搶下新加坡智慧路燈標案,凌華成台灣唯一Google AI晶片Edge TPU合作廠
搶下新加坡智慧路燈標案,凌華成台灣唯一Google AI晶片Edge TPU合作廠
2018.09.04 | Google

一家去年營收才剛剛突破百億元的工業電腦業者,竟然連續6年研發費用占比都超過13%,凌華科技究竟打什麼算盤?

工業電腦二哥凌華科技兩年前就把營運重心,從傳統的嵌入式電腦,轉型朝邊緣智慧解決方案轉型,凌華也是今年Google宣布推出專屬物聯網AI晶片Edge TPU後,在台灣唯一的合作業者。

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凌華董事長劉鈞2年多前決轉型布局邊緣智慧解決方案,看好分散式運算IoT趨勢。
圖/ adlink

凌華創辦人劉鈞說,看好邊緣運算趨勢,凌華也跟英特爾及輝達合作緊密,「凌華絕對是世界上、全台灣最專注邊緣智慧的業者。」

最高研發投資,產品賣到坦克、飛彈系統裡

凌華前面還有許多國際級大廠,為何劉鈞敢說出這種豪語?

如果攤開財報看,凌華連續6年研發費用占比都在13%以上,今年上半年更來到15%以上,如果對這個百分比沒有感覺,對照老大哥研華的研發費用支出約占營收8~9%,鴻海子公司樺漢在10~11%來說,比例實在高的多,凌華更是最早喊霧運算的工業電腦業者。

劉鈞說,AIoT就是在裝置裡頭加入智慧,智慧就是「作對的事情」,還必須在「對的時間」,所以也需要「對的數據」,而AIoT的兩大關鍵就是分散式運算及數據東西向連結(Peer to Peer)。

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凌華科技宣布推出創新的DXS物聯網數位技術服務(IoT Digital eXperiments as-a-Service)。
圖/ adlink

凌華在AIoT有不少成果,劉鈞指出,凌華剛在新加坡智慧城市標案中拿下訂單,負責在街燈下方加裝成為資料收集裝置,可以辨識車牌或任何資料,他表示未來不管車子或機器人,互連互通會是重點,因為要每一個裝置要變聰明,就需要有即時的數據。

2.4億元私募對象受矚目

凌華計劃辦理2400萬股私募,以引進新策略投資人,近年產業中傳出不少合作大案子,單是今年研揚跟廣積就宣布換股結盟。對於私募股邀請對象,劉鈞在股東常會上對此解釋,將邀請異業合作,尋求能幫助凌華擴大業績,衝高海外市場的伙伴。

劉鈞表示,邊緣智慧及AIoT是今年電腦產業主題,但架構角度來看,過去五年產業很愛談雲端,把很多資料上傳放在雲上,用來做數據分析,但當AI落地到IoT上,很多任務在雲這方無法解決,但在Field(場域)端,決策必須要「快」,這時講究是「互動」,因為雲的距離太遠,此時就希望把資料放在裝置端。

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劉鈞認為IoT趨勢是朝分散式運算及東西向傳輸為特點。
圖/ shutterstock

凌華成立20年,去年營收突破106億元,創下歷年新高,目前在工業電腦產業排名第二,劉鈞身為創辦人,也大力帶領公司朝先進技術發展。

他表示,兩年前凌華就決定將公司定位從嵌入式運算轉為邊緣運算解決方案提供商,這是因為凌華發現,未來趨勢將從「集中式運算朝分散式運算」發展,不管是運算或連結性,都是「從雲往端」走。

專注邊緣智慧,CTO獲選全球TOP5領導者

劉鈞自豪地說,在全世界裡,凌華是非常專注定位在邊緣智慧的公司,技術長Angelo Corsaro在法國,更剛於8月獲得Data Economy Magazine評選為全球前5位邊緣運算界領導人。

凌華今(4)日也宣布與工商業物聯網解決方案軟體開發商FogHorn Systems合作,整合其邊緣智慧平台與凌華的DXS物聯網(IoT)數位技術,凌華說,FogHorn平台除了提供機器學習(ML)與人工智慧的功能外,還可以提供最低延遲的現場數據處理與分析。

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凌華宣布跟工商業物聯網解決方案軟體開發商FogHorn Systems合作。
圖/ adlink

劉鈞說,邊緣運算裝置跟商用電腦不同,要面對很多苛刻的環境,比方工業用IP攝影機,在車上必須支援IP65及IP69,過去凌華專注單點的智慧化,但當進入IoT領域,最困難是不能只從單一個點去考慮問題,而必須思考當所有點串連起來時,如何發揮另一種智慧化效益,也就是「智慧化變成無人化」。

沒有一家企業能包辦IoT所有技術

從Alpha Go變成顯學,各行各業都不再只是思考自動化或如何讓電腦放入系統內,而是開始思考如何讓整個系統做到無人化。劉鈞說,工業物聯網中要解決裝置問題,過去都是用IT(資訊技術)手段去解決OT(營運技術)端,沒有效率問題。

但由於現在還沒有任何IoT的模式是已經發展成熟的,劉鈞坦言,要把IoT問題解決,就要把OT問題及CT(通訊技術)及IT技術整合起來,目前還沒有一家公司可以把這三件事都搞清楚並解決。

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Google看好邊緣智慧,今年也首度推出AI晶片Edge TPU,而台灣合作伙伴只有凌華一家。
圖/ shutterstock

劉鈞說,最難的是如何讓IT技術與OT需求做整合,過去這兩件事情是分開運作的,其次,行進中的車子要做決策,最大關鍵不是數據,而是時間。如果OT端要考慮時間因素,就要把通訊技術(CT)加入。

然而,一家公司要發展IoT,劉鈞坦言不可能全部都自己包辦,一定要仰仗生態系統,這時就必須建立平台,才能把生態系統拉入。

關鍵字: #邊緣運算
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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