重點摘要

  • 鴻海研究院自主研發的繁體中文大語言模型 FoxBrain，採用 Meta Llama 3.1 架構、擁有 700 億參數，僅以 120 台 NVIDIA H100 GPU 用時四週完成訓練，創下高效訓練紀錄。
  • 於 2026 年 3 月 NVIDIA GTC 大會期間，FoxBrain 首度展示與智慧電動車先進駕駛輔助系統（ADAS）的整合應用，標誌著繁體中文 AI 正式跨入自動駕駛領域。
  • 鴻海於 GTC 大會宣布與全球企業軟體巨頭 SAP 達成戰略合作，目標共同加速亞太地區製造業與供應鏈的 AI 轉型。

FoxBrain 是什麼？台灣自製繁中大語言模型全解析

鴻海科技集團旗下的鴻海研究院於 2025 年 3 月正式發布 FoxBrain，這是全球首款針對繁體中文深度優化的大型語言模型。不同於市場上大多數以英文或簡體中文為主的模型，FoxBrain 從訓練資料到模型設計，均以繁體中文使用者的語言習慣與文化背景為核心出發點。

在技術層面，FoxBrain 基於 Meta 的 Llama 3.1 架構，擁有 700 億參數，並使用約 980 億個合成語料 Token 進行訓練。整個訓練過程僅歷時四週，使用了 120 台 NVIDIA H100 GPU，透過 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 高速網路互連，展現出卓越的訓練效率與成本效益。

在效能評測方面，FoxBrain 在繁體中文大型語言模型標準測試集 TMMLU+ 上的表現，超越了同規模的競爭對手 Llama-3-Taiwan-70B，尤其在數學推理與邏輯判斷兩大項目上表現突出。目前模型已應用於鴻海集團內部的資料分析、決策支援、文件協作、程式碼生成等多個核心業務場景。

GTC 2026 亮點：從智慧工廠到電動車 ADAS

2026 年 3 月 16 日至 19 日，全球最具影響力的 AI 行業盛會 NVIDIA GTC 在美國加州聖荷西盛大舉行。鴻海在這場大會上帶來了一系列重磅展示，其中最受矚目的是 FoxBrain 在智慧電動車（Smart EV）場景中的全新應用。

在鴻海的展示區，FoxBrain 被整合進先進駕駛輔助系統（ADAS），實現更智慧化的環境感知與指令理解，特別是針對繁體中文語音指令與在地化行車情境的優化處理。此外，鴻海也首次完整展示了 NVIDIA Vera Rubin NVL72 全系統 AI 伺服器機架，並公開了工業人形機器人與可擴展模組化資料中心（MDC）的最新布局。

FoxBrain 的應用範疇目前已跨越三大智慧平台：智慧製造（Smart Manufacturing）、智慧電動車（Smart EV）與智慧城市（Smart City）。這一多元部署策略顯示，鴻海正積極將自研 AI 能力從工廠車間延伸至城市基礎設施與交通出行領域。

鴻海 × SAP：製造業 AI 合作的新里程碑

就在 GTC 大會期間，鴻海於 2026 年 3 月 18 日宣布與德國企業軟體龍頭 SAP SE 達成重要戰略合作夥伴關係。雙方將聯手加速亞太地區製造業與供應鏈的 AI 轉型，覆蓋範圍從台灣本土延伸至整個 APAC 市場。

根據合作協議，鴻海與 SAP 將整合各自的技術優勢，共同開拓亞太區市場，並針對 Physical AI、SAP 供應鏈管理，以及鴻海智慧製造等應用場景展開聯合創新。這一合作對亞太製造業企業而言意義重大，意味著企業在採用 SAP ERP 系統的同時，將能無縫接入由繁體中文大語言模型驅動的 AI 智慧助手與分析工具。

鴻海的 Visionbay.ai 平台亦將作為技術橋樑，協助企業建立統一的「AI + 工作流程」部署架構，讓中小企業同樣得以享有頂尖 AI 技術帶來的生產力紅利。

開源計畫與未來藍圖

FoxBrain 的開源承諾是其吸引開發者社群的重要策略。鴻海計畫將 8B 與 70B 兩個版本的模型對外開源，供學術機構、新創公司及產業夥伴進行微調與客製化應用，藉此推動整個台灣乃至亞太地區的 AI 生態系發展。

在技術路線上，FoxBrain 訂立了清晰的四階段進化藍圖：當前 1.0 版本專注於文字理解與推理能力；2.0 版本將加入視覺語言模型（VLM）功能，參數規模提升至 1,000 億以上；3.0 版本目標打造具備物理常識與行業專業知識的「世界模型」（World Models）；最終 4.0 版本將實現視覺－語言－行動（VLA）一體化，驅動具身智慧（Embodied AI）的實際落地應用。

對香港、台灣與馬來西亞的影響

對於台灣企業而言，FoxBrain 的崛起具有深遠的象徵意義與實用價值。這是首款真正以台灣文化價值觀為核心訓練的繁體中文 AI 模型，能夠更精準理解台式用語、繁體字義以及本地商業情境，有望成為台灣製造業數位轉型的重要基石。

香港與馬來西亞的企業同樣受益。兩地均大量使用繁體中文（香港）或混合語言（馬來西亞華人社群），FoxBrain 在語言理解上的原生優勢，加上鴻海與 SAP 合作帶來的企業級部署渠道，讓亞太區的製造商、物流業者與供應鏈管理公司，有機會以更低的技術門檻接入先進的 AI 解決方案。

開源計畫落地後，本地開發者與研究機構也將得以在 FoxBrain 的基礎上，訓練針對香港、台灣或馬來西亞特定行業需求的垂直領域模型，為地區 AI 生態系注入新動力。

MobDome 點評

FoxBrain 的故事，是一個關於「本土 AI 能走多遠」的精彩命題。在 GPT、Gemini 等美國科技巨頭稱霸全球 AI 版圖的時代，鴻海以四週時間、120 台 GPU 訓練出一款在繁體中文理解上足以媲美頂尖開源模型的系統，這份效率本身就令人刮目相看。

更值得關注的是其戰略布局的完整性——從內部工廠應用到 ADAS，從開源社群到 SAP 企業合作，FoxBrain 走的是一條「從台灣出發，面向亞太，放眼全球」的路徑。對於香港、台灣、馬來西亞的技術決策者來說，現在正是評估如何將 FoxBrain 納入自身 AI 策略的關鍵時機。本地語言優勢加上製造業基因，或許正是 FoxBrain 在眾多大模型中脫穎而出的最大籌碼。