面對現今企業在AI導入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，研華公司近日舉辦年度「2026 研華嵌入式設計論壇」，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。並以「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，吸引來自製造、系統整合、設備商與開發者等多元領域專業人士共襄盛舉。

研華嵌入式事業群副總蘇高源(右二)、台灣營運處副總林其鋒(左二)攜手智能自主系統夥伴，展示機器人應用落地情境

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。研華指出，AI 的發展正從雲端模型延伸至邊緣運算，成為企業關鍵基礎建設；進一步結合感知、推理與行動，推動 Physical AI應用成形，企業競爭關鍵也從模型，轉向系統整合與場域落地能力。

在此基礎上，該論壇進一步聚焦3大技術主軸，從平台架構、產業應用到自主系統發展，驅動產業應用，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。

1. 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。

2. 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。

3. 智能自主系統與機器人：隨著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。研華也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。

研華台灣營運處副總經理林其鋒表示：「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』，建立產業競爭門檻。」

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。研華將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。