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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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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