเที่ยว SEA Index ประจำไตรมาส 3 ปี 2569 พบว่า เขาใหญ่เป็นจุดหมายปลายทางในประเทศที่มีอัตราการเติบโตของความสนใจสูงสุดในประเทศไทย ขณะที่ยอดค้นหาที่พักและการเดินทางไปเกาะช้างเพิ่มขึ้นกว่า 40% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน สะท้อนความสนใจของนักเดินทางที่มองหาประสบการณ์ท่องเที่ยวที่หลากหลาย ตั้งแต่การพักผ่อนท่ามกลางธรรมชาติ การเที่ยวทะเล ไปจนถึงการสัมผัสวัฒนธรรมและวิถีชีวิตท้องถิ่น…

บทความโดย Steven Fong, Corporate Vice President, APJ Embedded Business  ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังก้าวเข้าสู่เฟสใหม่ ซึ่งขยายขอบเขตจากการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานบนโลกดิจิทัล ไปสู่การใช้งานจริงในโลกทางกายภาพ  ช่วงหลายปีที่ผ่านมา AI มักถูกตีกรอบอยู่แค่ระบบที่ทำความเข้าใจ สร้าง และแนะนำข้อมูลได้ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs), AI Assistant และ Copilot ได้เข้ามาพลิกโฉมรูปแบบการทำงานที่ใช้ความรู้ไปอย่างสิ้นเชิง โดยช่วยให้เราค้นหา สรุปผล สร้างคอนเทนต์ และตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น คลื่นลูกแรกของ AI นี้ถือเป็นการปฏิวัติประสิทธิภาพการทำงานบนโลกดิจิทัลอย่างแท้จริง แต่ทว่า คลื่นลูกถัดไปของ AI จะแตกต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง จากเดิมที่ทำหน้าที่เพียงทำความเข้าใจข้อมูล ปัจจุบัน AI ถูกคาดหวังให้สามารถโต้ตอบกับโลกทางกายภาพได้มากขึ้น  เราจะได้เห็นหุ่นยนต์ทำงานร่วมกับมนุษย์ในโรงงาน ยานยนต์อัตโนมัติที่สามารถรับรู้และตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมได้ตลอดเวลา ระบบทางการแพทย์ที่ช่วยแพทย์วินิจฉัยและตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์ ตลอดจนโครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะที่สามารถตรวจสอบ ปรับแต่ง และตอบสนองได้เองโดยไม่ต้องอาศัยมนุษย์คอยสั่งการตลอดเวลา การเปลี่ยนผ่านนี้ไม่ใช่แค่การเพิ่มแอปพลิเคชัน AI รูปแบบใหม่ แต่คือการพลิกโฉมความคาดหวังพื้นฐานที่เรามีต่อขีดความสามารถของ AI  เมื่อ AI ขยายตัวจากคลาวด์และสภาพแวดล้อมดิจิทัลเข้าสู่ระบบทางกายภาพ ความอัจฉริยะจึงไม่สามารถหยุดอยู่แค่คำว่า “รู้” ได้อีกต่อไป ระบบ Physical AI (AI ทางกายภาพ) เช่น หุ่นยนต์อัตโนมัติ จะต้องรับรู้ข้อมูล ตัดสินใจ และลงมือทำได้แบบเรียลไทม์ โดยต้องมีความปลอดภัยในการใช้งาน (Functional safety) และสามารถทำงานภายใต้ข้อจำกัดที่เข้มงวด ทั้งเรื่องพลังงาน ความร้อน และพื้นที่ ความจำเป็นในการเปลี่ยนผ่านครั้งนี้ไม่ได้เกิดจากแค่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี AI เท่านั้น แต่ยังถูกขับเคลื่อนจากการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างของเศรษฐกิจโลกด้วย  และนี่คือจุดเริ่มต้นของยุค Physical AI อย่างแท้จริง ซึ่งปัจจุบันกำลังเข้ามาพลิกโฉมหลากหลายอุตสาหกรรม และ AMD เชื่อมั่นว่าสิ่งนี้จะเป็นตัวกำหนดทิศทางของ AI ในทศวรรษหน้า นั่นคือการเปลี่ยนผ่านจากระบบที่แค่ “รู้” ไปสู่ระบบที่ “ลงมือทำ”  “การลงมือทำ” พลิกโฉมโจทย์ด้านการประมวลผลขั้นพื้นฐาน  เมื่อ AI เริ่มโต้ตอบกับโลกทางกายภาพ โจทย์ของการประมวลผลย่อมเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง แตกต่างจาก Cloud AI ที่มักถูกออกแบบมาเพื่อเน้นการขยายสเกล การรับส่งข้อมูลปริมาณมาก และการประมวลผลแบบรวมศูนย์ เพราะ Physical AI มาพร้อมกับข้อกำหนดใหม่ที่แตกต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง  แชตบอตอาจมีอาการหน่วงบ้างในบางครั้ง ซึ่งเป็นเรื่องที่ยอมรับได้ แต่สำหรับหุ่นยนต์ในโรงงานอุตสาหกรรมนั้นไม่สามารถเกิดความล่าช้าได้เลย ยานยนต์อัตโนมัติก็ไม่สามารถปล่อยให้ระบบทำงานไม่เสถียรได้ และอุปกรณ์ทางการแพทย์ก็ไม่สามารถใช้วิธี “ลองตัดสินใจใหม่” ได้เมื่อทุกวินาทีมีผลต่อชีวิต  ระบบเหล่านี้จำเป็นต้องมีคุณสมบัติ:  ในโลกทางกายภาพ ความอัจฉริยะจะมีความหมายก็ต่อเมื่อระบบสามารถตอบสนองและลงมือทำได้ภายในกรอบเวลาที่จำกัด ดังนั้น ความสำเร็จจึงไม่ได้วัดกันที่ประสิทธิภาพของโมเดล AI เพียงอย่างเดียวอีกต่อไป  ขอบเขตของ Physical AI ก้าวไปไกลกว่าแค่การรันโมเดล AI เพราะความอัจฉริยะจะต้องทำงานสอดประสานกันอย่างราบรื่นไร้รอยต่อ ตั้งแต่การรับรู้ข้อมูลผ่านเซ็นเซอร์ ไปจนถึงการประมวลผล (Inference) การวางแผน การควบคุม และนำไปสู่การลงมือทำในโลกจริง ท้ายที่สุดแล้ว ประเด็นสำคัญจึงไม่ใช่แค่การสร้างโมเดล AI ให้ฉลาดขึ้น แต่คือการสร้างระบบอัจฉริยะที่สามารถโต้ตอบกับโลกความเป็นจริงได้อย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้ต่างหาก  และนี่คือเหตุผลที่ AMD เชื่อมั่นว่า แท้จริงแล้ว Physical AI คือความท้าทายด้าน “วิศวกรรมระบบ” ไม่ใช่แค่ความท้าทายด้านการสร้าง “โมเดล AI”  ไม่มีโปรเซสเซอร์ใดเพียงชนิดเดียวที่ขับเคลื่อน Physical AI ได้ทั้งหมด  เราจะเข้าใจแนวคิดของ Physical AI ได้ง่ายขึ้น หากลองเปรียบเทียบกับร่างกายมนุษย์ …

