美國EWNA直擊|北美邊緣運算市場商機湧現,台廠角色受青睞
美國EWNA直擊|北美邊緣運算市場商機湧現,台廠角色受青睞

展示最新嵌入式系統、AI 以及物聯網應用技術的美國EWNA(Embedded World North America)展會中,一大關鍵字仍是邊緣AI(edge AI),許多傳統製造業、交通運輸業(如物流)、醫療相關產業,以及美國當地畜牧業、安防等,在進行過去所謂「智慧轉型」過程中,發現雲端AI、工業物聯網固然重要,但需要直接面對的就是龐大的轉型資金跟相關技術人員跟進,因此在進程上 edge AI 軟硬體的部署的優先性更高,在這當中,台灣廠商扮演的角色至關重要,為了因應北美市場需求,台廠也紛紛搶進,展示最新的 edge AI 應用。

看好美國市場的需求,擷發科技(MICROIP Inc.,7796-TW)宣布成立北美業務團隊(MICROIP North America Team),目標是解決產業轉型痛點,深化台美的合作夥伴關係,協助客戶實現低成本、高效率的AI轉型,因其過去在業界的好口碑,展覽現場可謂人潮滿滿。

透過軟硬體整合,擷發科希望協助客戶能以 No-Code AIVO 平台快速建立模型,再透過 CATS ASIC 平台將其高效晶片化,實現 6 個月內從概念到量產。而在實際操作與客製化方面,擷發科發表 AIVO 平台以大幅降低導入門檻並將開發,只需 2 個月的時間就可完成系統建置包括 AI 模組串接,開發時程至少縮短 30%,減少人力成本與資金的損耗。

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圖/ 壹哥的科技生活

擷發科指出,AIVO 平台採用 GPU/NPU 動態排程引擎 (Dynamic Compute Scheduler),能依據工作負載自動分配算力。此機制平均可提升 30% 每瓦效能, 並降低 25% 功耗。此外,該平台相容 ONNX、TensorRT、TFLite 等主流 AI 模型格式,能快速部署於 MediaTek Genio、Axelera Metis、NVIDIA Jetson 等異質硬體平台,配置的靈活性更高。更重要的是,AIVO 整合高精度影像辨識核心與可編輯腳本架構,支援多腳本平行運算 (Multi-Script Parallel Execution),該平台更突破性的解決魚眼相機辨識失敗問題,在監控範圍內起肢體衝突,也可以精準辨識誰先動手的。

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圖/ 壹哥的科技生活

此外,物流人員在開車過程打哈欠,可以精準辨識、並送出警告,其車牌辨識與物件偵測也支援空拍機,可被應用在農業、森林等領域,又好比說雞隻感冒,透過熱像儀與肢體辨識,加上數據模型,可以精準判別雞牛羊豬感冒、並提出警報。

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圖/ 壹哥的科技生活

擷發科表示,AIVO 平台已成功應用於多項高價值垂直場景,包含半導體製造產線的 AOI 視覺檢測、工業自動化製程監控、交通運輸的即時車流分析、以及結合多光譜監測的智慧農業與環境偵測。由於高效率、低成本、可客製化的佈建能力,已有許多美國當地客戶聞名而來。

此外,該公司也具備ASIC 客製化服務,藉由全新的 CATS (Custom ASIC Technology Solutions) 平台,提供從架構設計、IP 選擇、驗證到量產導入的完整客製化服務。 目前,MICROIP 的全球布局已橫跨北美、歐洲與亞洲等多個地區,涵蓋智慧城市、工業控制、AI 安防與邊緣運算應用,展現台灣科技產業在 AI 與嵌入式創 新領域的領先實力。

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圖/ 壹哥的科技生活

擷發科技董事長楊健盟透露,此次北美展有空拍機的廠商與美國畜牧業的廠商特地找上門要談合作事宜,為了因應龐大的業務量,這是該公司成立北美業務團隊(MICROIP North America Team)的主要原因。

楊健盟認為,AI應用不是單一的領域,百工百業都需要AI,而即使是相同產業,每間公司的要求也不相同,很多AI公司只懂AI辨識,要真正找到好的AI 軟體公司更是難上加難,他是AI又要各種不同領域的KNOW HOW 去綁定在一起,所以AI軟體要做得強,是需要有不同領域去配合,因此 2026年擷發科技更要持續招兵買馬,將重兵放在研發與業務部門,與北美團隊共同提升整體競爭力。

