面对现今企业在AI导入过程中所面临的算力架构选型、系统整合与场域落地等挑战，研华公司近日举办年度「2026 研华嵌入式设计论坛」，透过整合软硬体平台及结合生态系合作模式，协助企业加速从 PoC 验证走向实际营运，推动 AI落地产业场域。并以「AI 赋能边缘新局，产业转型全面启动」为主轴，聚焦Edge AI从技术导入迈向产业规模化应用的关键转折，吸引来自制造、系统整合、设备商与开发者等多元领域专业人士共襄盛举。

研华嵌入式事业群??总苏高源(右二)、台湾营运处??总林其锋(左二)携手智能自主系统夥伴，展示机器人应用落地情境

随着 AI 技术快速演进，产业已由单点技术导入迈向整体应用整合的新阶段。研华指出，AI 的发展正从云端模型延伸至边缘运算，成为企业关键基础建设；进一步结合感知、推理与行动，推动 Physical AI应用成形，企业竞争关键也从模型，转向系统整合与场域落地能力。

在此基础上，该论坛进一步聚焦3大技术主轴，从平台架构、产业应用到自主系统发展，驱动产业应用，全面解析Edge AI落地的关键路径，协助企业掌握下一波智慧化升级契机。

1. 边缘运算与AI：因应生成式 AI、LLM与多模态应用快速发展，企业对於即时推论与资料自主性的需求日益提升。研华聚焦边缘AI从模型训练、部署到规模化管理的完整流程，透过 Edge AI SDK与WEDA架构，解决跨平台整合、软体碎片化与大规模部署等关键挑战，协助企业提升 AI 导入效率，加速从 PoC 验证迈向实际营运。

2. 智慧制造与工业 AI：在智慧制造领域，AI已由辅助自动化角色，进一步转变为企业营运与制造决策的核心引擎。透过 将Edge AI 算力延伸至产线现场，可有效解决资料延迟与系统反应问题，同时结合异质算力与生成式 AI 技术，优化品质检测、制成调整与决策效率，推动制造业迈向高效率、高弹性与高韧性的智慧工厂。

3. 智能自主系统与机器人：随着机器人与自主系统需求快速成长，从感知、决策到行动的整合能力已成为落地关键。研华也透过多模态感知融合与 ROS2 软体整合，结合模组化硬体平台与开发套件，加速开发者建构机器人应用，涵盖 AMR 到无人载具等场景，进一步推动 Physical AI 在智慧物流、制造与服务场域的实际应用。

研华台湾营运处??总经理林其锋表示：「当 AI 开始真正走进产业场域，企业面临的不再只是『要不要导入 AI』，而是『如何有效落地并形成竞争优势』，建立产业竞争门槛。」

从边缘运算架构、智慧制造应用，到自主系统与机器人，关键在於能否整合算力平台、软体工具与场域需求，打造可规模化的应用模式。研华将透过软硬整合与生态系合作，协助企业缩短导入门槛，让 AI 从技术验证走向实际营运价值。