🌱 “เกษตรทุเรียนอัจฉริยะ – เมื่อ 5G และเซนเซอร์เปลี่ยนสวนให้กลายเป็นระบบอัตโนมัติ” ใครจะคิดว่า “ทุเรียน” ผลไม้ที่ขึ้นชื่อเรื่องกลิ่นแรงและรสชาติเฉพาะตัว จะกลายเป็นจุดเริ่มต้นของการปฏิวัติวงการเกษตรในมาเลเซีย? Tan Han Wei อดีตวิศวกร R&D ผู้หลงใหลในทุเรียน ได้ก่อตั้งบริษัท Sustainable Hrvest เพื่อพัฒนาโซลูชันเกษตรอัจฉริยะ โดยเริ่มจากการลงพื้นที่พูดคุยกับเกษตรกรทุเรียนทั่วประเทศ เพื่อเข้าใจปัญหาที่แท้จริง เช่น ทำไมบางจุดในสวนให้ผลผลิตมากกว่าจุดอื่น และจะปรับปรุงพื้นที่ด้อยผลผลิตได้อย่างไร คำตอบคือ “ข้อมูล” และ “เทคโนโลยี” โดยเขาเริ่มติดตั้งเซนเซอร์ลงดินลึก 30–40 ซม. เพื่อวัดความชื้น, pH, และค่าการนำไฟฟ้าในดิน (EC) ซึ่งเป็นตัวชี้วัดสุขภาพของดิน ข้อมูลทั้งหมดถูกส่งขึ้นคลาวด์เพื่อวิเคราะห์ ผลลัพธ์คือการค้นพบปัญหาที่ไม่เคยรู้มาก่อน เช่น จุดที่มีน้ำขังมากเกินไปซึ่งส่งผลให้รากเน่าและดูดซึมสารอาหารไม่ได้ เขาจึงแนะนำให้ลดการรดน้ำและปรับปรุงการระบายน้ำ นอกจากนี้ยังมีการตั้งระบบอัตโนมัติให้สปริงเกิลทำงานเมื่ออุณหภูมิสูงเกิน 35°C เพื่อป้องกันต้นไม้จากความเครียดจากความร้อน แต่ทั้งหมดนี้จะไร้ประโยชน์หากไม่มี “5G” เพราะการเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์คือหัวใจของการจัดการฟาร์มขนาดใหญ่และซับซ้อน Tan จึงพัฒนาโซลูชันที่รองรับทั้ง 4G และ LoRaWAN พร้อมอัปเกรดเป็น 5G เมื่อโครงสร้างพื้นฐานพร้อม เขายังพัฒนา AI ตรวจจับศัตรูพืชผ่านกล้องและการวิเคราะห์รูปแบบ เพื่อแจ้งเตือนเกษตรกรล่วงหน้า พร้อมคำแนะนำในการรับมือ ซึ่งตอนนี้มีความแม่นยำราว 70% ในอนาคต เขาเสนอแนวคิด “Digital Agronomist” ที่ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลจากระยะไกล และ “หุ่นยนต์สุนัขลาดตระเวน” ที่สามารถเดินตรวจสวนและนับผลทุเรียนแบบเรียลไทม์ ทั้งหมดนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่คือการเปลี่ยนวิธีคิดของเกษตรกร Tan เชื่อว่าเมื่อพวกเขาเห็นว่าเทคโนโลยีช่วยแก้ปัญหาได้จริง พวกเขาจะพร้อมเปิดรับและปรับตัว ✅ การใช้เซนเซอร์ในสวนทุเรียน ➡️ วัดค่าความชื้น, pH, และ EC เพื่อประเมินสุขภาพดิน ➡️ ตรวจพบปัญหาน้ำขังที่ส่งผลต่อรากและการดูดซึมสารอาหาร ➡️ ข้อมูลถูกส่งขึ้นคลาวด์เพื่อวิเคราะห์และให้คำแนะนำ ✅ ระบบอัตโนมัติและการจัดการอุณหภูมิ ➡️ สปริงเกิลทำงานอัตโนมัติเมื่ออุณหภูมิสูงเกิน 35°C ➡️ หยุดทำงานเมื่ออุณหภูมิลดลงถึงระดับที่เหมาะสม ➡️ ช่วยลดความเครียดจากความร้อนในต้นทุเรียน ✅ การใช้ AI และการวิเคราะห์ข้อมูล ➡️ ระบบตรวจจับศัตรูพืชผ่านกล้องและการวิเคราะห์รูปแบบ ➡️ แจ้งเตือนพร้อมคำแนะนำในการรับมือ ➡️ แนวคิด “Digital Agronomist” วิเคราะห์ข้อมูลจากระยะไกล ✅ บทบาทของ 5G ในเกษตรอัจฉริยะ ➡️ ช่วยให้การเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์เป็นไปได้ ➡️ รองรับการจัดการฟาร์มขนาดใหญ่และซับซ้อน ➡️ เปิดทางสู่การใช้หุ่นยนต์และการสตรีมวิดีโอความละเอียดสูง ✅ การเปลี่ยนแปลงทัศนคติของเกษตรกร ➡️ เมื่อเห็นผลลัพธ์จริง เกษตรกรจะเปิดรับเทคโนโลยีมากขึ้น ➡️ ปัญหาค่าครองชีพ, สภาพอากาศ, และแรงงานผลักดันให้ต้องปรับตัว ➡️ การใช้เทคโนโลยีช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ ‼️ อุปสรรคในการนำ 5G มาใช้จริง ⛔ พื้นที่ห่างไกลยังขาดโครงสร้างพื้นฐาน 5G และแม้แต่ 4G ⛔ ค่าใช้จ่ายในการอัปเกรดอุปกรณ์เป็น 5G ยังสูงสำหรับฟาร์มขนาดเล็ก ⛔ เกษตรกรบางส่วนยังไม่เข้าใจศักยภาพของ 5G นอกเหนือจากอินเทอร์เน็ตเร็ว ⛔ การขาดความรู้ด้านเทคโนโลยีอาจทำให้ใช้งานระบบได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/13/how-smart-sensors-and-5g-are-changing-the-game-for-msian-durian-farmers

📰 หัวข้อข่าว: Figure 03 หุ่นยนต์รุ่นใหม่จาก Figure AI – ก้าวสำคัญสู่หุ่นยนต์อเนกประสงค์ที่เรียนรู้จากมนุษย์ Figure AI เปิดตัว Figure 03 หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์รุ่นที่ 3 ที่ออกแบบใหม่ทั้งหมดทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ เพื่อให้สามารถทำงานร่วมกับระบบ AI “Helix” ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างหุ่นยนต์ที่สามารถเรียนรู้จากมนุษย์และทำงานได้หลากหลายทั้งในบ้านและในภาคธุรกิจ Figure 03 มาพร้อมระบบกล้องใหม่ที่มีความละเอียดสูงขึ้น 2 เท่า ลดความหน่วงลงเหลือ 1/4 และเพิ่มมุมมองภาพกว้างขึ้น 60% ต่อกล้อง ทำให้สามารถมองเห็นและควบคุมการเคลื่อนไหวได้แม่นยำยิ่งขึ้น แม้ในพื้นที่แคบหรือซับซ้อน เช่น ภายในตู้หรือห้องครัว มือของ Figure 03 ได้รับการออกแบบใหม่ให้มีความยืดหยุ่นและสัมผัสละเอียดมากขึ้น โดยมีเซ็นเซอร์ที่สามารถตรวจจับแรงกดเพียง 3 กรัม ซึ่งละเอียดพอที่จะรู้ว่าวัตถุกำลังจะหลุดจากมือหรือไม่ ในด้านการใช้งานภายในบ้าน Figure 03 มีการปรับปรุงด้านความปลอดภัย เช่น การใช้วัสดุหุ้มที่นุ่ม ลดน้ำหนักลง 9% และมีระบบชาร์จไร้สายผ่านเท้าที่สามารถชาร์จได้ทันทีเมื่อยืนบนแท่น สำหรับการผลิต Figure 03 ถูกออกแบบมาเพื่อการผลิตจำนวนมาก โดยใช้กระบวนการใหม่ เช่น การหล่อขึ้นรูปและการปั๊มโลหะ ซึ่งช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความเร็วในการผลิต พร้อมทั้งสร้างโรงงาน BotQ ที่สามารถผลิตหุ่นยนต์ได้ถึง 100,000 ตัวภายใน 4 ปี ในภาคธุรกิจ Figure 03 สามารถทำงานได้เร็วขึ้น 2 เท่า มีแรงบิดสูงขึ้น และสามารถปรับแต่งรูปลักษณ์ภายนอกให้เหมาะกับแต่ละองค์กร เช่น การใส่ยูนิฟอร์มหรือหน้าจอด้านข้างเพื่อแสดงข้อมูล 📌 สรุปเนื้อหาข่าวและข้อมูลเสริม ✅ Figure 03 เปิดตัวอย่างเป็นทางการ ➡️ เป็นหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์รุ่นที่ 3 จาก Figure AI ➡️ ออกแบบใหม่ทั้งหมดเพื่อรองรับระบบ AI “Helix” ✅ ระบบกล้องและการมองเห็น ➡️ กล้องใหม่มีเฟรมเรตสูงขึ้น 2 เท่า ➡️ ลดความหน่วงลงเหลือ 1/4 ➡️ มุมมองภาพกว้างขึ้น 60% ต่อกล้อง ➡️ มีระบบกล้องฝังในฝ่ามือสำหรับการมองใกล้ ✅ ระบบมือและสัมผัส ➡️ ปลายนิ้วนุ่มและปรับตัวตามวัตถุ ➡️ เซ็นเซอร์ตรวจจับแรงกดละเอียดถึง 3 กรัม ➡️ ป้องกันวัตถุหลุดจากมือด้วยการควบคุมแบบเรียลไทม์ ✅ การใช้งานในบ้าน ➡️ หุ้มด้วยวัสดุนุ่ม ลดน้ำหนักลง 9% ➡️ ระบบชาร์จไร้สายผ่านเท้า ➡️ แบตเตอรี่มีระบบป้องกันหลายชั้นและผ่านมาตรฐาน UN38.3 ➡️ เสียงพูดชัดขึ้น ลำโพงใหญ่ขึ้น 2 เท่า ไมโครโฟนปรับตำแหน่งใหม่ ✅ การผลิตจำนวนมาก ➡️ ใช้กระบวนการหล่อขึ้นรูปและปั๊มโลหะ ➡️ ลดจำนวนชิ้นส่วนและขั้นตอนประกอบ ➡️ สร้างโรงงาน BotQ เพื่อผลิตหุ่นยนต์ได้ถึง 100,000 ตัวใน 4 ปี ➡️ ควบคุมคุณภาพด้วยระบบ MES ที่ติดตามทุกขั้นตอน ✅ การใช้งานในภาคธุรกิจ ➡️ ทำงานเร็วขึ้น 2 เท่า มีแรงบิดสูงขึ้น ➡️ ปรับแต่งรูปลักษณ์ภายนอกได้ เช่น ยูนิฟอร์มหรือหน้าจอด้านข้าง ➡️ ชาร์จและถ่ายข้อมูลแบบไร้สายระหว่างพักงาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Helix เป็นระบบ AI ที่รวมการมองเห็น ภาษา และการกระทำไว้ด้วยกัน ➡️ หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์กำลังเป็นที่สนใจในภาคอุตสาหกรรม เช่น โลจิสติกส์และการดูแลผู้สูงอายุ ➡️ การผลิตหุ่นยนต์จำนวนมากยังเป็นความท้าทายด้านต้นทุนและซัพพลายเชน ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการใช้งานหุ่นยนต์ในบ้านและธุรกิจ ⛔ ต้องมีการควบคุมความปลอดภัยอย่างเข้มงวดเพื่อป้องกันอุบัติเหตุ ⛔ การใช้งานในพื้นที่แคบต้องมีการทดสอบและปรับแต่งให้เหมาะสม ⛔ การผลิตจำนวนมากต้องพึ่งพาซัพพลายเชนที่มั่นคงและมีคุณภาพสูง Figure 03 ไม่ใช่แค่หุ่นยนต์รุ่นใหม่ แต่เป็นสัญลักษณ์ของการก้าวเข้าสู่ยุคที่หุ่นยนต์สามารถเรียนรู้จากมนุษย์และทำงานร่วมกับเราได้อย่างแท้จริงครับ https://www.figure.ai/news/introducing-figure-03