บทความโดย นายดารียุช แอชจารี ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีและรองประธานฝ่ายวิศวกรรมโซลูชัน ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและญี่ปุ่น, นูทานิคซ์ ยุคที่ “โมเดลประสิทธิภาพสูง” (frontier model) โดดเด่นได้ด้วยตัวเองนั้นจบลงแล้ว เพราะเราได้เข้าสู่ยุคที่ใคร ๆ ก็ทำโมเดลตามทันจน LLM กลายเป็นเหมือนสินค้าทั่ว ๆ ไป (Commodity LLM)…

บทความโดย Alexey Navolokin ผู้จัดการทั่วไปประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก (APAC)  ไม่มีใครในอุตสาหกรรมนี้ตอบได้ว่า AI จะมีหน้าตาเป็นอย่างไรในอีก 5 ปีข้างหน้า  ไม่มีใครรู้ว่าสถาปัตยกรรมโมเดลใดจะก้าวขึ้นมาเป็นผู้นำ ไม่มีใครรู้ว่าสัดส่วนระหว่างการเทรนและการอนุมาน (Inference) จะไปหยุดอยู่ที่จุดใด และไม่มีใครรู้ว่า AI จะทำงานอยู่ในดาต้าเซ็นเตอร์ของคุณ ในดาต้าเซ็นเตอร์ของคนอื่น หรือบนแล็ปท็อป (หรือแม้แต่อุปกรณ์ที่เล็กกว่านั้น)…

บทความโดย: ชาญ อาริยะกุล ผู้อำนวยการระดับภูมิภาค ฝ่ายลูกค้า Enterprise บริษัท Datadog ประเทศไทย รู้หรือไม่ว่าในระยะเวลาเพียง 2 ปี องค์กรไทยได้นำ AI มาใช้งานเพิ่มขึ้นมากกว่า 3 เท่า แต่โจทย์สำคัญลำดับถัดไป คือการทำให้การใช้ AI…

