在人工智慧浪潮從雲端大模型加速走向邊緣側與實體場域的關鍵時刻，「2026 TAITRONICS & AIoT Taiwan展中全日論壇」於台北南港展覽館一館大會舞台隆重登場。本屆論壇以「算力落地・鏈動新局：Devices・Infrastructure・Industries: Powering Enterprise AI」為核心主題，吸引了超過250位來自全球科技巨頭、半導體製造商、電信營運商及系統整合商的產業領袖與決策者高層全日全程參與，共同探討企業級AI算力如何從技術驗證走向大規模商業落地。
論壇開場由主辦單位中華民國對外貿易發展協會王熙蒙秘書長與共同主辦單位台灣區電機電子工業同業公會林全能秘書長親臨致辭，為全日活動拉開序幕。兩位秘書長指出，臺灣擁有強大的半導體與資通訊產業鏈，面對全球供應鏈重組與AI爆發，臺灣正從傳統硬體製造大國轉型為全球AI算力整合樞紐。透過串聯晶片、邊緣裝置、低軌衛星、工業自動化至資料中心等八大領域，臺灣科技產業將全力協助企業打造「可控、可負擔且高效率」的AI落地解決方案。
從感知到實體行動，具身智慧引爆現場控制革命
隨著人工智慧由純粹的文字與影像生成轉向實體世界互動，Physical AI與具身智慧（Embodied AI）成為工業現場最受矚目的變革力量。凌華科技邊緣運算平台事業處陳少華總經理在演講中指出，傳統工業自動化長期受限於固定程式邏輯，無法因應複雜多變的現場環境。凌華科技透過整合包含Intel Core Ultra 3系列（Panther Lake）在內的高效能邊緣算力模組，打造具備高每瓦效能與長期可靠度的邊緣控制平台。
為了解決高層次大語言模型或視覺語言行動模型（VLA）在進行語意推理時的延遲，與底層馬達運動控制微秒級即時需求之間的時序斷層，陳總經理展示了核心的VAMB（VLA-Aware Motion Buffer）技術。該技術能在高層次模型與低層次控制之間建立軌跡補償與升取樣機制，實現感知反應檢測低於1毫秒、端到端最差延遲低於2.5毫秒的超低延遲表現。配合符合ISO 13849功能安全認證與Safety MCU設計，成功讓自主移動機器人與人形機器人在高危險工業環境中實現安全且精準的具身行動。
新漢股份有限公司林茂昌董事長則從產業戰略高度提出了「AI三段論」，深度剖析Cloud AI、Edge AI與Physical AI的根本差異。林董事長指出，雲端AI雖然具備全知能力，但受限於資料傳輸延遲、電力消耗與資安風險，且缺乏直接控制實體設備的能力；而邊緣AI則是專注於特定領域的專家系統，將數據保留在地端。最關鍵的突破則在於Physical AI，它透過物聯網技術直接感知環境變化，並將AI決策瞬間轉化為機械手臂或自動化設備的實體動作，達成「知行合一」的即知即行境界。
針對廣大中小企業數位轉型的痛點，新漢推出了FactoryWIZ開放生態系與NexDATA數據架構，一舉貫通OT現場設備、IT企業管理與地端AI大腦。林董事長展示了極具競爭力的輕量化「生產小達人」方案，企業僅需數十萬元即可在既有CNC設備上快速實現生產透明化與異常診斷。林董事長預測，隨著Physical AI的成熟，全球人形機器人市場至2050年全球人形機器人市場將達到7兆至20兆美元規模，而臺灣憑藉強大的機械、電子與軟硬整合能力，必然是這場實體AI革命的最大受益者。
超越地面邊界，AI驅動的低軌衛星與微型邊緣晶片
當算力需求延伸至無人區、海洋與航空場域，地面網路（TN）與非地面網路（NTN）的深度融合成為必然趨勢。耀登科技先進無線通訊系統處江佳翔處長在發表中解析了低軌衛星（LEO）通訊所面臨的高多普勒頻移、頻繁換手（Handover）以及通道快速變化的嚴峻挑戰。為了在高速運動的衛星與地面終端之間維持穩定連線，耀登科技將人工智慧全面注入天線與波束管理架構中。
江處長說明，耀登科技運用深層神經網路（DNN）即時讀取終端遙測數據並預測最佳波束成形權重；同時採用分散式聯邦學習（Federated Learning）架構，讓衛星與地端裝置僅需上傳模型更新參數而非原始敏感資料，在不洩漏隱私的前提下完成跨節點協同訓練。此外，透過轉移學習（Transfer Learning）技術，系統能迅速凍結模型骨幹並針對高山、沙漠或海洋等新場景進行微調。配合主動式相位陣列天線（AESA）與位於新竹的自有製造基地，耀登科技成功打造出高可靠度的次世代衛星使用者終端。
在微型邊緣（Tiny Edge）與端側AI領域，意法半導體Ryk Liu資深AI應用工程師展現了將人工智慧推進至毫瓦級晶片的突破性成果。面對雲端傳輸所帶來的頻寬浪費與隱私疑慮，意法半導體推出的STM32N6微控制器內建專屬的Neural-ART NPU加速器，能在微控制器等級的功耗下提供高達600 GOPS的算力與3 TOPS/W的極佳能效比，將機器學習處理效能提升高達600倍。這意味著許多影像識別與數據分析任務可以直接靠電池供電在端側即時完成。