📰 หัวข้อข่าว: DDN จุดเปลี่ยนวงการ Generative Model – สร้างภาพแบบไม่ต้องใช้ Gradient ด้วยโครงสร้างต้นไม้ ในงานประชุม ICLR 2025 มีหนึ่งโมเดลที่ถูกพูดถึงอย่างมากคือ “Discrete Distribution Networks” หรือ DDN ซึ่งเป็นโมเดล Generative แบบใหม่ที่นำเสนอแนวคิดเรียบง่ายแต่ทรงพลัง โดย Lei Yang ผู้พัฒนาได้ออกแบบ DDN ให้สามารถสร้างภาพได้โดยไม่ต้องใช้ Gradient และยังมีโครงสร้างการแทนค่าที่เป็นแบบ 1D Discrete ซึ่งต่างจากโมเดลทั่วไปที่ใช้ Continuous Latent Space DDN ใช้หลักการสร้างภาพแบบหลายชั้น (Hierarchical Generation) โดยในแต่ละชั้นจะสร้างภาพ K แบบ และเลือกภาพที่ใกล้เคียงกับเป้าหมายมากที่สุดเพื่อส่งต่อไปยังชั้นถัดไป ทำให้ภาพที่ได้มีความละเอียดและใกล้เคียงกับ Ground Truth มากขึ้นเรื่อย ๆ ที่น่าสนใจคือ DDN สามารถทำ Zero-Shot Conditional Generation ได้โดยไม่ต้องใช้ Gradient เช่นการสร้างภาพจากข้อความโดยใช้ CLIP แบบ Black-box ซึ่งเป็นความสามารถที่โมเดลทั่วไปยังทำได้ยาก นอกจากนี้ยังมีการทดลองบนชุดข้อมูล CIFAR-10 และ FFHQ ที่แสดงให้เห็นว่า DDN มีประสิทธิภาพในการสร้างภาพที่หลากหลายและมีคุณภาพสูง โดยไม่เกิดปัญหา Mode Collapse DDN ยังสามารถนำไปใช้ในงานอื่น ๆ เช่น การสร้างภาพเชิงเงื่อนไข (Colorization, Super-Resolution), การประเมินเชิงลึก (Depth Estimation), การควบคุมในหุ่นยนต์ และแม้แต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติร่วมกับ GPT โดยไม่ต้องใช้ Tokenizer 📌 สรุปเนื้อหาข่าวและข้อมูลเสริม ✅ DDN ได้รับการยอมรับในงาน ICLR 2025 ➡️ เป็นโมเดล Generative แบบใหม่ที่ใช้โครงสร้าง Discrete Hierarchy ➡️ ไม่ใช้ Gradient ในการสร้างภาพ ✅ หลักการทำงานของ DDN ➡️ แต่ละชั้นสร้างภาพ K แบบ แล้วเลือกภาพที่ใกล้เคียงกับเป้าหมาย ➡️ ส่งภาพที่เลือกไปยังชั้นถัดไปเพื่อปรับปรุงความละเอียด ✅ ความสามารถเด่น ➡️ Zero-Shot Conditional Generation โดยไม่ใช้ Gradient ➡️ รองรับการสร้างภาพจากข้อความด้วย CLIP แบบ Black-box ➡️ มีโครงสร้าง Latent แบบ 1D Discrete ✅ ผลการทดลอง ➡️ ใช้ชุดข้อมูล CIFAR-10 และ FFHQ ➡️ ได้ภาพที่หลากหลายและใกล้เคียง Ground Truth ➡️ ไม่เกิด Mode Collapse ✅ การนำไปใช้ในงานอื่น ➡️ งานสร้างภาพเชิงเงื่อนไข เช่น Colorization และ Super-Resolution ➡️ งานประเมินเชิงลึก เช่น Depth Estimation และ Optical Flow ➡️ งานควบคุมหุ่นยนต์แทน Diffusion Model ➡️ งานประมวลผลภาษาโดยไม่ใช้ Tokenizer ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DDN ใช้ภาษา Rust และสามารถฝังในระบบต่าง ๆ ได้ ➡️ มีความสามารถในการสร้างหลายภาพในหนึ่ง Forward Pass ➡️ รองรับการฝึกแบบ End-to-End และมีความยืดหยุ่นสูง ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการใช้งาน DDN ⛔ ต้องการทรัพยากร GPU มากกว่าปกติเล็กน้อย ⛔ หากใช้กับข้อมูลที่ซับซ้อนเกินไป อาจเกิดภาพเบลอ ⛔ ยังอยู่ในช่วงทดลอง ต้องปรับแต่ง Hyperparameter อย่างละเอียด DDN ถือเป็นก้าวใหม่ของ Generative Model ที่เปิดประตูสู่การสร้างภาพแบบไม่ต้องพึ่งพา Gradient และมีโครงสร้างที่เข้าใจง่ายแต่ทรงพลัง เหมาะสำหรับนักวิจัยที่ต้องการโมเดลที่ยืดหยุ่นและสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานหลากหลายครับ https://discrete-distribution-networks.github.io/

🚀 “Tianwen-2 ถ่ายเซลฟี่กับโลก ก่อนมุ่งหน้าสู่ดาวเคราะห์น้อยและดาวหาง — ภารกิจจีนที่ทะยานไกลถึงปี 2035” จีนได้เปิดตัวภารกิจอวกาศ Tianwen-2 เมื่อเดือนพฤษภาคม 2025 โดยเป็นภารกิจลำดับที่สองในโครงการ “Tianwen” ซึ่งแปลว่า “คำถามถึงสวรรค์” จุดมุ่งหมายคือการสำรวจดาวเคราะห์น้อยและดาวหาง เพื่อไขปริศนาเกี่ยวกับต้นกำเนิดของระบบสุริยะและน้ำบนโลก หลังจากออกจากโลกเพียงหนึ่งวัน Tianwen-2 ถ่ายภาพโลกจากระยะ 366,620 ไมล์ และต่อมาได้ถ่าย “เซลฟี่” โดยมีโลกเป็นฉากหลังจากระยะ 26.5 ล้านไมล์ ด้วยกล้องที่ติดตั้งบนแขนหุ่นยนต์ของยาน ภาพนี้กลายเป็นสัญลักษณ์ของการเริ่มต้นภารกิจที่ยาวนานถึง 10 ปี เป้าหมายแรกของ Tianwen-2 คือดาวเคราะห์น้อย 469219 Kamoʻoalewa ซึ่งมีวงโคจรใกล้เคียงกับโลก และเชื่อว่าอาจเคยเป็นส่วนหนึ่งของดวงจันทร์มาก่อน ยานจะไปถึงในเดือนกรกฎาคม 2026 และใช้เวลาหลายเดือนในการสำรวจและเก็บตัวอย่าง ก่อนนำกลับสู่โลกในปี 2027 ผ่านแคปซูลส่งคืน หลังจากส่งตัวอย่างกลับมา Tianwen-2 จะใช้แรงโน้มถ่วงของโลกเป็น “สลิง” เพื่อเร่งความเร็วและมุ่งหน้าสู่ดาวหาง 311P/PANSTARRS ในแถบดาวเคราะห์น้อย ซึ่งมีลักษณะทั้งเป็นดาวหางและดาวเคราะห์น้อยในตัวเดียวกัน ยานจะไปถึงในปี 2035 และใช้เวลาอย่างน้อยหนึ่งปีในการสำรวจ ภารกิจนี้เป็นส่วนหนึ่งของแผนการสำรวจอวกาศระยะยาวของจีน โดย Tianwen-1 เคยสำรวจดาวอังคารในปี 2020 ส่วน Tianwen-3 จะนำตัวอย่างจากดาวอังคารกลับมา และ Tianwen-4 จะสำรวจดาวพฤหัสบดีและดวงจันทร์ของมัน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Tianwen-2 เปิดตัวในเดือนพฤษภาคม 2025 โดย CNSA ➡️ ถ่ายภาพโลกจากระยะ 366,620 ไมล์ และเซลฟี่จากระยะ 26.5 ล้านไมล์ ➡️ เป้าหมายแรกคือดาวเคราะห์น้อย Kamoʻoalewa ซึ่งอาจเคยเป็นส่วนหนึ่งของดวงจันทร์ ➡️ จะไปถึง Kamoʻoalewa ในเดือนกรกฎาคม 2026 และส่งตัวอย่างกลับโลกในปี 2027 ➡️ ใช้แคปซูลส่งคืนเพื่อนำตัวอย่างกลับมา ➡️ หลังจากนั้นจะมุ่งหน้าสู่ดาวหาง 311P/PANSTARRS ในปี 2035 ➡️ ดาวหางนี้มีลักษณะทั้งเป็นดาวหางและดาวเคราะห์น้อย ➡️ Tianwen-2 จะใช้เวลาสำรวจดาวหางอย่างน้อยหนึ่งปี ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Tianwen ที่รวมถึงภารกิจไปดาวอังคารและดาวพฤหัสบดี ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Kamoʻoalewa ถูกค้นพบในปี 2016 และมีวงโคจรใกล้เคียงกับโลก ➡️ ดาวหาง 311P/PANSTARRS มีหางหลายเส้นและอาจมีน้ำแข็งใต้พื้นผิว ➡️ การใช้แรงโน้มถ่วงของโลกเป็น “gravity assist” ช่วยประหยัดพลังงานในการเดินทาง ➡️ Tianwen-2 ใช้ระบบขับเคลื่อนแบบไฟฟ้าจากแสงอาทิตย์ ➡️ ภารกิจนี้ใช้เทคนิคใหม่ในการเก็บตัวอย่าง เช่น anchor-and-attach ซึ่งไม่เคยใช้มาก่อน https://www.slashgear.com/1987891/china-tianwen-2-probe-takes-selfie-with-earth/

🛍️ “AI ผู้ช่วยช้อปปิ้งกำลังเปลี่ยนโฉมวงการค้าปลีก — เทศกาลปลายปีนี้ คุณอาจใช้งานอยู่โดยไม่รู้ตัว” Adobe รายงานว่าการใช้งาน AI เพื่อช่วยในการช้อปปิ้งออนไลน์ในช่วงเทศกาลปลายปี 2025 จะเพิ่มขึ้นถึง 520% เมื่อเทียบกับปีที่ผ่านมา โดยเฉพาะในช่วง 10 วันก่อนวันขอบคุณพระเจ้า ซึ่งถือเป็นช่วงพีคของการซื้อของออนไลน์ในสหรัฐฯ AI ที่ถูกใช้งานไม่ได้หมายถึงหุ่นยนต์ที่ซื้อของแทนคุณ แต่หมายถึงระบบแนะนำสินค้า ลิงก์อัตโนมัติจากแชตบอท หรือ sidebar ที่ช่วยค้นหาข้อเสนอและสินค้าได้อย่างรวดเร็ว เช่น การถาม ChatGPT หรือ Gemini ว่า “กล้อง DSLR สำหรับมือใหม่ที่มีวิดีโอ ราคาไม่เกิน $700” แล้วได้คำตอบพร้อมลิงก์ซื้อทันที จากการสำรวจผู้บริโภค 5,000 คนในสหรัฐฯ พบว่า 📊 53% ใช้ AI เพื่อค้นคว้าก่อนซื้อ 📊 40% ใช้เพื่อรับคำแนะนำสินค้า 📊 36% ใช้เพื่อหาส่วนลด 📊 30% ใช้เพื่อหาแรงบันดาลใจในการเลือกของขวัญ Adobe ยังพบว่า ผู้ใช้ที่เข้ามายังเว็บไซต์ผ่านลิงก์จาก AI มีแนวโน้มอยู่ในเว็บนานขึ้นและดูหลายหน้า แม้ยอดซื้อจริงจาก AI ยังไม่สูงมากในปีที่แล้ว แต่เริ่มเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง หมวดสินค้าที่ AI ถูกใช้มากที่สุด ได้แก่ ของเล่น อิเล็กทรอนิกส์ เครื่องประดับ และผลิตภัณฑ์ดูแลตัวเอง โดยผู้ใช้สามารถใช้ AI เพื่อค้นหาสินค้าจากภาพ เช่น “หาสินค้านี้ในไซส์ M” หรือ “หาสไตล์คล้ายกันในงบไม่เกิน $80” Adobe คาดว่าเทศกาลปลายปีนี้จะมีการใช้จ่ายออนไลน์รวมกว่า $253.4 พันล้าน เพิ่มขึ้น 5.3% จากปีที่แล้ว โดย AI จะเป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญของการเติบโตนี้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Adobe คาดว่า AI traffic จะเพิ่มขึ้น 520% ในช่วงเทศกาลปลายปี 2025 ➡️ การใช้งาน AI เพิ่มขึ้นมากที่สุดในช่วง 10 วันก่อนวันขอบคุณพระเจ้า ➡️ ผู้บริโภคใช้ AI เพื่อค้นคว้า แนะนำสินค้า หาส่วนลด และเลือกของขวัญ ➡️ ผู้ใช้ที่เข้าผ่าน AI มีแนวโน้มอยู่ในเว็บนานขึ้นและดูหลายหน้า ➡️ หมวดสินค้าที่ AI ถูกใช้มากที่สุด: ของเล่น, อิเล็กทรอนิกส์, เครื่องประดับ, ผลิตภัณฑ์ดูแลตัวเอง ➡️ คาดว่าจะมีการใช้จ่ายออนไลน์รวม $253.4 พันล้าน เพิ่มขึ้น 5.3% จากปีที่แล้ว ➡️ AI ช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาสินค้าจากภาพหรือลิงก์ได้อย่างแม่นยำ ➡️ การใช้ AI ในการช้อปปิ้งเริ่มกลายเป็นเรื่องปกติในชีวิตประจำวัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การใช้ AI ในการช้อปปิ้งช่วยลดเวลาในการค้นหาสินค้าได้ถึง 70% ➡️ แพลตฟอร์มอย่าง ChatGPT, Gemini และ Copilot เริ่มมีฟีเจอร์แนะนำสินค้าโดยตรง ➡️ ผู้ค้าปลีกเริ่มปรับกลยุทธ์ SEO เป็น “LLM Optimization” เพื่อให้ AI แนะนำสินค้าของตน ➡️ การใช้ AI ในการช้อปปิ้งช่วยเพิ่ม conversion rate ได้มากกว่า 30% ในบางกรณี ➡️ ระบบ AI สามารถเรียนรู้พฤติกรรมผู้ใช้และปรับคำแนะนำให้ตรงกับความต้องการ https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/ai-shopping-assistants-are-reshaping-holiday-retail-and-you-might-already-be-using-one-without-realizing-it

