IPC的应用场景已经走出过去的框架，不只2B智慧工厂的人机介面(HMI)，也出现2C的应用，距离消费者端越来越近。研调报告指出，预计全球边缘运算市场规模将从2023年的536亿美元成长至2028年的1,113亿美元，年复合成长率(CAGR)为15.7%。

随着AI技术神速突破，与之相关的软体、关键零组件、智慧型装置、平台、应用服务等产业生态链也持续扩展，大数据、云端、物联网、VR/AR/XR等AIoT新应用也带动着各产业数位升级。其中，工业电脑（Industrial PC；IPC）产业链也在这个过程中默默发光，跳脱传统机械与制造业框架，应用范围越来越多元。

IPC是专为工业环境设计制造的电脑系统，主要应用於工厂、企业端控制、监控、自动化等领域，因应智慧化趋势，产品及服务逐渐走向少量、多样客制化，并不需要太强的算力或效能，但是，由於IPC长时间运作於包含工业在内的各类环境中，对於不断电、稳定、可靠和耐用性的要求相当高，需通过严格验证与合规性认证(如耐高/低温、耐震、防水、防火等测试)。

IPC的新机会：从智慧制造走向多元应用

IPC的应用场景已经走出过去的框架，不只2B智慧工厂的人机介面(HMI)，也出现2C的应用，距离消费者端越来越近，比方各大超商使用的收银机、刷卡机与POS机，或者餐饮业使用的点餐机器人、ibon服务与票务服务使用的KIOSK自助服务机，或者智慧仓储、无人刷卡支付机、医疗用机械手臂、数位电子互动看板、博弈游戏机甚至军工等使用场景成为IPC的新战场，未来可能出现更多AI IPC的多元应用。

IPC的运作分为三大面向：资料搜集、传输运算及远端监控。IPC的终端应用仍以制造、物联网与交通运输为大宗，而在智慧制造、智慧仓储、零售(如点餐机器人、POS、Kiosk机等)应用已渐趋成熟下，车联网(V2X)、智慧交通(如道路车流/车速监控、科技执法、车牌辨识、车队管理系统等)会是比较有发展空间的机会点，尤其车联网等联网设备多半必须承受多变、恶劣的气候环境，加上AIoT智慧物联网与边缘运算技术的逐渐落地，IPC可以被安置在更多边缘端设备中，有助减少回传至云端的运算量，因而大幅降低运算延迟与频宽的使用，具有极隹的应用优势。

研调公司MarketsandMarkets报告指出，预计全球边缘运算市场规模将从2023年的536亿美元成长至2028年的1,113亿美元，年复合成长率(CAGR)为15.7%。研调机构Gartner则预测，2025年全球约有75%的企业资料会在资料中心外的边缘端产生与处理，提高边缘端导入高效运算的必要性，有助IPC供应链的成长。比方可以透过边缘运算系统的IP相机侦测违停、超速、闯红灯等数据，撷取AI影像分析决策，针对违规车辆迳行举发，或是透过智能系统控制及切换灯号，甚至可以根据不同时段、离尖锋路段人车流量状况设定切换路灯及交通灯号秒数，以确保车流畅通与行车安全。

随着5G、工业4.0、IIoT、AIoT的发展，IPC未来可能迎来强劲智慧或数位转型需求。IMARC Group数据显示，2022年IPC市场规模约50亿美元，法人预估2028年将达65亿美元，年复合成长率(CAGR)达4.4%。而5G、IoT、云端、高效能运算与视觉应用、AI与机器学习(ML)、自驾车与车联网应用，甚至军功与无人机等应用都会是IPC可能切入的领域(表一)。比方IPC龙头研华研发的军规产品就具备IP65防水防尘保护、军规MIL-STD-810H抗震能力、宽温-40。C至70。C下稳定运作的特性，满足特殊产业客户需求。

图一 : 研华军规产品具备IP65防水防尘保护、军规MIL-STD-810H抗震能力及宽温-40。C至70。C下稳定运作的特性。(source：研华)

IPC面临的5个挑战

IPC属於高度寡占市场，一旦打入供应链，黏着度相对高，不容易被替换掉。目前主要供应商如台湾的IPC龙头研华，全球市占率高达41%，其馀市场多掌握在德商西门子（Siemens Aktiengesellschaft）与Beckhoff手中，前者市占率约8%，後者约7.5%。

台湾IPC两大龙头分别是研华与桦汉，背後有华硕及鸿海集团做靠山，还有第三大工业电脑厂凌华，以及安勤、振桦电子、飞捷、广积、艾讯、威强电、融程电、虹堡、立端、维田等专注於相关领域。以研华来说，产品应用领域包含自动化、交通、零售、医疗、网通、博弈、强固型电脑、POS机等；振桦电子、安勤、飞捷主攻零售、医疗领域；艾讯专注於交通运输；威强电则专注於边缘运算、网通领域；广积瞄准高度客制化的强固型嵌入式电脑解决方案。

