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89%,鴻海子公司樺漢在1011%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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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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