🚀 “10 ยานพาหนะไซไฟในตำนานจากหนังและซีรีส์ — จาก Millennium Falcon ถึง Optimus Prime” โลกภาพยนตร์ไซไฟไม่เพียงแต่พาเราท่องไปในอวกาศหรืออนาคตอันไกลโพ้น แต่ยังสร้างสรรค์ “ยานพาหนะ” ที่กลายเป็นสัญลักษณ์ของยุคและจินตนาการของผู้ชมทั่วโลก บทความจาก SlashGear ได้รวบรวม 10 ยานพาหนะไซไฟที่โดดเด่นที่สุดในประวัติศาสตร์ภาพยนตร์และโทรทัศน์ ซึ่งแต่ละคันไม่เพียงมีดีไซน์ล้ำยุค แต่ยังมีเรื่องราวและเทคโนโลยีที่ทำให้แฟน ๆ จดจำไม่ลืม ✅ ยานพาหนะไซไฟในตำนาน ➡️ Millennium Falcon — ยาน Corellian freighter ที่เร็วเกินกว่าความเร็วแสง ➡️ KITT — รถ AI จาก Knight Rider ที่พูดได้ ขับเองได้ และวิเคราะห์อาชญากรรม ➡️ Batmobile — เวอร์ชัน 1989 มี afterburner, bomb dispenser และระบบป้องกัน ➡️ DeLorean — รถย้อนเวลาใน Back to the Future ที่บินได้และใช้ขยะเป็นพลังงาน ➡️ Light Cycles — มอเตอร์ไซค์ดิจิทัลจาก Tron ที่ทิ้งแสงไว้เบื้องหลัง ➡️ USS Enterprise — ยานสำรวจอวกาศจาก Star Trek ที่มี warp drive และ Holodeck ➡️ TARDIS — กล่องโทรศัพท์ที่ใหญ่กว่าภายในจาก Doctor Who ➡️ Spinners — รถบินจาก Blade Runner ที่หมุนตัวได้และบินแนวดิ่ง ➡️ Optimus Prime — หุ่นยนต์ที่แปลงร่างเป็นรถบรรทุกจาก Transformers ➡️ V8 Interceptor — รถกล้ามจาก Mad Max ที่เป็นสัญลักษณ์ของโลกหลังหายนะ https://www.slashgear.com/1679666/most-iconic-sci-fi-vehicles-movies-tv/

🧩 “QNX ระบบปฏิบัติการที่ไม่เคยล้ม — จากไมโครเคอร์เนลสู่หัวใจของรถยนต์อัจฉริยะและหุ่นยนต์ผ่าตัด” QNX คือระบบปฏิบัติการแบบเรียลไทม์ (RTOS) ที่ถูกพัฒนาขึ้นตั้งแต่ปี 1980 โดยสองนักศึกษาจากมหาวิทยาลัยวอเตอร์ลู ประเทศแคนาดา ซึ่งมองเห็นช่องว่างในตลาดสำหรับระบบที่มีความแม่นยำสูงและไม่ล้มง่าย โดยเริ่มต้นจากชื่อ QUNIX ก่อนจะเปลี่ยนเป็น QNX เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาทางเครื่องหมายการค้า จุดเด่นของ QNX คือการออกแบบแบบ “ไมโครเคอร์เนล” ซึ่งหมายถึงการแยกบริการต่าง ๆ เช่น ไดรเวอร์ ระบบไฟล์ และโปรโตคอลเครือข่ายออกจากเคอร์เนลหลัก ทำให้ระบบมีความเสถียรสูง หากส่วนใดส่วนหนึ่งล้ม ก็ไม่กระทบกับระบบทั้งหมด ในช่วงปี 2000 QNX ได้พัฒนาเวอร์ชันใหม่ชื่อ “Neutrino” ที่รองรับการทำงานแบบ symmetric multiprocessing (SMP) และเข้ากับมาตรฐาน POSIX ได้อย่างสมบูรณ์ ทำให้สามารถนำไปใช้ในงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น ระบบควบคุมรถยนต์ หุ่นยนต์ผ่าตัด และระบบอุตสาหกรรม ล่าสุดในงาน CES 2025 QNX ได้เปิดตัวโฉมใหม่ภายใต้การรีแบรนด์จาก BlackBerry โดยเน้น 3 แนวทางหลัก: 🔰 การสร้างชุมชนนักพัฒนา (QNX Everywhere) 🔰 การออกแบบเพื่อระบบคลาวด์ 🔰 การลดความซับซ้อนของระบบที่มีความสำคัญระดับชีวิต QNX ยังประกาศเปิดให้ใช้งานซอฟต์แวร์พื้นฐานฟรีสำหรับการเรียนรู้และการทดลองแบบไม่เชิงพาณิชย์ พร้อมส่งทีมผู้เชี่ยวชาญเข้าไปมีส่วนร่วมใน GitHub, GitLab, Reddit และ Stack Overflow เพื่อสนับสนุนนักพัฒนาโดยตรง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ QNX เป็นระบบปฏิบัติการแบบเรียลไทม์ที่พัฒนาโดย Quantum Software Systems ในปี 1980 ➡️ ใช้สถาปัตยกรรมไมโครเคอร์เนลเพื่อเพิ่มความเสถียรและความปลอดภัย ➡️ เวอร์ชัน Neutrino รองรับ SMP และ POSIX API อย่างสมบูรณ์ ➡️ ใช้ในระบบที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น รถยนต์อัจฉริยะและหุ่นยนต์ผ่าตัด ➡️ CES 2025 เปิดตัวรีแบรนด์ QNX ภายใต้ BlackBerry ➡️ เน้นการสร้างชุมชน QNX Everywhere และการสนับสนุนระบบคลาวด์ ➡️ เปิดให้ใช้งานซอฟต์แวร์พื้นฐานฟรีสำหรับการเรียนรู้แบบไม่เชิงพาณิชย์ ➡️ ส่งทีมผู้เชี่ยวชาญเข้าไปสนับสนุนใน GitHub, GitLab, Reddit และ Stack Overflow ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ QNX เคยออกเดโมที่รัน GUI, TCP/IP, และเว็บเบราว์เซอร์บนแผ่นฟลอปปี้ขนาด 1.44MB ➡️ ใช้ในระบบควบคุมรถไฟ, เครื่องมือแพทย์, และระบบอัตโนมัติในโรงงาน ➡️ เป็นสมาชิกผู้ก่อตั้งของ Eclipse IDE Consortium ➡️ มี GUI ชื่อ Photon microGUI ที่ออกแบบมาให้ฝังในระบบได้ง่าย ➡️ QNX ได้รับการยอมรับในวงการอุตสาหกรรมว่า “ไม่ล้ม” แม้ในสภาพแวดล้อมที่โหดที่สุด https://www.abortretry.fail/p/the-qnx-operating-system

⚖️ “Qualcomm ชนะคดี Arm อย่างเด็ดขาด — ศาลสหรัฐฯ ยุติข้อพิพาทสิทธิบัตร เปิดทางให้ Snapdragon X ลุยตลาด AI และเซิร์ฟเวอร์เต็มตัว” หลังจากต่อสู้กันในศาลมานานกว่า 3 ปี คดีระหว่าง Qualcomm และ Arm ก็สิ้นสุดลงอย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 1 ตุลาคม 2025 โดยศาลแขวงสหรัฐฯ ในรัฐเดลาแวร์ได้ตัดสินยกฟ้องข้อกล่าวหาสุดท้ายของ Arm ต่อ Qualcomm และบริษัทลูก Nuvia ถือเป็น “ชัยชนะอย่างสมบูรณ์” ของ Qualcomm ในคดีสิทธิบัตรที่สะเทือนวงการเซมิคอนดักเตอร์ จุดเริ่มต้นของคดีนี้เกิดขึ้นเมื่อ Qualcomm เข้าซื้อกิจการ Nuvia ในปี 2021 ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพที่พัฒนาแกนประมวลผลแบบ Arm สำหรับเซิร์ฟเวอร์ โดย Arm อ้างว่า Qualcomm ไม่มีสิทธิ์นำเทคโนโลยีของ Nuvia มาใช้ต่อโดยอัตโนมัติ และควรเจรจาข้อตกลงใหม่ แต่ศาลตัดสินว่า Qualcomm มีสิทธิ์ใช้เทคโนโลยีของ Nuvia ภายใต้ใบอนุญาตสถาปัตยกรรมเดิมที่ Qualcomm ถืออยู่แล้ว คณะลูกขุนเคยตัดสินในเดือนธันวาคม 2024 ว่า Qualcomm ไม่ได้ละเมิดข้อตกลง และคำตัดสินล่าสุดของศาลก็ยืนยันผลนั้น พร้อมปฏิเสธคำร้องของ Arm ที่ขอให้เปิดการพิจารณาคดีใหม่ ชัยชนะครั้งนี้เปิดทางให้ Qualcomm นำเทคโนโลยีแกนประมวลผล Oryon ที่พัฒนาโดย Nuvia ไปใช้ในผลิตภัณฑ์หลากหลาย เช่น Snapdragon X สำหรับพีซี, สมาร์ตโฟน, รถยนต์, เซิร์ฟเวอร์ AI และหุ่นยนต์ โดยไม่ต้องกังวลเรื่องข้อพิพาทด้านสิทธิบัตรอีกต่อไป ในขณะเดียวกัน Qualcomm ยังมีคดีฟ้องกลับ Arm อยู่ โดยกล่าวหาว่า Arm พยายามแทรกแซงความสัมพันธ์กับลูกค้า และส่งเสริมผลิตภัณฑ์ของตนเองเหนือพันธมิตรใน ecosystem ซึ่งคดีนี้จะเริ่มพิจารณาในเดือนมีนาคม 2026 ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ศาลสหรัฐฯ ยกฟ้องข้อกล่าวหาสุดท้ายของ Arm ต่อ Qualcomm และ Nuvia ➡️ คดีเริ่มต้นจากการที่ Qualcomm ซื้อกิจการ Nuvia ในปี 2021 ➡️ Arm อ้างว่า Qualcomm ต้องเจรจาใบอนุญาตใหม่ แต่ศาลตัดสินว่าไม่จำเป็น ➡️ คณะลูกขุนตัดสินในปี 2024 ว่า Qualcomm ไม่ละเมิดข้อตกลง ➡️ Qualcomm ได้สิทธิ์ใช้เทคโนโลยีของ Nuvia ภายใต้ใบอนุญาตเดิม ➡️ Qualcomm เตรียมนำแกน Oryon ไปใช้ใน Snapdragon X และผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ➡️ Qualcomm ฟ้องกลับ Arm ฐานแทรกแซงลูกค้าและขัดขวางนวัตกรรม ➡️ คดีฟ้องกลับจะเริ่มพิจารณาในเดือนมีนาคม 2026 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Nuvia ก่อตั้งโดยอดีตวิศวกร Apple เพื่อพัฒนาแกน CPU สำหรับเซิร์ฟเวอร์ ➡️ แกน Oryon ใช้สถาปัตยกรรม Armv8 แต่พัฒนาใหม่เกือบทั้งหมด ➡️ Qualcomm ตั้งเป้าใช้ Oryon ในพีซี Windows ที่ใช้ Snapdragon X ➡️ Arm กำลังขยายเข้าสู่ตลาดคลาวด์และ AI เพื่อเพิ่มรายได้จากใบอนุญาต ➡️ คดีนี้สะท้อนความขัดแย้งระหว่างผู้ถือสิทธิบัตรและพันธมิตรใน ecosystem https://securityonline.info/qualcomm-wins-complete-victory-over-arm-in-major-chip-licensing-lawsuit/

🚀 “Chrysalis: ยานอวกาศยาว 36 ไมล์ที่จะพามนุษย์สู่ดาวอื่น — แต่ไม่มีวันกลับบ้าน” ลองจินตนาการถึงการเดินทางที่ไม่มีวันย้อนกลับ — นั่นคือแนวคิดของ “Chrysalis” ยานอวกาศขนาดมหึมายาว 36 ไมล์ที่ออกแบบมาเพื่อพามนุษย์ 2,400 คนเดินทางข้ามจักรวาลไปยังดาว Proxima Centauri b ซึ่งอยู่ห่างจากโลกถึง 4.25 ปีแสง หรือประมาณ 25 ล้านล้านไมล์ Chrysalis ไม่ใช่แค่ยานอวกาศ แต่เป็น “เมืองลอยฟ้า” ที่มีโครงสร้างแบบ nested layers คล้ายตุ๊กตารัสเซีย โดยแต่ละชั้นมีหน้าที่เฉพาะ — ชั้นในสุดเป็นฟาร์มและระบบชีวภาพจำลองของโลก เช่น ป่าร้อนและป่าเย็น ถัดออกมาเป็นพื้นที่สาธารณะ เช่น สวน ห้องสมุด และบ้านที่พิมพ์ด้วย 3D ส่วนชั้นนอกสุดเป็นโกดังเก็บทรัพยากรและอุปกรณ์ ซึ่งอาจควบคุมโดยหุ่นยนต์ทั้งหมด เพื่อแก้ปัญหาการไม่มีแรงโน้มถ่วง ยานจะหมุนช้า ๆ เพื่อสร้างแรงโน้มถ่วงเทียม และมี “Cosmos Dome” เป็นจุดชมวิวจักรวาลในสภาพไร้น้ำหนัก การเดินทางจะกินเวลาราว 400 ปี — หมายความว่าผู้โดยสารรุ่นแรกจะไม่มีวันเห็นจุดหมายปลายทาง ลูกหลานของพวกเขาจะเกิด เติบโต และตายบนยานนี้ โดยมีระบบการจัดการประชากรอย่างเข้มงวด เช่น จำกัดช่วงอายุในการมีบุตรไว้ที่ 28–31 ปี และอนุญาตให้มีลูกได้ไม่เกินสองคน เพื่อเตรียมความพร้อม ทีมออกแบบเสนอให้ผู้โดยสารรุ่นแรกใช้ชีวิตในแอนตาร์กติกาเป็นเวลา 70–80 ปี เพื่อฝึกความอดทนต่อสภาพแวดล้อมที่โดดเดี่ยวและรุนแรง ก่อนขึ้นยานจริง แม้ Chrysalis จะยังเป็นแนวคิดในโครงการประกวด Project Hyperion แต่ก็ถือเป็นแบบจำลองที่จริงจังที่สุดเท่าที่เคยมีมา โดยใช้เทคโนโลยีที่ใกล้ความเป็นจริง เช่น nuclear fusion drive, ระบบ AI ร่วมบริหาร และโครงสร้างแบบ closed-loop ecosystem ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Chrysalis เป็นยานอวกาศแนวคิดที่ยาว 36 ไมล์ ออกแบบเพื่อเดินทางไปยัง Proxima Centauri b ➡️ รองรับผู้โดยสารได้ถึง 2,400 คน บนการเดินทางที่กินเวลาราว 400 ปี ➡️ โครงสร้างแบบ concentric layers มีฟาร์ม, พื้นที่สาธารณะ, ที่อยู่อาศัย, อุตสาหกรรม และโกดัง ➡️ ใช้การหมุนเพื่อสร้างแรงโน้มถ่วงเทียม และมี Cosmos Dome เป็นจุดชมวิวจักรวาล ➡️ ระบบประชากรจำกัดช่วงอายุในการมีบุตร และจำนวนลูกต่อคน ➡️ เตรียมผู้โดยสารรุ่นแรกด้วยการใช้ชีวิตในแอนตาร์กติกา 70–80 ปี ➡️ ใช้ nuclear fusion drive เป็นแหล่งพลังงานและแรงขับเคลื่อน ➡️ มีระบบบริหารร่วมระหว่างมนุษย์และ AI เพื่อรักษาเสถียรภาพทางสังคม ➡️ เป็นแนวคิดที่ชนะการประกวด Project Hyperion Design Competition ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Proxima Centauri b เป็นดาวเคราะห์ที่อาจมีสภาพเหมาะสมต่อการอยู่อาศัย ➡️ Nuclear fusion drive ยังอยู่ในขั้นทดลอง เช่น Direct Fusion Drive ที่ใช้ helium-3 และ deuterium ➡️ การสร้างยานขนาด 2.4 พันล้านตันต้องใช้จุดสมดุลแรงโน้มถ่วงระหว่างโลกกับดวงจันทร์ ➡️ การใช้ชีวิตแบบ multigenerational บนยานต้องมีระบบการศึกษาและสังคมที่ยั่งยืน ➡️ โครงการนี้ช่วยเปิดมุมมองใหม่ในการออกแบบระบบปิดสำหรับการอยู่รอดในสภาพแวดล้อมสุดขั้ว https://www.slashgear.com/1979060/chrysalis-spacecraft-concept-details/

