2025 CES|擷發科攜手聯發科以Genio AI爆發台灣實力!楊健盟:edge AI 會是決勝關鍵
2025 CES|擷發科攜手聯發科以Genio AI爆發台灣實力!楊健盟:edge AI 會是決勝關鍵

CES 2025 於美國當地時間 1 月 10 日落幕,受到「黃仁勳」效應影響,AI 概念股瞬間狂飆,首度參展的特殊應用 IC(ASIC)廠擷發科技(7796)也位列其中。聯發科(2454)的工業級 Genio AI 物聯網平台,在透過與擷發科的合作後,大幅提升AI能力的表現,以領先全球的 AI 軟硬整合技術吸引各國買主關注,今年還將為美國雲端服務供應商(CSP)ASIC供應鏈挹注活水。

在 AI 世代裡,產品開發因客製化需求而朝向多元,在開發時程與人力成本的多重壓力下,如果產業還是跟過去一樣單靠人力來解決問題、憑藉有經驗的工程師做出判斷,最終將會被時代所淘汰。以晶片設計來說,現在的剛需就是必須要有能帶來效率的 EDA tool 與 IC 設計平台,而這正是擷發科技在 AI 時代來臨前就已經建立好的兩條賽道。

CES 2025 期間,擷發科技展出其與聯發科雙方合作的工業級Genio AI物聯網平台,以其 AI 設計服務的優勢,整合台積電 6nm NPU 與擷發科的 AI 優化技術,可在 AI 晶片平台上一次運行多達 10 個 AI 模型,算力更快、更穩定,更重要的是,耗能卻與原先的晶片組相同,真正實現高效能、低功耗的成果,不僅超乎聯發科最初預期,目前已獲第三方廠商率先導入,預計 2025 年上半年上線。

「一個重點是,我們可以在效能提升的同時,降低功耗」

擷發科董事長楊健盟指出,先進製程非常耗能,尤其現在的 AI 晶片又有 AI 應用的需求,因此到了終端,晶片最終只能發揮 60%~70% 的效能,這中間還有「熱衰竭」的問題要解決;而擷發科從解決 edge AI 的應用需求為出發,透過 MICROIP 的 IC 設計平台,並加上集團公司 Arculus System 的 iPROfiler 服務,進行效能分析跟除錯。如此一來,即使是全新的專案需求,同樣可以從最根本的 IC 設計端解決問題、甚至不需要提升晶片的效能,就能發會比過去更好的效能表現。

CES 2025 期間,LG、Panasonic、TCL、三星、海信等大廠不約而同主打 AI 智慧家庭與商業解決方案,透過將攝影鏡頭安裝到家電、船支、公共場所等地點,搭配 AI 辨識,來做到相對應的回應功能,好比說辨識到用戶正在喝咖啡,AI 就會在螢幕推薦建議的食物;辨識到用戶咳瘦,AI 就會提供建議的室內溫度,並在允許的前提下做是溫的控制;辨識到前方的水流方向與風速有異狀,AI 就會預先示警,提醒船員提早做好準備等等。

在擷發科與聯發科雙方合作的工業級Genio AI物聯網平台,把過去一部攝影機,只能實現單獨進行人臉辨識、手勢辨識的效能放大,只要一顆鏡頭可以同時做到六種不同功能的辨識,像是真人辨識,實測用假人或者照片是騙不過演算法的。透過方向辨識,則可以搭配 AI 工具根據人流量與物體走向做統計。在肢體辨識中,現在已經精確到可以辨識人類手指的肢體動作跟手勢,並且給予相對應的回應。

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圖/ 壹哥的科技生活

如果是在隱私度比較高的生產線,還可以設定攝影禁區也就是電子圍籬,如此一來可以在避免資料外洩的同時,還能監控生產線的人員是否有按照SOP在執行檢測、包裝的動作,當有工作人員倒地不起一段時間,系統還會發出警報。對此,楊建盟透露,這些需求其實是來自現在的工廠、晶圓廠的要求所做的 AI 設計,因為過去許多工作人員為了求方便,可能會直接用手去拿取晶片而不是用真空棒吸取檢查,而這動作很容易造成晶圓的耗損、從而降低產品良率,現在透過Genio AI物聯網平台,可以同時配置禁區、偵測不對的動作,同時避免可能的危險狀況發生。換句話說,現在一部工業級 Genio AI 物聯網平台可以顯示六種不同的畫面、進行不同的功能的辨識,並且在同一個畫面可以做到三個子辨識。

除此之外,Arculus System 展示最先進的 EDA工具 iPROfiler,採用第二代 AI 引擎,全面優化晶片設計流程,不僅整體效能更好,又加入了記憶體的分析、擷取資料的分析,包括有些設計晶片會用到的分析資料會用到的工具;因此,全新升級的 iPROfiler 可以幫助工程師做出更精準的判斷,同時提升產品開發時程。具體來說,過去有企業在開發 IC 之後提交韌體團隊時發現問題,可能需要找 7~8 個分析師花了 1~2 個月才能找出效能點,現在透過 iPROfiler,只需要一個工程師、花 1~2 個小時,就可以找到問題,甚至還可以快速生成圖表,同時提供分析數據,預期至少可縮短設計週期達 6 至 9 個月,並提前發現潛在問題,減少錯誤和重新設計的成本。

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圖/ 壹哥的科技生活

看好車載系統的未來發展,擷發科今年展出立基於「極速IC設計研發平台」的多功能 NFC 晶片,正是來自過去客戶在身份辨識、裝置配對之外,針對 NFC 晶片提出感應支付的需求。擷發科目前正在跟汽車電子後裝市場的公司洽談,把具備感應支付功能的 NFC 加上充電模組,一方面提供無線充電的服務,另一方面,當乘客下車,可以快速進行感應支付,預計 2025 年第一季量產,並且將與中東、日本及歐洲廠商洽談代理銷售,由於產品更具技術優勢與價格優勢,擷發科可望成為少數來自台灣的 NFC 供應鏈的新寵兒。

楊建盟指出,目前不管是 AI 伺服器或者 edge AI,成長力道與發展空間都相當大,擷發科將延續去年美系大廠客戶訂單,2025 年可望打入美國雲端服務供應商(CSP)ASIC供應鏈,加上現有來自日本、台灣、中國大陸的開發案,2025 下半年營收可望再向上推升。

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圖/ 壹哥的科技生活

楊建盟料估未來五年內,市場需求將會從現有的 AI 伺服器轉移到 edge AI,而擷發科先前就已經建立非常好的基礎,這基礎將成為客戶之間的黏著劑。像是晶片廠能持續專注在晶片設計、開發,過程中使用擷發科的軟體平台,讓他們的晶片、AI系統展現更強勁的效能與相對低的功耗;針對 AI 軟體公司,擷發科也針對 edge AI 做好佈局;針對系統商,除了功能上的升級,也可以經由擷發科提供軟硬體 AI 完整解決方案,讓他們的產品順利導入 AI 的服務。簡而言之,擷發科是市場上極少數國內除了 NVIDIA 之外,同時著重 AI 軟硬體開發工具的公司。楊建盟希望透過這次參展 CES,讓全球廠商認識這來自台灣的「擷發科技」,不僅有助攻 AI 的實力,更有稱霸世界的底氣。

本文授權轉載自:壹哥的科技生活

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
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國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
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跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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