在物聯網（IoT）快速進入製造、醫療、零售與公共建設等關鍵場域之際，產業關注焦點正出現明顯轉移。過去以「設備能否上線」為核心的部署模式，已難以回應現今資料量爆炸式成長與即時應用需求。如何在第一時間完成資料分析、降低系統延遲並確保營運穩定，成為企業推動 IoT 升級的關鍵課題。也因此，AI與邊緣運算（Edge Computing）被視為下一階段 IoT 發展的核心引擎。

AI 與邊緣運算驅動 IoT 升級，安勤以 Edge AI 平台強化智慧城市與工業應用。

AI 的角色，在於將大量原始資料轉化為可用的判斷能力。透過即時分析、異常偵測、預測性維護與自動化決策，企業不僅能提升營運效率，也能強化對風險與變化的即時回應能力。然而，若所有資料皆需回傳雲端處理，不僅增加延遲與頻寬成本，也可能引發資安與系統可用性的隱憂。邊緣運算的價值，正是在資料產生端即完成運算與判斷，讓低延遲、高可用與在地化資安控管成為可能。

隨著 IoT 與 IT 設備深度整合，整體系統的攻擊面也同步擴大，安全更新、長期維護與設備可管理性，已成為企業評估部署方案時的基本門檻。產業普遍認為，未來的 IoT 架構必須在效能、資安與營運可持續性之間取得平衡，而非僅追求單點算力的提升。

在此背景下，安勤科技持續強化其Edge AI與嵌入式運算布局，提供涵蓋嵌入式系統、單板電腦（SBC）與 Edge AI 平台的完整產品組合，協助客戶因應 IoT 架構升級需求。相關方案可支援智慧城市、交通、製造與零售等多元應用場域，滿足資料擷取、即時處理與在地分析的實務需求。

以產品應用來看，安勤的 AIB 系列ARM-based系統可作為邊緣端資料處理核心，整合多種感測器與設備，適用於需要長時間穩定運作的工業與公共環境；而ACP-Q6490等ARM-based SBC，則提供更具彈性的硬體平台，讓系統整合商可依不同應用情境，快速建構 AIoT 解決方案，在效能、連結性與部署效率之間取得最佳配置。

展望未來，智慧城市與智慧製造的持續推進，將帶動更大量、更高頻率的感測資料產生，同時也要求更高速的網路連結與更即時的運算能力。這不僅是硬體升級的問題，更涉及軟體架構、AI演算法與長期營運策略的全面調整。安勤指出，將持續以工業級設計、長期供貨策略為基礎，結合Edge AI平台與整合服務能力，協助客戶打造具備彈性、可維護且符合未來需求的IoT架構，讓智慧應用真正落地，並進一步強化產業競爭力。