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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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