บทความโดยซีเมนส์ อาคารถือเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ที่มีบทบาทสำคัญต่อการขับเคลื่อนโลกสู่เป้าหมาย Net Zero ทุกวันนี้แม้เทคโนโลยี และกลยุทธ์ด้านการลดคาร์บอนของอาคารจะมีความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง แต่ความคืบหน้าโดยรวมยังคงไม่สม่ำเสมอ รายงาน Siemens Infrastructure Transition Monitor 2025 ในฉบับเจาะลึกประเด็นด้านอาคาร (Inside Smarter Buildings) ซึ่งสำรวจความคิดเห็นของผู้บริหารองค์กรชั้นนำ 1,400 คน…

 เนื่องในโอกาสวันรณรงค์สร้างความตระหนักรู้เกี่ยวกับโรค aHUS หรือ Atypical Hemolytic Uremic Syndrome เมื่อวันที่ 24 กันยายนที่ผ่านมา จึงเป็นอีกหนึ่งโอกาสสำคัญในการสร้างความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับโรคหายากที่สามารถพบได้ตั้งแต่วัยเด็ก และยังไม่เป็นที่รู้จักในวงกว้าง โดยโรค aHUS เป็นกลุ่มอาการที่มีลักษณะสำคัญได้แก่ภาวะเม็ดเลือดแดงแตกเกล็ดเลือดต่ำและการทำงานของไตบกพร่อง โรคนี้มีความเกี่ยวข้องกับความผิดปกติของการควบคุมระบบภูมิคุ้มกันชนิดคอมพลีเมนต์ ทำให้เกิดการถูกกระตุ้นมากเกินไป ส่งผลให้เยื่อบุหลอดเลือดเกิดความเสียหายและเกิดลิ่มเลือดในหลอดเลือดขนาดเล็ก ซึ่งอาจกระทบต่อการทำงานของไตและอวัยวะอื่นๆ  ศาสตราจารย์แพทย์หญิงนงนุชสิระชัยนันท์หัวหน้าสาขาวิชาโลหิตวิทยาและมะเร็งวิทยาภาควิชากุมารเวชศาสตร์คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดีมหาวิทยาลัยมหิดล…

สถาบันวิจัยความเป็นอยู่ฮาคูโฮโด อาเซียน (ประเทศไทย) หรือ Hakuhodo Institute of Life and Living ASEAN (THAILAND) เผยผลการศึกษาเชิงลึกเรื่องพฤติกรรมผู้บริโภคประจำปี 2569 ภายใต้หัวข้อ “DOPAMINE ECONOMY: เมื่อพลังใจกลายเป็นหน่วยมูลค่าใหม่ของตลาด” โดยเจาะลึกกลุ่มประชากรวัยทำงานหลักอย่าง Gen…

การ์ทเนอร์ อิงก์ บริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาด้านธุรกิจและเทคโนโลยี ได้เปิดเผยการคาดการณ์กลยุทธ์สำคัญ หรือ Top Strategic Predictions สำหรับปี พ.ศ. 2570 และในอนาคตข้างหน้านี้ โดยครอบคลุม 3 กลุ่มหลัก ได้แก่ 1.Robots Everywhere, 2.Cost to…

ท่ามกลางสภาวะแวดล้อมและพฤติกรรมการดำเนินชีวิตในปัจจุบัน ผู้บริโภคยุคใหม่เริ่มให้ความสำคัญกับการดูแลสุขภาพแบบเชิงรุกมากยิ่งขึ้น โดยเฉพาะการสังเกตความเปลี่ยนแปลงของร่างกายตั้งแต่ระยะเริ่มต้น ในชีวิตประจำวัน สภาพแวดล้อมรอบตัวมักเป็นปัจจัยกระตุ้นที่ทำให้เกิดความรู้สึกไม่สบายคอหรือระคายเคืองได้ง่าย ไม่ว่าจะเป็นการอยู่ในห้องปรับอากาศเป็นเวลานาน การเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศ การเดินทาง ตลอดจนการใช้เสียงติดต่อกันเป็นเวลานาน ซึ่งหลายคนมักละเลยสัญญาณเตือนแรกเหล่านี้ เช่น ความรู้สึกคอแห้ง ระคายเคือง หรือเริ่มรู้สึกไม่สบายคอ และรอจนกระทั่งอาการรุนแรงขึ้นจึงค่อยเริ่มหาทางดูแล การปรับเปลี่ยนพฤติกรรมมารับมือแบบเชิงรุกถือเป็นหัวใจสำคัญ การสังเกตสัญญาณเตือนแรกเมื่อเริ่มรู้สึกระคายเคืองคอ แล้วเริ่มดูแลสุขอนามัยช่องปากและลำคอทันที จะช่วยเพิ่มความมั่นใจในการใช้ชีวิตประจำวันได้อย่างต่อเนื่อง โดยการดูแลสุขภาพช่องปากและลำคอเป็นเรื่องใกล้ตัวที่สามารถทำได้ง่ายในทุกวัน…