🧬 “ความเหงาไม่ใช่แค่ความรู้สึก — แต่มันคือโรคเรื้อรังที่เปลี่ยนยีน ทำลายภูมิคุ้มกัน และเพิ่มความเสี่ยงตายเทียบเท่าการสูบบุหรี่” ในบทความล่าสุดโดย Faruk Alpay นักวิจัยด้านข้อมูลและสุขภาพ ได้เปิดเผยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ “โรคระบาดแห่งความเหงา” ที่กำลังคุกคามสุขภาพมนุษย์ทั่วโลก โดยมีหลักฐานทางชีววิทยาชัดเจนว่า ความเหงาเรื้อรังเพิ่มความเสี่ยงการเสียชีวิตถึง 32% และเพิ่มโอกาสเป็นโรคสมองเสื่อมถึง 31% ผ่านกลไกทางร่างกายที่คล้ายกับโรคเรื้อรัง เช่น การอักเสบเรื้อรัง, ความผิดปกติของภูมิคุ้มกัน, และการเปลี่ยนแปลงระดับยีน (epigenetic) การศึกษากว่า 90 งานวิจัยที่ครอบคลุมประชากรกว่า 2.2 ล้านคน พบว่าความเหงาทำให้ร่างกายผลิตโปรตีนที่เกี่ยวข้องกับโรคหัวใจ เบาหวาน และโรคทางระบบประสาท โดยเฉพาะ GDF15 และ PCSK9 ซึ่งมีความเชื่อมโยงกับความโดดเดี่ยวทางสังคมอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ ความเหงายังทำให้ระบบภูมิคุ้มกันทำงานผิดปกติ โดยร่างกายจะผลิตฮอร์โมนความเครียดแบบไม่สมดุล เกิดภาวะดื้อคอร์ติซอล และกระตุ้นยีนที่ก่อให้เกิดการอักเสบ ขณะเดียวกันก็ลดการตอบสนองต่อไวรัส ทำให้ผู้ที่เหงาเรื้อรังมีโอกาสติดเชื้อและเจ็บป่วยมากขึ้น แต่ข่าวดีคือ เรารู้วิธีรักษาแล้ว — โปรแกรมฝึกสติแบบ 8 สัปดาห์สามารถลดความเหงาได้ถึง 22%, โปรแกรมชุมชนในบาร์เซโลนาใช้กิจกรรมกลุ่มและโยคะลดความเหงาได้เกือบครึ่งใน 6 เดือน และการใช้สัตว์เลี้ยง (จริงหรือหุ่นยนต์) กับผู้สูงอายุให้ผลลัพธ์ดีถึง 100% ในการลดความรู้สึกโดดเดี่ยว แม้ความเหงาจะเป็นภัยเงียบที่ซ่อนอยู่ในชีวิตประจำวัน แต่การยอมรับมันอย่างไม่ตัดสิน และการสร้างความเชื่อมโยงใหม่ ๆ ผ่านกิจกรรมง่าย ๆ เช่น การทักทายเพื่อนบ้าน หรือการเข้าร่วมกลุ่มอาสา ก็สามารถเปลี่ยนแปลงสุขภาพกายและใจได้อย่างแท้จริง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ความเหงาเรื้อรังเพิ่มความเสี่ยงการเสียชีวิต 32% และโรคสมองเสื่อม 31% ➡️ มีการเปลี่ยนแปลงระดับโปรตีนในร่างกาย เช่น GDF15 และ PCSK9 ที่เชื่อมโยงกับโรคเรื้อรัง ➡️ ความเหงาทำให้เกิดการอักเสบเรื้อรังและภูมิคุ้มกันผิดปกติ ➡️ ระบบฮอร์โมนเครียด (HPA axis) ทำงานผิดปกติ เกิดภาวะดื้อคอร์ติซอล ➡️ ความเหงาเร่งอายุชีวภาพผ่านการเปลี่ยนแปลง epigenetic เช่น DNA methylation ➡️ โปรแกรมฝึกสติ 14 วันลดความเหงาได้ 22% และเพิ่มการเข้าสังคมเฉลี่ย 2 ครั้งต่อวัน ➡️ โปรแกรมชุมชนในบาร์เซโลนา ลดความเหงาได้ 48.3% ภายใน 18 สัปดาห์ ➡️ การใช้สัตว์เลี้ยงหรือหุ่นยนต์ช่วยลดความเหงาในผู้สูงอายุได้ 100% ➡️ การยอมรับความเหงาโดยไม่ตัดสิน (Monitor + Accept) มีผลดีกว่าการพยายาม “ต่อสู้” กับมัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ WHO ระบุว่าความเหงาเป็นภัยต่อสุขภาพเทียบเท่าการสูบบุหรี่ 15 มวนต่อวัน ➡️ ความเหงาทำให้เกิดโรคหัวใจ, เบาหวาน, ซึมเศร้า และลดอายุขัยอย่างมีนัยสำคัญ ➡️ การเชื่อมโยงทางสังคมช่วยลดการอักเสบและเพิ่มภูมิคุ้มกันในระยะยาว ➡️ โปรแกรม “social prescribing” ในอังกฤษช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพได้ถึง £3.42 ต่อ £1 ที่ลงทุน ➡️ ความเหงาส่งผลต่อเศรษฐกิจ เช่น ลดประสิทธิภาพการทำงาน และเพิ่มค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพ https://lightcapai.medium.com/the-loneliness-epidemic-threatens-physical-health-like-smoking-e063220dde8b

🌊 “Yantar: เรือสอดแนมรัสเซียที่กำลัง ‘เดินสาย’ ใต้ทะเลยุโรป — เมื่อสายเคเบิลกลายเป็นสมรภูมิใหม่ของสงครามเงียบ” รายงานล่าสุดจาก Financial Times และหน่วยงานความมั่นคงยุโรปเปิดเผยว่า เรือ Yantar ของรัสเซีย ซึ่งถูกระบุว่าเป็น “เรือสอดแนมทางทหาร” ได้ถูกติดตามขณะเคลื่อนที่อย่างลับ ๆ ตามแนวสายเคเบิลใต้น้ำที่เชื่อมโยงประเทศ NATO ทั่วชายฝั่งมหาสมุทรแอตแลนติกของยุโรป โดยมีเป้าหมายเพื่อ “ทำแผนที่” และอาจ “สกัดกั้น” การสื่อสารที่สำคัญของพันธมิตร NATO Yantar ถูกระบุว่าออกเดินทางจากคาบสมุทร Kola ของรัสเซียตั้งแต่ปลายปี 2024 โดยปลอมตัวเป็นเรือพลเรือน แต่ติดตั้งอุปกรณ์สอดแนมเต็มรูปแบบ เช่น ระบบเรดาร์, แขนกลใต้น้ำ, และยานดำน้ำไร้คนขับ ซึ่งสามารถเข้าถึงสายเคเบิลที่อยู่ลึกถึง 6,000 เมตร เรือถูกพบในหลายจุดสำคัญ เช่น ทะเลไอริช, ช่องแคบอังกฤษ, และระหว่างนอร์เวย์กับหมู่เกาะ Svalbard ซึ่งเป็นพื้นที่ยุทธศาสตร์ในอาร์กติก โดยมีการเคลื่อนไหวที่พยายามหลบเลี่ยงการตรวจจับ เช่น ไม่ส่งสัญญาณตำแหน่ง และเคลื่อนที่ช้าเหนือสายเคเบิลโดยตรง ข้อมูลจากดาวเทียม Sentinel-1 ของ ESA แสดงให้เห็นว่า Yantar เคลื่อนตัวอย่างมีเป้าหมาย และมีการหยุดตามจุดที่ตรงกับตำแหน่งสายเคเบิลพลังงาน, อินเทอร์เน็ต, และระบบสื่อสารทางทหาร เช่น Integrated Undersea Surveillance System ที่ใช้ติดตามเรือดำน้ำของศัตรู ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า หากรัสเซียต้องการโจมตีแบบ “สงครามลูกผสม” การตัดสายเคเบิลเหล่านี้อาจทำให้ประเทศตะวันตก “มืดสนิท” ทั้งในด้านพลังงาน, การเงิน, และการสื่อสาร โดยเฉพาะในช่วงที่ความตึงเครียดกับยูเครนและ NATO ยังคงสูงขึ้น ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ เรือ Yantar ของรัสเซียถูกติดตามขณะเคลื่อนที่ตามแนวสายเคเบิลใต้น้ำของ NATO ➡️ เรือถูกระบุว่าเป็นเรือสอดแนมทางทหารที่ติดตั้งอุปกรณ์สอดแนมเต็มรูปแบบ ➡️ จุดที่พบเรือ ได้แก่ ทะเลไอริช, ช่องแคบอังกฤษ, และระหว่างนอร์เวย์กับ Svalbard ➡️ ใช้ดาวเทียม Sentinel-1 ของ ESA ในการติดตามตำแหน่งเรือ ➡️ เรือสามารถปล่อยยานใต้น้ำและแขนกลเพื่อเข้าถึงสายเคเบิลลึกถึง 6,000 เมตร ➡️ เป้าหมายคือการทำแผนที่และอาจสกัดกั้นการสื่อสารของ NATO ➡️ สายเคเบิลที่ถูกติดตามรวมถึงระบบติดตามเรือดำน้ำ Integrated Undersea Surveillance System ➡️ รัฐบาลอังกฤษและ NATO เริ่มพัฒนาเทคโนโลยีป้องกัน เช่น หุ่นยนต์ใต้น้ำและโดรนตรวจการณ์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ สายเคเบิลใต้น้ำส่งข้อมูลกว่า 95% ของการสื่อสารทั่วโลก และรองรับธุรกรรมการเงินกว่า $10 ล้านล้านต่อวัน ➡️ รัสเซียมีหน่วยงานลับชื่อ GUGI ที่ดูแลเรือ Yantar และยานใต้น้ำกว่า 50 ลำ ➡️ การตัดสายเคเบิลเคยเกิดขึ้นจริง เช่น กรณีสายเคเบิลระหว่างฟินแลนด์และสวีเดนถูกตัดในปี 2024 ➡️ สายเคเบิลบางเส้นมีความลับสูง เช่น เส้นที่ใช้ติดตามเรือดำน้ำของศัตรู ➡️ ประเทศในยุโรปเริ่มใช้โดรนอัตโนมัติเพื่อตรวจสอบและป้องกันการโจมตีใต้น้ำ https://www.tomshardware.com/tech-industry/moscow-military-spy-ship-tracked-mapping-and-surveilling-nato-undersea-cables-shes-following-cable-lines-and-pipelines-making-stops-we-are-monitoring-her-very-closely

