德國直擊1|148家台廠參戰Embedded World!「邊緣AI」成關鍵字:一文盤點展會亮點
德國直擊1|148家台廠參戰Embedded World!「邊緣AI」成關鍵字:一文盤點展會亮點

「2025嵌入式電子與工業電腦應用展」(Embedded World)於3月11日至13日於德國紐倫堡登場,有「世界最大的工業電腦展」之稱、為國際間最具影響力的技術展會之一,今年為第23屆,吸引眾多AI、物聯網(IoT)、工業電腦、車用電子等領域的業者與專家參與。

本屆Embedded World展會總計有來自46個國家的1,218家參展商,其中台灣廠商共有148家,比去年的133家更擴大規模,為海外參展國最多,僅次於地主國德國, 共包括聯發科、瑞昱、擷發、力旺、群聯、宜鼎、新漢、研華、凌華等業者。

在展場主入口上方,並可看到幾乎列出所有參展台廠logo的宣傳看板,十分壯觀。

《數位時代》直擊德國「2025嵌入式電子與工業電腦應用展」現場,一窺邊緣運算浪潮下,台廠端出的最新AI物聯網、工業電腦應用實例。

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在展場主入口可看到幾乎列出所有參展台廠logo的宣傳看板,甚為壯觀
圖/ 孫嘉君攝影

「嵌入式電子」是什麼?

「嵌入式電子」聽來陌生,其實在你我日常生活中無所不在。

簡單來說,不同於電腦、智慧型手機使用者可依需求安裝各種應用程式,嵌入式電子則是 將「特定功能的運算系統」嵌入在各種硬體裝置中,具有低功耗、長時間使用等特性 ,涵蓋可自動感知及控制的工控、安防、車用、醫療、智慧家電等多元運用。

台廠聲勢浩大!盤點3大類業者亮點

本次Embedded World的參展商橫跨硬體系統、軟體工具、工業顯示器、IC及IP設計、機器對機器通訊(M2M)等領域的業者。

展會中格外值得關注的是,由經濟部國際貿易署及外貿協會共同策劃的「台灣精品」展館一次集結展出10多家台廠產品,開展首日並舉辦記者會講解產品與技術趨勢,由 研華、華碩、友通、新漢、群聯、聯發科 等業者輪番上陣,吸引眾多觀眾駐足。

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「台灣精品」展館一次展出10多家台廠產品,群聯、宜鼎、新漢、友通等業者輪番上陣介紹產品技術
圖/ 孫嘉君攝影
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「台灣精品」展館展出十銓、創見等台廠的產品
圖/ 孫嘉君攝影

綜觀現場,可觀察到「邊緣AI」(Edge AI)可說是本次展會的關鍵字,其中並可看到有不少本業非AI的記憶體、工業電腦廠商,都推出協助企業快速落地大型語言模型(LLM)的解決方案。

參展台廠並分享,今年的Embedded World展,不論是展會規模及觀展人潮都更勝往年。

延伸閱讀:白話科技|邊緣運算是什麼?概念股有哪些?「邊緣運算+AI」商機起飛

以下針對IC設計、記憶體、工業電腦等類別的台廠展出亮點分別介紹:

IC設計廠:聯發科、瑞昱、擷發等

聯發科

聯發科在Embedded World 2025發布了新一代邊緣AI物聯網晶片:「Genio 720」及「Genio 520」,這是專為智慧家庭、智慧零售、工業及商業等物聯網裝置所設計。

據聯發科人員介紹,此兩款新品為Genio產品線首次可支援生成式AI運用,在聯發科攤位上並直接對比美系對手競品,呈現出更佳的畫質、更好的功耗表現。

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聯發科發表物聯網產品系列Genio新品,為首次可支援生成式AI運用
圖/ 孫嘉君攝影

Genio 720和Genio 520採用6奈米製程,整合8核CPU,實現最高10 TOPS(每秒兆次運算)的算力,相較前代產品性能提升2.5倍;並支援16GB LPPDR5記憶體,得以在邊緣端加速執行LLM模型。兩款新品將於今年第2季送樣。

瑞昱

瑞昱展出包括連網多媒體應用、多樣化傳輸媒體的乙太網路、工業級乙太網交換機、藍牙和Wi-Fi/IoT等展品,包括具AI訓練平台、易於開發的物聯網產品,以及智能居家及AI藍牙眼鏡等解決方案。