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圖/ 壹哥的科技生活

華碩在今年的EWNA同樣也展出了最新的AIoT、嵌入式系統和邊緣運算產品組合,用意就是在加速各行業的轉型,並強化雙方致力於塑造嵌入式技術未來的承諾,他們在北美市場搶進的就是自動化、智慧零售、機器人、醫療和監控領域等行業,目標要協助這些廠商們提供更智慧、更互聯、更節能的解決方案,這包括邊緣AI系統、邊緣運算、工業邊緣伺服器、工業解決方案和AI物聯網等等。

另一方面,研華ADANTECH攜手聯發科、高通、NVIDIA 展示出一系列 edge AI解決方案,以今年北美展來說,他們就與高通合作展示研華edge AI平台AIR-055和ASR-A503與高通Dragonwing IQ-9075處理器和Edge Impulse開發者平台,可提供高達100 TOPS的AI運算效能,並主打「10年工業級可靠性維護」。

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圖/ 壹哥的科技生活

華擎則攜手 intel 展示最新工業級物聯網控制器iEP-7030E,它結合了intel最新公開的edge AI系統、套件和開放式 edge AI 平台,強調的是硬體堅固耐用好維修,該控制器工作溫度範圍為-25°C至50°C,採用無風扇設計,可承受100G衝擊和5 Grms震動,具備寬範圍直流電源輸入、多種支援PoE供電的LAN介面以及隔離式數位I/O,而在效能上又可以提供具備快速分析、糾錯能力的電腦視覺、自動化的 edge AI 能力,主打 5G、WiFi、ECC 、TPM 2.0,是其面向智慧工廠、智慧製造業需求所設計的最新工業及產品。

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圖/ 壹哥的科技生活

這次還有看到同樣與 intel、NVIDIA 合作的像是美超微SUPERMICRO,該公司同樣面向的就是產業的基礎設施,提供支援edge AI與物聯網應用的解決方案,包括 SYS-E403-14B、3U SYS-322GA-NR 等緊湊型無風扇平台系列產品。而映泰BIOSTAR也同樣面向工業處理器(IPC)和邊緣人工智慧(AI)運算解決方案,其中主打的就是 EdgeComp系列產品,該系列產品包含與MemryX和NVIDIA合作開發的創新AI和工業運算平台,強調耐用性與平台的擴充性。在 edge AI 方面,映泰的AI-NONXS和ERX93-AXP平台分別搭載NVIDIA Jetson Orin NX/Nano和NXP i.MX 93處理器,為自動化、機器人和物聯網應用提供高效率的AI 運算能力。

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圖/ 壹哥的科技生活

迎向所謂的「AI世代」,在這所謂的「智慧轉型」過程中,產業發生策略上的轉變,許多中小企業發現,採用過去的雲端解決方案,除了資金要到位,還要面對最基礎的區網建設維護問題,如果發生問題或者延遲,通常都是得不償失。另外也有相關客製化成本過高、可信賴的AI伺服器等問題需要解決等問題,為了快速回應客戶需求,這也是為什麼這兩年 edge AI 的解決方案相當熱門的主要原因。

關於edge AI,台灣廠商可以說是深受世界廠商喜愛的,一方面台廠提供優異的IC設計、良率相對更可信任的產品,一方面可客製化的程度高,更重要的是台灣長年累月與國際大廠合作,擁有豐富的合作經驗與默契。不僅如此,產業合作的模式也都發生變化。

以擷發科為例,結合各種領域與技術開發出更適合客戶的 AI 產品,是該公司受到大廠青睞的優勢之一。楊健盟指出,正如同 intel、NVIDIA 提出的解決方案一般,他們提供很好的技術平台與運算能力,背後也有相對龐大的團隊支持一般,因此甚至國防單位的AI轉型也都採用他們的方案,而擷發科瞄準的提供相對小而美的解決方案,對於傳統產業,好比說農牧漁業畜牧業來說,不需要龐大的資金與維護規模,就能做到符合經濟效益的 edge AI,甚至許多國際大廠過去可能是競爭對手的,現在也都成為合作對象,這也是為什麼台廠在 AI 競爭中,得以被國際買主青睞、具有舉足輕重地位的主要原因。

本文授權轉載自壹哥的科技生活

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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