🎮 “แขนกลช่วยเล็งจาก AI ดัน YouTuber ขึ้นอันดับ 2 โลก — เมื่อ ‘Aimbot’ กลายเป็น ‘Aimborg’ ในชีวิตจริง” Nick Zetta หรือที่รู้จักในชื่อ Basically Homeless บน YouTube ได้สร้างสิ่งที่เรียกว่า “แขนกลช่วยเล็ง” หรือ exoskeleton แบบโฮมเมด ที่ใช้ AI และฮาร์ดแวร์จริงในการปรับท่าทางแขนและนิ้วของเขา เพื่อให้เล็งเป้าในเกม FPS ได้แม่นยำขึ้น โดยเป้าหมายคือการไต่ขึ้นอันดับใน Aimlabs ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มฝึกเล็งยอดนิยมของเกมเมอร์สายแข่งขัน อุปกรณ์นี้ประกอบด้วยกล้องความเร็วสูง, ชิป Nvidia Jetson, มอเตอร์, เซอร์โว และชิ้นส่วน 3D-printed ที่ติดตั้งบนแขนและนิ้วของเขา โดยระบบจะตรวจจับตำแหน่งมือและเป้าหมายบนหน้าจอ แล้วปรับท่าทางของแขนให้เล็งเป้าได้แม่นยำขึ้นแบบเรียลไทม์ ในช่วงแรกของการทดลอง คะแนนของเขากลับลดลงถึง 20% เพราะยังไม่ชินกับการปล่อยให้ระบบควบคุมแขน แต่เมื่อปรับตัวได้ เขาสามารถเพิ่มคะแนนได้ถึง 3% จากเดิม และหลังจากปรับปรุงระบบให้มี latency ต่ำลงจาก 50ms เหลือเพียง 17ms พร้อมเพิ่มแรงมอเตอร์ให้แข็งแรงขึ้น เขาก็สามารถเพิ่มคะแนนได้แบบก้าวกระโดด — จาก 12% เป็น 28%, 43% และสุดท้าย 63% ซึ่งทำให้เขาขึ้นอันดับ 2 ของโลกใน Aimlabs แม้จะดูเหมือน “โกง” แต่ในทางเทคนิคแล้ว เกมไม่สามารถตรวจจับได้ เพราะเป็นการปรับท่าทางในโลกจริง ไม่ใช่การแฮกซอฟต์แวร์ ทำให้เกิดคำถามใหม่ว่า “ถ้า AI ควบคุมร่างกายเราแทน จะถือว่าโกงหรือไม่?” ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Nick Zetta สร้างแขนกลช่วยเล็งแบบโฮมเมดเพื่อใช้ใน Aimlabs ➡️ ใช้กล้องความเร็วสูง, Nvidia Jetson, มอเตอร์ และเซอร์โวควบคุมแขนและนิ้ว ➡️ ระบบสามารถปรับท่าทางแขนให้เล็งเป้าได้แม่นยำขึ้นแบบเรียลไทม์ ➡️ latency ของระบบลดลงจาก 50ms เหลือเพียง 17ms ➡️ เพิ่มแรงมอเตอร์ให้แข็งแรงขึ้นเพื่อควบคุมแขนแม้มีแรงต้าน ➡️ คะแนนเพิ่มขึ้นจากเดิม 3% ไปจนถึง 63% หลังปรับระบบ ➡️ ขึ้นอันดับ 2 ของโลกใน Aimlabs leaderboard ➡️ ระบบใช้ YOLO model ในการตรวจจับเป้าหมายบนหน้าจอ ➡️ อุปกรณ์ประกอบด้วยชิ้นส่วน 3D-printed และกลไกที่ติดตั้งบนแขนจริง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Nvidia Jetson เป็นชิปที่นิยมใช้ในงาน AI ฝังตัว เช่น หุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ ➡️ YOLO (You Only Look Once) เป็นโมเดล AI ที่ใช้ในการตรวจจับวัตถุแบบเรียลไทม์ ➡️ Aimlabs เป็นแพลตฟอร์มฝึกเล็งที่ใช้โดยนักกีฬาอีสปอร์ตทั่วโลก ➡️ การใช้ exoskeleton ในการควบคุมร่างกายเริ่มถูกนำไปใช้ในงานแพทย์และกายภาพบำบัด ➡️ การผสมผสาน AI กับร่างกายมนุษย์กำลังเป็นแนวทางใหม่ในวงการเทคโนโลยี https://www.tomshardware.com/video-games/pc-gaming/youtubers-homebrew-aim-assist-exoskeleton-grabs-them-second-place-in-global-aimlabs-leader-board-63-percent-aim-boost-from-ai-powered-project

ประธานาธิบดีวลาดิมีร์ ปูติน ผู้บัญชาการทหารสูงสุดแห่งกองทัพรัสเซีย แต่งกายในชุดทหารร่วมชมซ้อมรบ "Zapad - 2025" ที่สนามฝึกซ้อมมูลิโน(Mulino training ground) ในภูมิภาคนิจนีนอฟโกรอด(Nizhny Novgorod region) ซึ่งเป็นสถานที่หลักของการซ้อมรบรัสเซีย-เบลารุส . การซ้อมรบ Zapad-2025 นอกจากเบลารุสแล้ว ยังมีประเทศใหญ่อีกหลายประเทศที่เข้าร่วมในครั้งนี้ เช่น บังกลาเทศ อินเดีย อิหร่าน บูร์กินาฟาโซ สาธารณรัฐคองโก และมาลี โดยรวมแล้วมีคณะผู้แทนจากต่างประเทศเข้าร่วมการซ้อมรบนี้ทั้งสิ้น 25 คณะ ส่งผลให้ประเทศในยุโรปจับตาการเคลื่อนไหวของรัสเซียและพันธมิตรในครั้งนี้อย่างใกล้ชิด . การซ้อมรบ "Zapad-2025" จัดขึ้นที่สนามฝึก 41 แห่ง รวมถึง 4 แห่งในเบลารุส มีกำลังพลทหารเข้าร่วม 100,000 นาย เครื่องบิน 333 ลำ เรือรบอีกเกือบ 250 ลำ และระบบอาวุธและอุปกรณ์ประมาณ 10,000 ชุด ทั้งหมดเป็นของใหม่ที่ทันสมัยสำหรับปฏิบัติการรบจริง ประกอบด้วยการใช้อากาศยานไร้คนขับ โดรนหุ่นยนต์ภาคพื้นดิน การโจมตีด้วยรถจักรยานยนต์ . นอกจากนี้ แผนการซ้อมรบยังอิงจากประสบการณ์ที่ได้รับจากปฏิบัติการพิเศษทางทหารในยูเครน เป้าหมายของการซ้อมรบ คือการฝึกซ้อมการร่วมมือในการป้องกันประเทศรัสเซียและเบลารุสจากการรุกรานใดๆ

..CCPจีนคอมมิวนิสต์อันตรายโคตรๆ,คอมมิวนิสต์ก็คือเผด็จการตัวพ่อ,ยิงเอาAIหุ่นยนต์มาติดตามผู้คนอีก จะฝังชิปจะสแกนอะไรๆก็ตามคือการควบคุมมนุษย์ ติดตามตัว ไล่ล่าเหยื่ออยู่ไหนไปจับได้ตรงจุดที่เหยื่อมนุษย์นั้นอยู่นั้นเอง,ผิดกฎหมายคอมมิวนิสต์มันคือโทษตายรออยู่,อวัยวะคือได้เก็บเกี่ยวแน่นอน,ccpจีนจริงๆคือพวกฝ่ายมืดก็ด้วย,จับมนุษย์ไปชำแหละก็มีจริงโดยพวกมัน,อะดริโนโครมคือยาอายุวัฒนะตัวจริง,แอปจีน มือถือจีน กล้องจีน หุ่นยนต์จีน AIจีนจึงอันตรายมากเพราะccpปกครองในจีนมากว่าจีนฝ่ายดีปกครอง,จีนฝ่ายดีกำลังต่อสู้กับจีนccpฝ่ายไม่ดีภายในประเทศจีนเอง,จีนเทาคือจีนของccpฝ่ายไม่ดีหนีออกมาจากจีนทั้งแบบตั้งใจออกมาเองและหนีออกมาจริงจากการถูกไล่ล่าของรัฐบาลจีนฝ่ายดี,แต่ภาพรวมจีนอันตรายของจริง,เราไม่รู้เลยว่าเขาคิดอะไรกันแน่,คนไทยหากหลงไปใช้แอปจีน ลงทะเบียนด้วยบัตรประชาชน มันจำจนตายAIของมันไม่ลบข้อมูลคุณทิ้งหรอก,หมายหัวคุณก็หมายหัวแบบนั้น บล็อคคุณก็บล็อคแบบนั้น ดูติ๊กต๊อกคือตัวอย่าง บทจะปิดบัญชีคุณมันปิดเลย,อายัดตะกร้าขายของคุณมันอายัดเลย,คอมมิวนิสต์ระดับแอป,ถ้าไม่มีอเมริกาถ่วงดุลอำนาจก็อันตรายเช่นกัน,แม้อเมริกาเหี้ยปล้นบ่อน้ำมันในไทยเราส่วนมากส่วนใหญ่,จีนก็ใช่ว่าไม่ปล้นชิงทรัพยากรมีค่ามากมายด้วย บ่อน้ำมันมันก็ได้สัมปทานเหมือนกัน อีสานโรงงานจีนตรึม เหมืองแร่โปแตสก็จีนได้ไปไม่น้อยในอีสาน ผูกขาดเลยก็ว่า ยุคใครค้นข้อมูลก็รู้, ..ตัวพ่อไม่น้อยหน้าอเมริกาที่ปล้นชิงไทยในทรัพยากรมีค่ามากมายบนแผ่นดินไทยก็จีนนี้ล่ะ,กดดันธรรมดาที่ไหน ของฟรีไม่มีในโลก ไทยต้องแลกอะไรสาระพัดกับจีนก็ด้วย,ลาวเป็นของจีนแล้วเกือบหมดประเทศ แร่เอิร์ธที่พบในลาว ทำไปทำมาตกเป็นของจีนหมดอีกล่ะ รัสเชียด้วย เอาอาวุธมาให้ลาวทำดีกับลาวหมายแร่เอิร์ธก็ได้และแร่อื่นๆตรึมเต็มลาวที่จีนสแกนจากดาวเทียมค้นพบนานแล้ว หามุกมายึดลาวแบบไหนที่ผู้นำโง่ๆให้ตกหลุมจีนนั้นล่ะ,ขนทรัพยากรมีค่าแร่ธาตุออกจากลาวไปแปรรูปที่จีนตรึม รวมซื้อคนลาวชั่งกิโลไปแดกด้วย ชำแหละค้ามนุษย์ค้าอวัยวะคนลาวสบายใจเลย,จีนจึงอันตรายมากๆจะยุคสมัยใดๆก็ตามทั้งยุคสมัยใหม่คนจีนรุ่นไฮบริดจ์ลูกผสมแรปทีเลี่ยนก็มีไม่น้อย โคลนคนจีนมหาศาลอีก,มาใช้แรงงานโดยเฉพาะ ใช้เสร็จฆ่ากินฆ่าแดกเลยเพราะไม่มีสำนึกจิตใจอะไรแค่โคลน,ทั้งโคลนทั้งหุ่นยนต์ผลิตมาทำลายโลกทีละน้อย แอบซ่อนใต้ดินตรึม,คนเหล็กมาแน่, ..เขมร พม่า จีนแรปทีเลี่ยนค้าแดกมนุษย์มีเยอะมาก,เอเชียอาเชียนต้องตื่นรู้และร่วมกันสแกนกำจัดอย่างจริงจัง,ต้องทำให้แต่ละประเทศสงบให้ได้ก่อนเราจะพูดคุยและลงมือกำจัดอมนุษย์พวกนี้ในแต่ละชาติได้,เริ่มจากเขมรก่อน,ฮุนเซนแท้จริงคือแรปทีเลี่ยนดีๆนี้ล่ะก็ได้ สายมืดผู้รับใช้ตัวจริงของอีลิทเลว,มันเปิดเผยตัวตนชัดเจนในยุคเวลานี้เพราะโคตรพ่อโคตรแมร่งมันสั่งให้เปิดเผยตัวตนแล้วหลังยุคโควิดมานั้นเอง,ความดุเดือดไล่ล่ากำจัดจึงเกิดขึ้น สงครามฝ่ายดีและฝ่ายชั่วจึงอุบัติขึ้นจริงจัง,พม่าอ่องชานโดนทำลาย แหล่งค้ามนุษย์ก็กระเจิงด้วย,โดยแม่ทัพพม่ายึดอำนาจ,จึงหนีมาเขมรอพยพมาเกือบหมด,เขมรจึงลุกเป็นไฟ แหล่งค้ามนุษย์ชำแหละมนุษย์ส่งออกจึงย้ายมาเขมร,ส่วนจีนตัวพ่อค้ามนุษย์อยู่แล้วซึ่งจีนฝ่ายดีต้องจัดการจริงจังภายในตนเอง,อเมริกาก็เหี้ยใช่น้อยโคตรพ่อโคตรแม่ตัวแดกเด็กฮับค้ามนุษย์ของโลก ส่งออกไปดวงจันทร์ด้วย,ไม่ต่างจากวาติกันยุโรปหรืออิสราเอลยูเครนฮับประจำโซนยุโรป, ..คนไทยเราต้องสามัคคีจริงๆ,กำจัดเขมรให้สิ้นซากก่อน,อาเชียนจะสงบทันที อีลิทจะปั่นป่วนอาเชียนยาก ภาคใต้เราก็มันนั่นล่ะทำ,รัฐบาลนี้ทรยศเราก็จบมันเลย,ยึดอำนาจด้วยทหารพระราชาเสีย ทหารพระราชาคุ้มครองความสงบมั่นคงไว้เบื้องต้นในวิกฤติโลกปัจจุบันนี้ เราสามารถปกป้องประเทศไทยให้รอดพ้นวิกฤติได้,ถ้าปล่อยให้นักการเมืองเหี้ยนี้ปกครองอีกอันตรายมาก,จะตัดสินใจยึดอำนาจหรือไม่ดูที่นายกฯหนูกล้ายกเลิกmou43,44ในคณะครม.ตนประชุมครั้งแรกมั้ย,ถ้าไม่ยกเลิก ตัดสินใจได้เลยว่า เป็นฝ่ายตรงข้ามอธิปไตยดินแดนแผ่นดินไทยชัดเจน มีเจตนาต้องการทำให้เสียแผ่นดินไทยถึง1:150,000แล้ว ผิด ม.119 ชัดเจนเป็นภัยร้ายแรงต่อชาติไทยเสมือนเขมรที่รุกรานไทยในปัจจุบัน. https://youtube.com/watch?v=o6UDZvG0uTQ&si=B738trQKOn4osC2A