辉达(NVIDIA)执行长黄仁勋在美国时间3月18日的GTC大会上大秀人型机器人，再掀生成式AI话题，也引爆台系机器人供应链商机。IPC大厂凌华在AMR自主移动机器人领域深耕布局，早在去年已推出Pocket AI袖珍型可携带AI加速器，采用辉达RTX A500 GPU，随??即用，颇受好评。

图二 : 凌华推出的Pocket AI袖珍型携带式Nvidia RTX A500 GPU。(source：凌华)

不过，虽然应用领域增多，但是随着各行业整合软体系统应用於工业自动化、交通、运输、航空、物流、环保、生活服务、金融、零售、医疗、通讯等各领域的需求增加，对於IPC的耐用性、稳定性、可靠性、多样化I/O接囗、远程监控及管理能力的要求就越高。大环境与新的应用场景变化带来新机会，也为IPC带来新的挑战，如少量多样的生产管理、优化软硬体整合体验等。

【挑战一】少量多样的生产管理能力

AI趋势下，不论是智慧制造、智慧交通、智慧医疗还是智慧生活，IPC的应用有助优化生产流程、落实即时监控与预测性，进而提高产品品质、降低生产损耗。不过，少量多样的生产模式也影响了IPC的管理模式，尤其IPC零组件多样、高单价而且相当精密，需要留意少量多样趋势下如何控管物料等生产流程的问题，以提高竞争力。

【挑战二】优化软硬体体验的整合能力

当IPC跨出制造业，拥抱各种智慧应用场景，首先必须了解终端使用者或客户需求。跨足不同产业对IPC业者来说充满挑战，比方跨足智慧交通、智慧医疗或博弈领域却对产业生态与使用需求不了解，对业者来说都会形成进入门槛。了解业态与需求才有机会优化IPC的软硬体整合优势，比方跨入军工、交通运输或医疗领域，一定要先了解该产业的使用及专业需求，才能提供符合需求的解决方案，创造好的操作体验及符合需求的使用效能。

【挑战三】生产导向转为应用导向的能力

全球IPC商业模式已经改变，近年来许多台湾业者已经从单纯的代工OEM走向ODM，从生产导向转为应用导向，甚至有业者从代工厂变身为品牌厂OBM。当IPC走向应用导向与品牌经营，就不能只是纯粹做好「工业泰勒化」的生产分工管理，而是要站在使用者角度与需求打造品牌价值，甚至加入行销概念。

以餐厅里的点餐机器人或POS、KIOSK系统来说，如何站在使用者立场思考使用动线，顾及效率与便利性，甚至提高互动性与趣味性，在功能之上添加不同的加值乐趣等，都是业者可以换位思考的切入点。不够熟悉应用场景宛如隔靴搔痒，无法做出好的产品或应用服务。

【挑战四】提供整合性解决方案的能力

IPC业者已经逐渐从硬体厂商转变为整合性方案服务的提供者。随着AI、AIoT、IIoT、云端、大数据、边缘运算、5G等技术快速发展，IPC应该更有能力透过智慧化工具提供完整的解决方案，而且不只提供问题发生後的解决方案，还要能预测潜在问题，早一步提出解决方案，善用智慧化的预测与判断能力，提供一条龙式的解决方案。比方使用端发生问题时，就可以主动且即时地传递讯息到企业云端进行控制，甚至主动提出解决问题的建议，从低阶的售後型服务转变为高阶的谘询型服务，有助提高IPC的整体价值。

【挑战五】强化数据安全与网路安全的能力

随着网网相连蓬勃发展，更多的传感器与设备都将与IPC连接，不论是工业物联网、车联网或其他智慧联网，在实现更高层次的数据搜集、分析与应用之际，也为数据的安全性问题带来重大挑战。IPC必须有能力保护生产数据、企业机密或个人资讯，如何建立及提供更加稳固的数据安全体系也是IPC需要强化的能力之一。

图三 : 德承推出搭载Alder Lake-P的DI-1200工业电脑，其小巧的设计非常适用於移动式的设备。(Source：德承)

结语

IPC龙头研华董事长刘克振认为，随着AI发展越趋成熟，将加速各领域的应用落地，比如工厂、零售、医疗等场域，他尤其看好边缘AI的发展，特别是设备繁多的工厂中，许多机密资料无法全数上传云端，因此边缘AI发展可期，「AI、IoT新时代，研华未来不可能只做硬体，必须做到软硬协作（Orchestration）。」

另一家IPC龙头桦汉近年来从硬体跨足软体与云端应用服务，转型AI、ESG布局，朝着IPC 3.0增值方向发展，希??成为最强大的AI智慧领导整合供应商，未来将提供硬软整合、云网结合、智慧连动的订阅式服务，充分运用ESaaS (Ennoconn Solution as a Service) 平台提供开放性混和云解决方案。

除了边缘AI，各种创新与技术升级也会使IPC的终端应用场景变得更多元，可??带来更高效、更智慧的多元解决方案，成为AI世代网网相连的重要支柱。继AI半导体、AI PC与AI手机後，AI IPC同样令人期待。