研華揭企業Edge AI落地3大關鍵 引領Physical AI滲透產業場域

記者彭夢竺／台北報導

研華於23日舉辦年度「2026研華嵌入式設計論壇」，以AI賦能邊緣新局，產業轉型全面啟動為主軸，聚焦Edge AI從技術導入邁向產業規模化應用的關鍵轉折。面對企業在導入AI過程中所面臨的算力架構選型、系統整合與場域落地等挑戰，研華透過整合軟硬體平台及結合生態系合作模式，協助企業加速從PoC驗證走向實際營運，推動AI落地產業場域。

隨著 AI 技術快速演進，產業已由單點技術導入邁向整體應用整合的新階段。研華表示，AI 的發展正從雲端模型延伸至邊緣運算，並進一步結合感知、推理與行動，推動Physical AI應用成形，企業競爭關鍵亦從模型能力，轉向系統整合與場域落地能力。

研華台灣營運處副總經理林其鋒指出，當AI開始真正走進產業場域，企業面臨的不再只是「要不要導入AI」，而是「如何有效落地並形成競爭優勢」，從邊緣運算架構、智慧製造應用，到自主系統與機器人，關鍵在於能否整合算力平台、軟體工具與場域需求，打造可規模化的應用模式。

研華透過軟硬整合與生態系合作，協助企業縮短導入門檻，讓AI從技術驗證走向實際營運價值。

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此次論壇聚焦3大技術主軸，從平台架構、產業應用到自主系統發展，全面解析Edge AI落地的關鍵路徑，協助企業掌握下一波智慧化升級契機。

邊緣運算與 AI

因應生成式AI、LLM與多模態應用快速發展，企業對於即時推論與資料自主性的需求日益提升。研華聚焦邊緣AI從模型訓練、部署到規模化管理的完整流程，透過Edge AI SDK與WEDA架構，解決跨平台整合、軟體碎片化與大規模部署等關鍵挑戰，協助企業提升AI導入效率，加速從PoC驗證邁向實際營運。

智慧製造與工業AI

在智慧製造領域，AI已由輔助自動化角色，進一步轉變為企業營運與製造決策的核心引擎。透過將Edge AI算力延伸至產線現場，可有效解決資料延遲與系統反應問題，同時結合異質算力與生成式AI技術，優化品質檢測、製成調整與決策效率，推動製造業邁向高效率、高彈性與高韌性的智慧工廠。

智能自主系統與機器人

機器人與自主系統需求快速成長，從感知、決策到行動的整合能力已成為落地關鍵。研華透過多模態感知融合與ROS2軟體整合，結合模組化硬體平台與開發套件，加速開發者建構機器人應用，涵蓋AMR到無人載具等場景，進一步推動Physical AI在智慧物流、製造與服務場域的實際應用。