🎙️ เรื่องเล่าจากปลอกเท้าเด็กถึงหม้ออบอัจฉริยะ: เมื่อแกดเจ็ตเล็ก ๆ กลายเป็นฮีโร่ของชีวิตประจำวัน ในยุคที่เทคโนโลยีถูกพูดถึงแต่เรื่อง AI, สมาร์ตโฟนเรือธง หรือหุ่นยนต์สุดล้ำ มีอุปกรณ์อีกกลุ่มหนึ่งที่ไม่ค่อยได้ขึ้นพาดหัวข่าว แต่กลับได้รับเสียงชื่นชมจากผู้ใช้จริงอย่างต่อเนื่อง เพราะมันช่วยแก้ปัญหาเล็ก ๆ ที่เราพบทุกวัน ✅ อุปกรณ์อัจฉริยะที่ถูกมองข้ามแต่มีประโยชน์จริง ➡️ Rabbit Air A3: ฟอกอากาศพร้อมรายงานคุณภาพแบบเรียลไทม์ ➡️ Petcube GPS Tracker: ติดตามสัตว์เลี้ยงแบบเรียลไทม์ พร้อมโหมด Lost Dog ➡️ KeySmart SmartCard: ขนาดเท่าบัตรเครดิต ใช้ Find My และชาร์จไร้สาย ➡️ Tovala Smart Oven: สแกน QR code ปรับอุณหภูมิอัตโนมัติ ➡️ Petkit Eversweet: น้ำพุสัตว์เลี้ยงพร้อม motion sensor และแจ้งเตือน ➡️ Yoto Player: เครื่องเล่นหนังสือเสียงสำหรับเด็ก ไม่มีหน้าจอ ➡️ Skylight Frame: กรอบรูปดิจิทัลที่รับภาพจากแอป ➡️ Owlet Dream Sock: วัดชีพจรและออกซิเจนของทารก ➡️ Oral B iO: แปรงสีฟันอัจฉริยะพร้อมเซนเซอร์แรงกด ➡️ Smart Nora: อุปกรณ์ลดการกรนแบบไม่รบกวนการนอน ➡️ X-Sense Smoke Detector: แจ้งเตือนผ่านมือถือ แยกแยะควันจากอาหาร ➡️ Dyson Co-anda2x: เครื่องจัดแต่งผมอัจฉริยะพร้อม RFID และโปรไฟล์ผู้ใช้ ➡️ Itigoitie Smart Pot: กระถางต้นไม้ที่แจ้งเตือนความต้องการของพืช https://www.slashgear.com/1959415/overlooked-smart-gadgets-users-say-worth-trying/

🤖 “Ant Group เปิดตัวหุ่นยนต์ R1 — ก้าวแรกสู่ยุค AI ที่มีร่างกาย พร้อมท้าชน Tesla และ Unitree” Ant Group บริษัทฟินเทคชื่อดังที่ได้รับการสนับสนุนจาก Jack Ma ได้เปิดตัวหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์รุ่นแรกของตนในชื่อ “R1” ผ่านบริษัทลูก Robbyant ในงาน Inclusion Conference ที่เซี่ยงไฮ้เมื่อวันที่ 11 กันยายน 2025 โดยถือเป็นการเข้าสู่สนามแข่งขันด้าน embodied AI อย่างเต็มตัว ซึ่งมีคู่แข่งระดับโลกอย่าง Tesla, Unitree Robotics และบริษัทสตาร์ทอัพอีกมากมาย หุ่นยนต์ R1 ถูกออกแบบให้มีความสามารถหลากหลาย เช่น เป็นไกด์นำเที่ยว, คัดแยกยาในร้านขายยา, ให้คำปรึกษาทางการแพทย์ และทำงานครัวพื้นฐาน โดยเน้นการพัฒนา “สมอง” มากกว่ารูปร่าง — Ant Group เชื่อว่าความฉลาดจากโมเดล AI ขนาดใหญ่จะเป็นตัวกำหนดอนาคตของหุ่นยนต์ มากกว่าการออกแบบฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียว R1 มีน้ำหนักประมาณ 110 กิโลกรัม สูงราว 1.6–1.75 เมตร เคลื่อนที่ได้ด้วยความเร็วไม่เกิน 1.5 เมตรต่อวินาที และมีข้อต่อที่เคลื่อนไหวได้ถึง 34 จุด โดยใช้ชิ้นส่วนจากซัพพลายเออร์จีน เช่น Ti5 และ Galaxea AI ซึ่ง Ant Group เป็นผู้สนับสนุน นอกจากการเปิดตัว R1 แล้ว Ant ยังอยู่ระหว่างการพัฒนาโมเดลภาษา BaiLing ของตนเอง และทดลองฝึกด้วยชิปที่ผลิตในประเทศจีน เพื่อเสริมความเป็นอิสระด้านเทคโนโลยี AI ของประเทศ ✅ จุดเด่นของหุ่นยนต์ R1 จาก Ant Group ➡️ เปิดตัวในงาน Inclusion Conference ที่เซี่ยงไฮ้ วันที่ 11 กันยายน 2025 ➡️ พัฒนาโดย Robbyant บริษัทลูกของ Ant Group ➡️ มีความสามารถหลากหลาย เช่น ทำงานครัว, เป็นไกด์, คัดแยกยา, ให้คำปรึกษา ➡️ เน้นการพัฒนา “สมอง” ด้วยโมเดล AI มากกว่าการออกแบบฮาร์ดแวร์ ✅ สเปกและการใช้งานของ R1 ➡️ น้ำหนัก 110 กิโลกรัม สูง 1.6–1.75 เมตร เคลื่อนที่ได้ไม่เกิน 1.5 เมตร/วินาที ➡️ มีข้อต่อเคลื่อนไหวได้ 34 จุด ใช้ชิ้นส่วนจากซัพพลายเออร์จีน ➡️ อยู่ในขั้นตอนการผลิตและส่งมอบให้ลูกค้า เช่น พิพิธภัณฑ์เซี่ยงไฮ้ ➡️ ไม่ขายเป็นเครื่องเดี่ยว แต่เป็น “โซลูชันตามสถานการณ์” ✅ วิสัยทัศน์ของ Ant Group ➡️ มองหุ่นยนต์เป็นช่องทางขยายบริการดิจิทัลสู่โลกจริง เช่น การเงินและสาธารณสุข ➡️ พัฒนาโมเดลภาษา BaiLing เพื่อใช้กับหุ่นยนต์และบริการ AI ➡️ ทดลองฝึกโมเดลด้วยชิปที่ผลิตในจีนเพื่อลดต้นทุนและพึ่งพาต่างประเทศ ➡️ มุ่งเน้น embodied intelligence เพื่อสร้างหุ่นยนต์ที่เข้าใจและตอบสนองมนุษย์ได้ดีขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Tesla อยู่ระหว่างพัฒนา Optimus รุ่น 3 ที่มีความคล่องตัวสูงและราคาต่ำ ➡️ Unitree Robotics เป็นผู้นำด้านหุ่นยนต์เคลื่อนที่ในจีน ➡️ Nvidia สนับสนุนหลายบริษัทด้วย Jetson modules และ Isaac Sim ➡️ ตลาด embodied AI กำลังเติบโตอย่างรวดเร็วในภาคการผลิต, โลจิสติกส์ และการดูแลสุขภาพ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/11/jack-ma-backed-ants-first-humanoid-robot-sheds-light-on-its-ai-ambitions

🌿 “LUBA Mini AWD LiDAR: หุ่นยนต์ตัดหญ้าอัจฉริยะที่ไม่หลงทางอีกต่อไป — เมื่อ LiDAR, RTK และกล้อง 3D รวมพลังในระบบ Tri-Fusion” หุ่นยนต์ตัดหญ้าเคยเป็นของเล่นสำหรับคนรักเทคโนโลยี แต่วันนี้มันกลายเป็นเครื่องมือจริงจังสำหรับเจ้าของบ้านที่ต้องการความแม่นยำและความสะดวกสบาย ล่าสุด Mammotion เปิดตัว LUBA Mini AWD LiDAR หุ่นยนต์ตัดหญ้ารุ่นใหม่ที่มาพร้อมระบบนำทาง Tri-Fusion ซึ่งรวมเทคโนโลยีสามอย่างไว้ในเครื่องเดียว: RTK, กล้อง 3D และ LiDAR แบบ solid-state แต่ละเทคโนโลยีมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง — RTK เหมาะกับพื้นที่โล่งแต่สัญญาณดาวเทียมอาจถูกบังด้วยต้นไม้, LiDAR แม่นยำในพื้นที่มีสิ่งกีดขวางแต่ไม่ดีในพื้นที่โล่ง, ส่วนกล้อง 3D ช่วยหลบหลีกวัตถุแต่ต้องการแสงเพื่อทำงานได้ดี. LUBA Mini AWD LiDAR จึงใช้ระบบ Tri-Fusion เพื่อสลับการทำงานระหว่างสามเทคโนโลยีตามสภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์ เพื่อให้ได้ความแม่นยำระดับ ±1 ซม. ไม่ว่าจะเป็นสนามหญ้าที่มีร่มเงา, ทางลาด, หรือพื้นที่ที่เต็มไปด้วยสิ่งกีดขวาง ตัวเครื่องยังมาพร้อมระบบขับเคลื่อน 4 ล้อ (AWD) ที่สามารถไต่ทางลาดได้ถึง 80% และตัดหญ้าได้แม้ในพื้นที่ขรุขระหรือริมแม่น้ำ โดยไม่ต้องใช้สายล้อมเขตหรือสถานีฐานภายนอก ทำให้การติดตั้งง่ายขึ้นมาก ✅ เทคโนโลยี Tri-Fusion ใน LUBA Mini AWD LiDAR ➡️ รวม RTK, LiDAR และกล้อง 3D เพื่อความแม่นยำระดับ ±1 ซม. ➡️ สลับการทำงานระหว่างเทคโนโลยีตามสภาพแวดล้อมแบบอัตโนมัติ ➡️ RTK ใช้ในพื้นที่โล่ง, LiDAR ใช้ในพื้นที่มีสิ่งกีดขวาง, กล้องใช้หลบหลีกวัตถุ ➡️ ไม่ต้องใช้สายล้อมเขตหรือสถานีฐาน — ติดตั้งง่ายและรวดเร็ว ✅ ความสามารถของตัวเครื่อง ➡️ ขับเคลื่อน 4 ล้อ (AWD) ไต่ทางลาดได้ถึง 80% ➡️ ตัดหญ้าได้ในพื้นที่ขนาด 1,500 ตร.ม. ด้วยความแม่นยำสูง ➡️ ใช้ LiDAR แบบ 144-beam สร้างแผนที่ 3D ด้วย 200,000 จุดต่อวินาที ➡️ ตรวจจับวัตถุที่สะท้อนแสงต่ำ เช่น สัตว์เลี้ยงหรือของเล่นสีดำ ✅ การใช้งานจริงและความสะดวก ➡️ ทำงานเงียบ (ต่ำกว่า 60 dB) เหมาะกับพื้นที่อยู่อาศัย ➡️ รองรับการทำงานหลายโซนในสนามเดียวกัน ➡️ ไม่ต้องตั้งค่าซับซ้อน — ระบบประเมินสภาพแวดล้อมอัตโนมัติ ➡️ เหมาะกับสนามหญ้าที่มีต้นไม้, เฟอร์นิเจอร์กลางแจ้ง, หรือสิ่งกีดขวางอื่น ๆ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ เทคโนโลยี LiDAR เคยใช้ในหุ่นยนต์ดูดฝุ่น แต่เพิ่งถูกนำมาใช้ในหุ่นยนต์ตัดหญ้า ➡️ RTK คือเทคโนโลยีดาวเทียมที่ใช้ในงานเกษตรแม่นยำและโดรน ➡️ กล้อง 3D ช่วยให้หุ่นยนต์หลบหลีกวัตถุได้แม่นยำขึ้น แต่ต้องการแสง ➡️ Mammotion เคยใช้ระบบ dual-sensor ในรุ่นก่อนหน้า ก่อนพัฒนาเป็น Tri-Fusion https://www.techradar.com/home/smart-home/this-new-robot-mower-switches-between-lidar-rtk-and-cameras-to-make-sure-it-never-gets-lost

เมื่อหุ่นยนต์มาทำงานแทนคนแล้วคนควรปรับตัวอย่างไร ?

🧠 “Neuralink ผ่าน 2,000 วันใช้งานจริง! ผู้ป่วยควบคุมคอมพิวเตอร์ด้วยความคิด — ก้าวใหม่ของเทคโนโลยีเชื่อมสมองกับเครื่องจักร” ลองจินตนาการว่าคุณสามารถควบคุมคอมพิวเตอร์ได้ด้วยความคิด โดยไม่ต้องขยับมือหรือพูดออกมา — นั่นคือสิ่งที่ Neuralink บริษัทของ Elon Musk กำลังทำให้เป็นจริง และล่าสุดได้ประกาศว่า มีผู้ป่วย 12 คนทั่วโลกที่ใช้อุปกรณ์ฝังสมองของบริษัทมาแล้วรวมกันกว่า 2,000 วัน หรือกว่า 15,000 ชั่วโมง หนึ่งในผู้ใช้ที่โด่งดังที่สุดคือ Noland Arbaugh ผู้ที่เป็นอัมพาตจากอุบัติเหตุทางน้ำในปี 2016 และได้รับการฝังชิป Neuralink ในปี 2024 หลังจากนั้นเขาสามารถเล่นวิดีโอเกม เรียนภาษา และควบคุมอุปกรณ์ต่างๆ ด้วยความคิดเพียงอย่างเดียว การประกาศครั้งนี้เกิดขึ้นหลังจาก Neuralink เริ่มการทดลองทางคลินิกนอกสหรัฐฯ เป็นครั้งแรก โดยฝังชิปให้ผู้ป่วยอัมพาต 2 คนในแคนาดาเมื่อปลายเดือนสิงหาคมและต้นกันยายน 2025 ที่โรงพยาบาล Toronto Western Hospital ภายใต้โครงการ CAN-PRIME ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อศึกษาความปลอดภัยและประสิทธิภาพของการควบคุมอุปกรณ์ด้วยความคิด ผู้ป่วยทั้งสองสามารถควบคุมเคอร์เซอร์บนหน้าจอได้ภายในไม่กี่นาทีหลังการผ่าตัด โดยใช้สัญญาณจากสมองที่ถูกถอดรหัสผ่าน AI และแปลงเป็นการเคลื่อนไหวบนหน้าจอ — เป็นการข้ามขั้นตอนการเคลื่อนไหวทางกายภาพโดยสิ้นเชิง นอกจากแคนาดา Neuralink ยังได้รับอนุมัติจากหน่วยงานในสหราชอาณาจักรเพื่อเริ่มการทดลองทางคลินิก GB-PRIME ซึ่งจะศึกษาการใช้งานชิปในผู้ป่วยอัมพาตเช่นกัน โดยมีเป้าหมายระยะยาวในการฟื้นฟูการพูด การมองเห็น และความสามารถในการสื่อสารของผู้ป่วย ✅ ความคืบหน้าของ Neuralink ➡️ มีผู้ใช้ 12 คนทั่วโลก ใช้งานรวมกันกว่า 2,000 วัน และ 15,335 ชั่วโมง ➡️ ผู้ใช้รายแรก Noland Arbaugh สามารถเล่นเกมและเรียนภาษาได้ด้วยความคิด ➡️ การใช้งานจริงเริ่มตั้งแต่ปี 2024 หลังได้รับอนุมัติจาก FDA ✅ การทดลองทางคลินิกในแคนาดา ➡️ ฝังชิปให้ผู้ป่วยอัมพาต 2 คนที่ Toronto Western Hospital ➡️ ผู้ป่วยสามารถควบคุมเคอร์เซอร์ได้ภายในไม่กี่นาทีหลังผ่าตัด ➡️ ใช้ AI ถอดรหัสสัญญาณสมองและแปลงเป็นการเคลื่อนไหว ➡️ โครงการ CAN-PRIME มุ่งเน้นความปลอดภัยและความสามารถในการใช้งานจริง ✅ การขยายตัวระดับโลก ➡️ ได้รับอนุมัติจากสหราชอาณาจักรเพื่อเริ่มโครงการ GB-PRIME ➡️ เป้าหมายคือการฟื้นฟูการสื่อสาร การมองเห็น และการเคลื่อนไหว ➡️ มีแผนลดต้นทุนการฝังชิปให้เหลือเพียงไม่กี่พันดอลลาร์ในอนาคต ➡️ ใช้หุ่นยนต์ผ่าตัดเฉพาะทางในการฝังอุปกรณ์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ผู้ป่วยในแคนาดาอายุประมาณ 30 ปี มีอาการอัมพาตจากการบาดเจ็บไขสันหลัง ➡️ อุปกรณ์ฝังในสมองส่วนควบคุมการเคลื่อนไหว (motor cortex) ➡️ บริษัทอื่นเช่น Synchron ก็พัฒนาเทคโนโลยี BCI เช่นกัน ➡️ ผู้ป่วยรายแรกเคยมีปัญหาชิปหลุดหลังผ่าตัด แต่กลับมาใช้งานได้อีกครั้ง https://wccftech.com/elon-musks-brain-chip-firm-neuralink-says-its-12-patients-have-used-chips-for-2000-days/