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瑞昱展出連網多媒體應用、工業級乙太網交換機、藍牙和Wi-Fi/IoT等應用
圖/ 孫嘉君攝影

擷發

於去年12月興櫃的ASIC設計服務業者擷發,本次參展以「客製化ASIC設計解決方案」(Custom ASIC Technology and Solutions, CATS)及「跨平台AI解決方案」(Cross Platform AI Powered Solutions, CAPS)2大服務為核心。

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ASIC設計服務業者擷發展出「客製化AISC設計解決方案」及「跨平台AI解決方案」2大服務
圖/ 孫嘉君攝影

延伸閱讀:ASIC概念股+1!擷發科技12/9登錄興櫃,成立4年的IC設計服務新兵如何突圍?

記憶體廠:力旺、群聯、宜鼎等

力旺

記憶體IP大廠力旺與旗下熵碼科技,展出專為汽車晶片及先進應用打造的嵌入式硬體安全模組「PUFhsm」,可提升系統安全等級、同時優化主系統資源運作,並符合最高汽車安全標準EVITA-Full。

力旺與熵碼上週宣布推出「全球首款結合PUF技術的後量子加密方案」,熵碼科技副總經理鍾承霖指出,隨著算力持續提升、未來量子電腦實現,恐讓原先加密的資料大量被解密,眾多邊緣裝置的資料安全風險特別需重視,熵碼專攻的「物理不可複製功能」(Physical Unclonable Function, PUF)為一大解方。

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熵碼科技副總經理鍾承霖
圖/ 孫嘉君攝影

群聯

NAND Flash業者群聯展出包括AI解決方案「aiDAPTIV+」、全球首款企業級超高容量SSD「PASCARI PCIe 5.0 128TB SSD」,以及專為車用市場打造的PCIe 4.0儲存方案「MPT5 Automotive PCIe Gen4 SSD」。

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群聯展出包括AI解決方案「aiDAPTIV+」、全球首款企業級超高容量SSD「PASCARI PCIe 5.0 128TB SSD」等產品
圖/ 孫嘉君攝影

宜鼎

工控記憶體模組廠宜鼎與旗下邊緣AI解決方案廠安提一同參展,展出包括採輝達(NVIDIA) Jetson Orin系統的邊緣運算設備,與高通(Qualcomm)、荷蘭AI新創Axelera AI合作的生成式AI和電腦視覺應用,以及企業用的地端LLM平台等。

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宜鼎與子公司安提一同參展,展出包括採輝達(NVIDIA) Jetson Orin系統的邊緣運算設備,以及企業用的地端LLM平台等。
圖/ 孫嘉君攝影

工業電腦:新漢、研華、凌華等

新漢

新漢集團與機器人子公司創博、物聯網資安子公司椰棗一同展出,涵蓋AI機器手臂、智慧製造AI Agent、智慧交通人體姿態辨識等解決方案。新漢參展人員指出,此次展出亮點為去年10月推出的「Edge GPT Sever」,可協助企業以不需寫程式的No-Code形式、並結合「檢索增強生成」(RAG)打造地端的客製化LLM模型。

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新漢展出亮點為去年10月推出的「Edge GPT Sever」,可協助企業快速打造地端的客製化LLM模型。
圖/ 孫嘉君攝影

研華

研華展出包括邊緣AI伺服器、用於智慧製造應用的AI ChatBot,並且在展位大片牆面上,秀出搭載英特爾、超微(AMD)、高通、恩智浦(NXP)、聯發科等IC設計大廠晶片的主機板廣泛產品組合。

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研華在展位大片牆面上,秀出搭載各IC設計大廠晶片的主機板產品組合
圖/ 孫嘉君攝影

凌華

凌華展品包括工業自動化、邊緣伺服器相關應用,並和合作夥伴英特爾、AI新創Tallgeese AI秀出結合邊緣運算硬體及No-Code AI訓練平台的解決方案,據了解,目前主要應用於學術界及製造業等領域。

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凌華展出工業自動化、邊緣伺服器、企業LLM訓練平台相關應用
圖/ 孫嘉君攝影

延伸閱讀:【圖解】雲端4巨頭重金投資台灣,一張圖盤點超大型資料中心落腳處

責任編輯:李先泰

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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