在物联网（IoT）快速进入制造、医疗、零售与公共建设等关键场域之际，产业关注焦点正出现明显转移。过去以「设备能否上线」为核心的部署模式，已难以回应现今资料量爆炸式成长与即时应用需求。如何在第一时间完成资料分析、降低系统延迟并确保营运稳定，成为企业推动 IoT 升级的关键课题。也因此，AI与边缘运算（Edge Computing）被视为下一阶段 IoT 发展的核心引擎。

AI 与边缘运算驱动 IoT 升级，安勤以 Edge AI 平台强化智慧城市与工业应用。

AI 的角色，在於将大量原始资料转化为可用的判断能力。透过即时分析、异常侦测、预测性维护与自动化决策，企业不仅能提升营运效率，也能强化对风险与变化的即时回应能力。然而，若所有资料皆需回传云端处理，不仅增加延迟与频宽成本，也可能引发资安与系统可用性的隐??。边缘运算的价值，正是在资料产生端即完成运算与判断，让低延迟、高可用与在地化资安控管成为可能。

随着 IoT 与 IT 设备深度整合，整体系统的攻击面也同步扩大，安全更新、长期维护与设备可管理性，已成为企业评估部署方案时的基本门槛。产业普遍认为，未来的 IoT 架构必须在效能、资安与营运可持续性之间取得平衡，而非仅追求单点算力的提升。

在此背景下，安勤科技持续强化其Edge AI与嵌入式运算布局，提供涵盖嵌入式系统、单板电脑（SBC）与 Edge AI 平台的完整产品组合，协助客户因应 IoT 架构升级需求。相关方案可支援智慧城市、交通、制造与零售等多元应用场域，满足资料撷取、即时处理与在地分析的实务需求。

以产品应用来看，安勤的 AIB 系列ARM-based系统可作为边缘端资料处理核心，整合多种感测器与设备，适用於需要长时间稳定运作的工业与公共环境；而ACP-Q6490等ARM-based SBC，则提供更具弹性的硬体平台，让系统整合商可依不同应用情境，快速建构 AIoT 解决方案，在效能、连结性与部署效率之间取得最隹配置。

展??未来，智慧城市与智慧制造的持续推进，将带动更大量、更高频率的感测资料产生，同时也要求更高速的网路连结与更即时的运算能力。这不仅是硬体升级的问题，更涉及软体架构、AI演算法与长期营运策略的全面调整。安勤指出，将持续以工业级设计、长期供货策略为基础，结合Edge AI平台与整合服务能力，协助客户打造具备弹性、可维护且符合未来需求的IoT架构，让智慧应用真正落地，并进一步强化产业竞争力。