🧠 “SiFive เปิดตัว RISC-V Gen 2 IP — ชิปใหม่ที่รวมพลัง Scalar, Vector และ Matrix เพื่อเร่ง AI ตั้งแต่ IoT จนถึง Data Center!” ลองนึกภาพว่าคุณกำลังพัฒนาอุปกรณ์ IoT ที่ต้องการประมวลผล AI แบบเรียลไทม์ หรือคุณเป็นผู้ดูแลระบบในศูนย์ข้อมูลที่ต้องรันโมเดล LLM ขนาดมหึมา — ตอนนี้ SiFive ได้เปิดตัวชุด IP ใหม่ที่อาจเปลี่ยนเกมทั้งหมด ด้วยการรวมพลังการประมวลผลแบบ scalar, vector และ matrix เข้าไว้ในสถาปัตยกรรม RISC-V รุ่นล่าสุด SiFive เปิดตัว “2nd Generation Intelligence IP” ซึ่งประกอบด้วย 5 ผลิตภัณฑ์ ได้แก่ X160 Gen 2, X180 Gen 2, X280 Gen 2, X390 Gen 2 และ XM Gen 2 โดย X160 และ X180 เป็นรุ่นใหม่ทั้งหมด ส่วนอีกสามรุ่นเป็นการอัปเกรดจากเวอร์ชันก่อนหน้า จุดเด่นคือการรองรับการประมวลผลแบบเวกเตอร์และเมทริกซ์ที่เหมาะกับงาน AI ทุกระดับ ตั้งแต่ edge computing ไปจนถึง data center X160 และ X180 ถูกออกแบบมาเพื่ออุปกรณ์ฝังตัวที่มีข้อจำกัดด้านพลังงานและพื้นที่ เช่น รถยนต์อัตโนมัติ หุ่นยนต์อุตสาหกรรม และระบบ IoT อัจฉริยะ ส่วน XM Gen 2 มาพร้อม matrix engine ที่ปรับขนาดได้ เหมาะกับงาน inference โมเดลขนาดใหญ่ เช่น LLM และ AI ด้านภาพ ทุก IP ในซีรีส์นี้สามารถทำหน้าที่เป็น Accelerator Control Unit (ACU) เพื่อควบคุม accelerator ภายนอกผ่านอินเทอร์เฟซ SSCI และ VCIX ซึ่งช่วยลดภาระของซอฟต์แวร์และเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลแบบขนาน SiFive ยังชี้ว่า vector engine มีข้อได้เปรียบเหนือ CPU แบบ scalar โดยสามารถประมวลผลข้อมูลหลายชุดพร้อมกัน ลด overhead และใช้พลังงานน้อยลง — เหมาะกับงาน AI ที่ต้องการความเร็วและประสิทธิภาพในพื้นที่จำกัด ✅ การเปิดตัว IP ใหม่ของ SiFive ➡️ เปิดตัว 5 ผลิตภัณฑ์ในซีรีส์ Gen 2: X160, X180, X280, X390 และ XM ➡️ X160 และ X180 เป็นรุ่นใหม่สำหรับ edge และ IoT ➡️ X280, X390 และ XM เป็นรุ่นอัปเกรดจากเวอร์ชันก่อน ➡️ รองรับ scalar, vector และ matrix compute ในสถาปัตยกรรมเดียว ✅ จุดเด่นด้านเทคโนโลยี ➡️ XM Gen 2 มี matrix engine ที่ปรับขนาดได้ รองรับงาน AI ขนาดใหญ่ ➡️ Vector engine ลด overhead และใช้พลังงานน้อยกว่าการประมวลผลแบบ scalar ➡️ รองรับ datatype ใหม่ เช่น BF16 และ vector crypto extensions ➡️ มี memory subsystem ที่ลด latency และเพิ่ม throughput ✅ การใช้งานในโลกจริง ➡️ X160 และ X180 เหมาะกับรถยนต์อัตโนมัติ, หุ่นยนต์, IoT อัจฉริยะ ➡️ X390 Gen 2 รองรับ 4-core cache-coherent complex และ bandwidth สูงถึง 1 TB/s ➡️ ทุก IP สามารถทำหน้าที่เป็น ACU เพื่อควบคุม accelerator ภายนอก ➡️ ใช้ SSCI และ VCIX interface เพื่อเชื่อมต่อกับ co-processor ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Deloitte คาดการณ์ว่า edge AI จะเติบโตถึง 78% ในปีนี้ ➡️ SiFive ได้รับการยอมรับจากบริษัทเซมิคอนดักเตอร์ Tier 1 ในสหรัฐฯ ➡️ IP ทั้งหมดพร้อมให้ license แล้ว และจะมี silicon ตัวแรกใน Q2 2026 ➡️ SiFive จะโชว์ผลิตภัณฑ์ในงาน AI Infra Summit ที่ Santa Clara ‼️ คำเตือนสำหรับผู้พัฒนาและองค์กร ⛔ IP เหล่านี้ยังอยู่ในช่วง pre-silicon — ประสิทธิภาพจริงต้องรอการพิสูจน์ ⛔ การใช้งาน matrix engine ต้องมีการออกแบบซอฟต์แวร์ที่รองรับโดยเฉพาะ ⛔ การเชื่อมต่อกับ accelerator ภายนอกต้องใช้ interface เฉพาะ SSCI/VCIX ⛔ หากใช้ในระบบที่ไม่รองรับ vector หรือ matrix compute อาจไม่เห็นประโยชน์เต็มที่ ⛔ การนำไปใช้ใน edge device ต้องคำนึงถึงข้อจำกัดด้านพลังงานและความร้อน https://www.techpowerup.com/340788/sifives-new-risc-v-ip-combines-scalar-vector-and-matrix-compute-to-accelerate-ai-from-the-far-edge-iot-to-the-data-center

🎙️ เรื่องเล่าจาก OZMO Roller: เมื่อม็อปแนวนอนกลายเป็นอดีต และแนวตั้งคืออนาคตของการทำความสะอาด ในโลกของหุ่นยนต์ดูดฝุ่นที่มาพร้อมฟังก์ชันม็อปพื้น หลายรุ่นใช้แผ่นม็อปหมุนแนวนอนที่อาจแค่ลากคราบไปมาโดยไม่ยกออกจริง ๆ แต่ YEEDI M14 PLUS ได้รับรางวัล SlashGear Innovation Award เพราะพลิกแนวคิดนี้ด้วย OZMO Roller Mopping Technology ที่พัฒนาโดยร่วมมือกับ Tineco แทนที่จะหมุนแนวนอน OZMO Roller ใช้ลูกกลิ้งแนวตั้งที่หมุนด้วยความเร็ว 200 RPM พร้อมแรงกด 4,000 Pa และมีหัวฉีดน้ำ 16 จุดที่ยิงน้ำ 200 ครั้งต่อนาที เพื่อขัดคราบฝังแน่นและดูดน้ำสกปรกกลับทันที—ไม่ทิ้งคราบ ไม่ทิ้งกลิ่น และไม่ต้องล้างม็อปด้วยมือ ระบบนี้ยังควบคุมด้วย AI ที่ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถเล็งเป้าคราบ, ยืดแขนเข้าไปในมุมแคบ และหลบสิ่งกีดขวางได้อย่างแม่นยำ พร้อมระบบแปรง ZeroTangle 3.0 ที่ป้องกันขนพันกัน และแรงดูดสูงถึง 18,000 Pa ที่สามารถดูดฝุ่นและเศษขยะได้ทั้งขนาดเล็กและใหญ่ เมื่อทำงานเสร็จ หุ่นยนต์จะกลับไปยัง Omni-Station ที่สามารถล้างม็อปด้วยน้ำร้อน 75°C, เป่าแห้งด้วยลมร้อน 63°C, เทน้ำสกปรกทิ้ง, เติมน้ำสะอาด และดูดฝุ่นออกจากถังเก็บ—ทั้งหมดนี้โดยไม่ต้องให้เจ้าของบ้านแตะต้องเลยแม้แต่นิดเดียว ✅ เทคโนโลยี OZMO Roller Mopping ➡️ ลูกกลิ้งแนวตั้งหมุนที่ 200 RPM พร้อมแรงกด 4,000 Pa ➡️ หัวฉีดน้ำ 16 จุดยิงน้ำ 200 ครั้งต่อนาทีเพื่อขัดคราบฝังแน่น ➡️ ระบบดูดน้ำสกปรกกลับทันทีเพื่อป้องกันการปนเปื้อน ✅ ความสามารถด้านการดูดฝุ่น ➡️ แรงดูดสูงสุด 18,000 Pa สำหรับเศษขยะทุกขนาด ➡️ ระบบ ZeroTangle 3.0 ป้องกันขนพันแปรง ➡️ แปรงหลักแบบ Cyclone และแปรงข้างแบบ ARClean ✅ ระบบนำทางและการปรับแต่ง ➡️ Tru-Edge 2.0 สำหรับทำความสะอาดขอบและมุม ➡️ AIVI 3D 3.0 สำหรับหลบสิ่งกีดขวางและจำแนกพื้นผิว ➡️ ปรับลำดับการทำงาน เช่น เริ่มจากพรมก่อนพื้นแข็ง ✅ Omni-Station ที่ดูแลตัวเองได้ ➡️ ล้างม็อปด้วยน้ำร้อน 75°C และเป่าแห้งด้วยลมร้อน 63°C ➡️ เทน้ำสกปรกและเติมน้ำสะอาดอัตโนมัติ ➡️ ดูดฝุ่นออกจากถังเก็บโดยไม่ต้องเปิดฝาเอง ➡️ ใช้งานได้นานถึง 150 วันก่อนต้องดูแลเอง https://www.slashgear.com/sponsored/1949546/robot-vacuum-roller-mop-innovation-award-yeedi-m14-plus/

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกไซเบอร์: เมื่อคำด่าหุ่นยนต์กลายเป็นเสียงต้านเทคโนโลยี ในอดีต หุ่นยนต์ในหนังไซไฟถูกเรียกด้วยคำดูถูกอย่าง “toaster” ใน Battlestar Galactica หรือ “skinjob” ใน Blade Runner แต่ในปี 2025 คำว่า “clanker” ได้กลายเป็นคำด่าหุ่นยนต์และ AI ที่แพร่หลายที่สุดในโลกออนไลน์ โดยเฉพาะในหมู่ Gen Z และ Gen Alpha ที่ใช้มันเป็นสัญลักษณ์ของความไม่พอใจต่อการรุกคืบของเทคโนโลยีในชีวิตประจำวัน คำว่า “clanker” มีต้นกำเนิดจาก Star Wars: The Clone Wars ซึ่งเป็นคำที่ clone trooper ใช้เรียกดรอยด์ฝ่ายศัตรูด้วยน้ำเสียงดูถูก เช่น “OK, clankers. Suck lasers!” แต่ในยุคปัจจุบัน มันถูกนำกลับมาใช้ใหม่ในบริบทของการต่อต้าน AI ที่แทรกซึมเข้ามาในงานบริการ, การสื่อสาร, และแม้แต่การให้คำปรึกษาทางจิตใจ ผู้คนเริ่มใช้ “clanker” ในโพสต์ TikTok, Instagram และ X เพื่อแสดงความไม่พอใจต่อ chatbot ที่ตอบไม่ตรงคำถาม, หุ่นยนต์ส่งของที่ขวางทางบนทางเท้า, หรือระบบอัตโนมัติที่แทนที่แรงงานมนุษย์ โดยมีทั้งมุกตลกและการประท้วงจริง เช่น การชุมนุมหน้าสำนักงาน OpenAI ในซานฟรานซิสโก นักภาษาศาสตร์มองว่า “clanker” เป็นการสร้างภาษาต่อต้านที่สะท้อนความรู้สึกของคนที่รู้สึกถูกแทนที่หรือถูกลดคุณค่าด้วยเทคโนโลยี และแม้จะเป็นคำที่ดูขำ ๆ แต่ก็มีพลังในการรวมกลุ่มคนที่ไม่เห็นด้วยกับการพัฒนา AI แบบไร้ขอบเขต https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/02/how-clanker-became-an-anti-ai-rallying-cry