展望次世代端側算力，Ryk Liu指出傳統馮紐曼架構中CPU與記憶體之間的頻繁資料搬移已成為主要的功耗與延遲瓶頸。意法半導體正積極布局「記憶體內運算」（In-Memory Computing）技術，直接在記憶體陣列內部執行矩陣乘法運算，預計未來將使端側算力再提升數十倍至百倍。這項技術將驅動小型語言模型（SLM）與個人化AI Agent在穿戴裝置、智慧眼鏡與邊緣感測器上的完全在地化運行，確保個人隱私絕不上傳雲端。
軟體定義自動化與矽光子CPO，打破工業與晶片極限
傳統製造業長期被封閉式的硬體控制系統所綁定，面對少子化缺工與高度客製化的市場需求，彈性生產成為存亡關鍵。台灣西門子數位工業事業部范栩協理在演講中提出了「軟體定義自動化」（Software-Defined Automation, SDA）的突破性概念。西門子主張將工業控制器的硬體與軟體邏輯徹底解耦，把IT領域成熟的軟體工程精髓——如模組化高階語言、DevOps工作流與開放式Web API——導入OT現場自動化開發中。
透過虛擬化PLC與工業邊緣管理平台，工廠能像智慧型手機升級應用程式般，集中分派與動態更新生產邏輯。范協理特別強調，當生成式AI與Foundation Model進入工業場域時，必須與Digital Twin技術相結合，在虛擬環境中進行嚴格的虛擬工程驗證（Virtual Production Engineering）。這種「先虛擬驗證、後實體執行」的機制，能有效防止AI模型產生幻覺或異常輸出，確保工業現場的安全與零失誤運作。
在晶片與封裝層面，半導體製程微縮已臨近物理極限。鴻海研究院半導體研究所郭浩中所長（兼陽明交通大學講座教授）指出，過去十年間晶片製程從28奈米推進至5奈米，單晶片推論效能僅成長約2.5倍，遠滯後於摩爾定律；而NVIDIA等巨頭之所以能實現8年算力增長1000倍，靠的是整個平台堆疊與架構擴展。當資料中心內部伺服器節點密度暴增，傳統銅導線傳輸正面臨嚴重的訊號衰減與熱功耗極限。
為了打破傳輸瓶頸，鴻海研究院發表了由量子點梳狀雷射（QD Comb Laser）驅動的矽光子（SiPh）共封裝光學（CPO）解決方案。該方案結合分波多工（WDM）與空間多工（SDM）技術，實現了高達 34.1 Tbps 的超高傳輸速率。郭所長表示，鴻海研究院與荷蘭 Smart Photonics 等國際晶圓廠開展了磷化銦（InP）光子多項目晶圓（MPW）合作，並串聯鴻騰精密（FIT）與台達電（Delta）進行模組封裝、先進液冷與光電測試，建構出後摩爾時代次世代AI資料中心的光電運算心臟。
800VDC機房重構與全光算網，奠定企業AI永續基礎
隨著高算力GPU機櫃密度的急遽上升，資料中心的用電量與散熱需求呈現指數級成長。東元電機饒達仁技術長在發表中引述數據指出，全球資料中心用電量至2030年將達到108 GW，年複合成長率高達15%。饒技術長直言，未來資料中心的競爭核心已不再是單純比拼機櫃數量，而是「每度電究竟能創造出多少算力」，這使得電力架構重構與先進冷卻技術成為算力釋放的關鍵。
針對傳統415VAC交流配電鏈路過長、轉換熱損耗高的弊端，東元電機提出了中壓直接轉換為 800VDC（直流母線）的次世代電力架構，目標將整體轉換效率提升至98.5%。同時，東元推出了預製模組化資料中心（MDC），將電力與冷卻設備在工廠端完成預製，使建置週期從傳統的24個月大幅縮短至12個月以內。結合晶片端直接液冷（DLC）與CDU液冷系統，能將資料中心平均PUE從1.56大幅優化至1.15，節省26%總用電量並在100MW IT負載規模的資料中心情境下，可節省26%總用電，並釋放出高達41MW的電力容量。饒技術長更透露了東元與鴻海的戰略分工：鴻海專注於伺服器與內部系統，東元則包辦外圍高低壓機電與電力布局，共同打造低碳高效的AIDC實績。
論壇的壓軸場由中華電信研究院雲端運算研究所羅宏任所長勾勒出算網融合的宏觀藍圖。羅所長分析，隨著代理式 AI（Agentic AI）的崛起，其Token消耗量是一般生成式AI的5至30倍，產生的網路流量更是人類手動操作的4.5倍，這使得網路品質成為支撐AI服務的重中之重。中華電信積極推動IOWN全光網路（All-Photonics Network, APN）技術，以光訊號取代電子傳輸，提供超高頻寬與極低延遲。
透過全光網路與算網融合架構，中華電信打破了單一資料中心的物理限制，成功驗證了同時調用台北、台南甚至日本分散式算力資源的秒級動態調度能力，讓企業能以可控且可負擔的成本取得彈性算力。結合AI FinOps成本監控引擎與網管AI化，這套基礎設施已成功應用於智慧城市路側感知，以及智慧醫療的3D血管重建與支架尺寸精準量測等領域，為企業級AI應用提供了堅實且永續的基底。
縱觀整場「2026 TAITRONICS & AIoT Taiwan 展中全日論壇」，從衛星通訊、微型邊緣晶片、軟體定義自動化、矽光子CPO封裝、800VDC電力重構到全光網路算網融合，臺灣科技產業鏈展現出了非常強的垂直整合實力。透過算力在地化落地與生態系鏈動，臺灣不僅能持續扮演全球AI硬體的製造樞紐，更將成為引領全球企業實現AI數位轉型的關鍵驅動力。