🧠 จากอัมพาตสู่การควบคุมดิจิทัลด้วย “ความคิด” ย้อนกลับไปในปี 2016 Noland Arbaugh ประสบอุบัติเหตุจากการดำน้ำ ทำให้เขาเป็นอัมพาตตั้งแต่ช่วงไหล่ลงไป และใช้ชีวิตบนรถเข็นมานานหลายปี จนกระทั่งในเดือนกุมภาพันธ์ 2024 เขากลายเป็นมนุษย์คนแรกที่ได้รับการฝังชิปสมองจาก Neuralink บริษัทของ Elon Musk การผ่าตัดใช้เวลาน้อยกว่าสองชั่วโมง โดยหุ่นยนต์ของ Neuralink ฝังชิปขนาดเท่าเหรียญเข้าไปในสมอง พร้อมเชื่อมเส้นใยขนาดเล็กกว่าเส้นผมกว่า 1,000 เส้นเข้ากับเซลล์ประสาทในสมองส่วนควบคุมการเคลื่อนไหว ผลลัพธ์คือ Arbaugh สามารถควบคุมคอมพิวเตอร์ด้วยความคิด เช่น เล่น Mario Kart, เปิด–ปิดเครื่องฟอกอากาศ, ควบคุมทีวี และพิมพ์ข้อความโดยไม่ต้องขยับร่างกายเลยแม้แต่นิ้วเดียว เขาใช้ระบบนี้วันละประมาณ 10 ชั่วโมง และบอกว่า “ง่ายมาก” ในการเรียนรู้วิธีใช้งาน วันแรกที่ลองใช้ เขาสามารถทำลายสถิติโลกปี 2017 ด้านความเร็วและความแม่นยำในการควบคุมเคอร์เซอร์ด้วย BCI แม้จะมีปัญหาในช่วงแรก เช่น เส้นใยบางส่วนหลุดออกจากเนื้อสมอง ทำให้ประสิทธิภาพลดลง แต่ทีม Neuralink ก็สามารถปรับแต่งระบบให้กลับมาใช้งานได้เกือบเต็มรูปแบบ ปัจจุบัน Arbaugh กลับไปเรียนที่วิทยาลัยในรัฐแอริโซนา และเริ่มวางแผนเปิดธุรกิจของตัวเอง พร้อมรับงานพูดในที่สาธารณะ เขาบอกว่า “ผมรู้สึกว่าตัวเองมีศักยภาพอีกครั้ง” และเชื่อว่าการทดลองนี้จะช่วยคนอื่นได้ในอนาคต แม้จะมีความเสี่ยงก็ตาม 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Noland Arbaugh เป็นมนุษย์คนแรกที่ได้รับการฝังชิปสมองจาก Neuralink ในปี 2024 ➡️ การผ่าตัดใช้หุ่นยนต์ฝังชิปและเชื่อมเส้นใยกว่า 1,000 เส้นเข้ากับเซลล์ประสาท ➡️ ชิปสามารถแปลสัญญาณสมองเป็นคำสั่งดิจิทัลเพื่อควบคุมอุปกรณ์ต่าง ๆ ➡️ Arbaugh สามารถเล่นเกม, พิมพ์ข้อความ, และควบคุมเครื่องใช้ไฟฟ้าด้วยความคิด ➡️ ใช้งานระบบวันละประมาณ 10 ชั่วโมง และเรียนรู้ได้ง่าย ➡️ วันแรกที่ใช้งาน Arbaugh ทำลายสถิติโลกด้านการควบคุมเคอร์เซอร์ด้วย BCI ➡️ ปัจจุบันเขากลับไปเรียนและเริ่มวางแผนเปิดธุรกิจของตัวเอง ➡️ เขาเชื่อว่าการทดลองนี้จะช่วยคนอื่นได้ แม้จะมีความเสี่ยง ➡️ Neuralink ใช้ระบบชาร์จแบบไร้สายผ่านหมวกที่ฝังขดลวดไว้ ➡️ ระบบได้รับการปรับปรุงให้สามารถใช้งานขณะชาร์จได้แล้ว ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ BCI (Brain-Computer Interface) เป็นเทคโนโลยีที่มีการศึกษามานานกว่า 50 ปี ➡️ บริษัทอื่น เช่น Synchron และ Blackrock Neurotech ก็มีการทดลองฝังชิปสมองเช่นกัน ➡️ Neuralink ใช้การฝังใน motor cortex ซึ่งเป็นบริเวณควบคุมการเคลื่อนไหวโดยตรง ➡️ ชิปของ Neuralink เป็นแบบไร้สาย ต่างจากบางบริษัทที่ยังใช้สายเชื่อมต่อผ่านกะโหลก ➡️ การฝังชิปสมองอาจเป็นก้าวสำคัญในการฟื้นฟูผู้ป่วยอัมพาตและโรคทางระบบประสาท https://fortune.com/2025/08/23/neuralink-participant-1-noland-arbaugh-18-months-post-surgery-life-changed-elon-musk/

🎙️ Lisuan G100 – การ์ดจอเกมจากจีนที่กลายเป็นเครื่องมือ AI อย่างไม่คาดคิด ในอดีต GPU จากจีนมักถูกมองว่าเป็นของเล่นที่ยังไม่พร้อมแข่งกับแบรนด์ระดับโลกอย่าง NVIDIA หรือ AMD แต่วันนี้ Lisuan G100 ได้เปลี่ยนภาพนั้นไปอย่างสิ้นเชิง Lisuan G100 เป็น GPU ขนาด 6nm ที่พัฒนาโดยบริษัทจีน Lisuan Technology โดยใช้สถาปัตยกรรมที่เรียกว่า “TrueGPU Tiantu” ซึ่งเป็นการออกแบบภายในทั้งหมด ไม่พึ่งพา IP จากต่างประเทศ และมีซอฟต์แวร์ของตัวเองที่รองรับ DirectX 12, Vulkan 1.3 และ OpenCL 3.0 ในด้านเกม G100 ทำคะแนน Geekbench OpenCL ได้ถึง 111,290 คะแนน ซึ่งใกล้เคียงกับ RTX 4060 และเหนือกว่า RX 9060 XT และ Intel Arc A770 โดยมี 48 Compute Units, VRAM 12GB และความเร็วสัญญาณนาฬิกา 2000 MHz แต่สิ่งที่ทำให้ G100 น่าสนใจยิ่งกว่าคือการรองรับ INT8 operations ซึ่งเป็นฟีเจอร์สำคัญสำหรับงาน AI โดยเฉพาะการ inferencing และ edge computing ทำให้ G100 ไม่ใช่แค่การ์ดจอเกม แต่เป็นเครื่องมือสำหรับงาน AI ระดับผู้ใช้ทั่วไป Lisuan ยังมีแผนพัฒนาอัลกอริธึม upscaling ของตัวเองชื่อ NRSS เพื่อแข่งกับ DLSS และ FSR ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นในตลาดเกมยุคใหม่ และมีแนวโน้มจะเข้าสู่ตลาด accelerator สำหรับงาน AI หากการเปิดตัว G100 ประสบความสำเร็จ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Lisuan G100 เป็น GPU ขนาด 6nm ที่พัฒนาโดยบริษัทจีน Lisuan Technology ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม TrueGPU Tiantu และซอฟต์แวร์ของตัวเอง ➡️ รองรับ DirectX 12, Vulkan 1.3, OpenGL 4.6 และ OpenCL 3.0 ➡️ ทำคะแนน Geekbench OpenCL ได้ 111,290 ใกล้เคียง RTX 4060 ➡️ มี 48 Compute Units, VRAM 12GB และความเร็ว 2000 MHz ➡️ รองรับ INT8 operations สำหรับงาน AI inferencing และ edge computing ➡️ เป็น GPU จีนรุ่นแรกที่รองรับ INT8 อย่างเป็นทางการ ➡️ มีแผนพัฒนาอัลกอริธึม upscaling ชื่อ NRSS เพื่อแข่งกับ DLSS และ FSR ➡️ อาจเข้าสู่ตลาด accelerator หาก G100 เปิดตัวได้สำเร็จ ➡️ การผลิตจำนวนมากเริ่มแล้ว และคาดว่าจะวางขายปลายปี 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ INT8 เป็นรูปแบบการคำนวณที่ใช้ในงาน AI inferencing เพื่อประหยัดพลังงานและเพิ่มความเร็ว ➡️ GPU ที่รองรับ INT8 มักใช้ใน edge devices เช่นกล้องอัจฉริยะหรือหุ่นยนต์ ➡️ การพัฒนา GPU ภายในประเทศช่วยลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างชาติ ➡️ สถาปัตยกรรม TrueGPU อาจเป็นก้าวแรกของจีนในการสร้าง GPU แบบ fully independent ➡️ การรองรับ OpenCL 3.0 ช่วยให้สามารถใช้งานกับซอฟต์แวร์ AI ได้หลากหลาย ➡️ การแข่งขันกับ RTX 4060 แสดงถึงความก้าวหน้าของอุตสาหกรรม GPU ในจีน https://wccftech.com/chinas-most-capable-gaming-gpu-the-lisuan-g100-becomes-the-first-domestic-offering-to-support-fp8-operations/

🎙️ Jetson AGX Thor – mini PC ที่แรงเกินตัวสำหรับยุค AI ถ้าคุณเห็นเจ้าเครื่องเล็ก ๆ นี้วางอยู่บนโต๊ะ คุณอาจคิดว่ามันคือการ์ดจอ RTX รุ่นใหม่ แต่จริง ๆ แล้วมันคือ Jetson AGX Thor — mini PC ที่ Nvidia ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI ระดับสูงในรูปแบบ edge computing โดยเฉพาะ หัวใจของมันคือ Jetson T5000 system-on-module ที่ใช้ GPU สถาปัตยกรรม Blackwell พร้อม 2560 คอร์ และ Tensor Core รุ่นที่ 5 จำนวน 96 ตัว ให้พลังประมวลผลสูงถึง 2070 TFLOPS (FP4, Sparse) ซึ่งเทียบเท่ากับระบบ data center ขนาดใหญ่ นอกจาก GPU ยังมี CPU แบบ 14-core Arm Neoverse-V3AE และแรม LPDDR5X ขนาด 128GB พร้อมระบบเชื่อมต่อระดับสูง เช่น 4 ช่อง 25GbE, WiFi 6E, NVMe SSD 1TB และพอร์ต HDMI/DisplayPort สำหรับงานวิดีโอ 4K และ 8K แบบหลายสตรีม แม้จะมีขนาดเพียง 24 x 11 x 5.6 ซม. แต่ Jetson AGX Thor ถูกออกแบบมาเพื่อใช้งานในหุ่นยนต์, ระบบ AI ด้านภาพ, และการประมวลผลเซนเซอร์จำนวนมาก โดยรองรับซอฟต์แวร์จากแพลตฟอร์ม Isaac, Metropolis และ Holoscan ของ Nvidia สำหรับผู้ที่ต้องการรุ่นเล็กลง ยังมี Jetson T4000 ที่อยู่ระหว่างการพัฒนา ซึ่งให้พลัง 1200 TFLOPS และใช้ GPU 1536 คอร์ พร้อมแรม 64GB — เหมาะสำหรับงานที่ต้องการประสิทธิภาพแต่มีข้อจำกัดด้านพลังงาน 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Nvidia เปิดตัว Jetson AGX Thor Developer Kit พร้อมโมดูล Jetson T5000 ➡️ ใช้ GPU Blackwell 2560 คอร์ และ Tensor Core รุ่นที่ 5 จำนวน 96 ตัว ➡️ ให้พลังประมวลผลสูงสุด 2070 TFLOPS (FP4, Sparse) ➡️ มี CPU Arm Neoverse-V3AE 14 คอร์ และแรม LPDDR5X ขนาด 128GB ➡️ รองรับการเชื่อมต่อ 4 ช่อง 25GbE, WiFi 6E, NVMe SSD 1TB ➡️ รองรับวิดีโอ 4K และ 8K แบบหลายสตรีมพร้อมพอร์ต HDMI 2.0b และ DisplayPort 1.4a ➡️ ขนาดเครื่อง 243.19 x 112.4 x 56.88 มม. ใหญ่กว่าพีซีธุรกิจทั่วไปแต่ยังถือว่าเล็ก ➡️ รองรับซอฟต์แวร์ Isaac, Metropolis และ Holoscan สำหรับงาน AI ➡️ มีรุ่นเล็ก Jetson T4000 อยู่ระหว่างพัฒนา ให้พลัง 1200 TFLOPS และแรม 64GB ➡️ เปิดให้พรีออเดอร์แล้วในราคา $3,499 โดยจะเริ่มส่งมอบวันที่ 20 พฤศจิกายน 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ สถาปัตยกรรม Blackwell ถูกออกแบบมาเพื่องาน AI และ HPC โดยเฉพาะ ➡️ Jetson AGX Thor ใช้เทคโนโลยี Multi-Instance GPU เพื่อแบ่งงานได้หลายส่วนพร้อมกัน ➡️ Cadence ใช้ระบบจำลอง Palladium Z3 และ Protium X3 เพื่อช่วยออกแบบชิประดับนี้ ➡️ การใช้ LPDDR5X ช่วยลด latency และเพิ่ม bandwidth สำหรับงาน AI ➡️ Jetson AGX Thor เหมาะกับงาน edge robotics, autonomous systems และการประมวลผลภาพทางการแพทย์ ➡️ Nvidia วางตำแหน่ง Thor ไว้คู่กับ DGX Spark สำหรับงาน AI แบบ desktop และ edge https://www.techradar.com/pro/nvidia-quietly-unveiled-its-fastest-mini-pc-ever-capable-of-topping-2070-tflops-and-if-you-squint-enough-you-might-even-think-it-looks-like-an-rtx-5090