AI實體化革命來臨 宜鼎與夥伴攜手從儲存專家邁向智慧建築師
- 李佳玲／台北
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生成式AI、LLM技術日益成熟，企業已從思考是否導入AI，轉向積極尋求軟硬體整合、效能優化與維運管理的全面升級。為協助產業各界掌握邊緣智慧商機，宜鼎集團（Innodisk Group）於日前舉辦「AI Beyond the Edge邊緣跨域‧智慧革新產業論壇」，邀請生態系重量級夥伴以及各應用場域專家，透過全球觀點結合在地化視野，深入探討產業AI化的關鍵實務。
宜鼎集團董事長簡川勝在開場致詞時指出，AI落地正分化為兩大方向，一是應用於製造、交通等領域的「產業型AI」（Industry AI），可將生產現場從自動化提升至智能化；二是由內部數據驅動的「企業型AI」（Enterprise AI），可透過生成式AI加速決策創新。
他提到AI正形成「雲端、邊緣、現場」的智能循環。宜鼎在此浪潮中從儲存專家轉型為「智慧建築師」，透過子公司安提國際與Intel、NVIDIA、Qualcomm等夥伴構建完整AI平台，並以九大「智慧積木板塊」（Building Blocks）重整旗下產品線，將AI落地模組化為資料收集、儲存、管理、傳輸、運算、學習、決策、應用與服務整合等構件，讓各產業依需求快速建構解決方案。
AI走出雲端邁向實體化革命 邊緣運算成為智慧決策核心
AI產業正從雲端走向實體，生成式AI的浪潮正延伸至能感知與行動的「Physical AI」時代。NVIDIA資深解決方案架構師洪鈺嘉指出，Physical AI讓AI不僅理解文字圖像，更能感知並與物理世界互動，實現從Text Tokens到Image Tokens、再到Action Tokens的演進。
NVIDIA為此打造三大運算平台：用於模型訓練的GB200 NVL72、數據生成的RTX Pro Server結合Omniverse與Cosmos，以及現場部署的Jetson AGX Thor。其技術模組更包括多種基礎模型，涵蓋視覺、物理世界模擬與人形機器人控制，並透過Omniverse和Cosmos解決機器人訓練資料稀缺問題。
應用層面分為Inside-Out AI的機器人內部智慧，以Isaac GR00T和Jetson Thor為核心；Outside-In AI的外部感知智慧，透過Metropolis視覺AI代理部署於監控、操作輔助等場景。NVIDIA預期Physical AI將連結全球數十億工廠、倉儲、車輛與機器人，構成AI能感知、理解並行動於世界的新時代。洪鈺嘉強調，生成式AI將改變數位內容，Physical AI則將改變現實世界。
當生成式AI走出雲端、邁向落地應用，邊緣AI也正成為企業追求效率、隱私與成本平衡的關鍵路徑。Qualcomm Senior Director of Engineering, Evgeni Gousev提到，Qualcomm推出的Dragonwing AI On-Prem Appliance企業級方案，提供安全內部署環境，可運行109B參數LLM，具備RAG整合與多租戶架構，實現開箱即用的私有化GenAI部署。
涵蓋智慧城市、安防、工業IoT、零售物流與醫療教育等應用領域。據調查，目前已有高達53%的CIO/CTO將Agentic AI視作企業IT營運核心。Evgeni Gousev亦進一步說明Agentic AI概念，並分享如何透過AI Orchestrator結合LVM/LMM/LLM模型編排，支援多模態RAG與Agent工作流。
當全球AI產業正邁入「邊緣AI擴散期」，Intel生態系統發展組織總經理杜唯揚指出，Intel於邊緣運算累積45年經驗，以x86架構、AI PC、Xeon創新為核心打造開放式邊緣AI生態，並提出「全域效能公式」，強調Performance per $ per Watt的系統整體優化，超越單純TOPS指標。
Intel Open Edge採三層架構，從OSV/ISV/SI層利用模組化平台，到Solution Builders透過Edge AI Suites加速應用，再到ODM/OEM交付AI Ready Systems。同時，在產品化案例方面，Intel已與宜鼎合作推出APEX-E100、AXMB-D150系統，支援工業級的邊緣AI應用。
邊緣AI落地著重能效平衡 從算力下沉到決策前移
隨著邊緣運算成為企業數位轉型與產業智能化的關鍵戰場，安提國際軟體處處長蘇威全表示，在邊緣運算策略上，需特別強調在效能與功耗間取得平衡，邊緣AI運算功耗從1W至1600W+不等，他也指出，選擇解決方案時不應只看幾TOPS的算力，更需關注的是應用的回應速度與模型適配度。
同時，安提也提出「智能價值鏈」概念，將企業AI流程與現場產業AI系統相互連結，實現從資料收集、運算、決策到執行的閉環。公司以「Edge ON. AI Beyond」為品牌精神，提供完整邊緣AI硬體與軟體堆疊，具備多GPU通訊效率提升與高效AI Stack整合能力，支援企業與產業AI雙向部署。蘇威全強調，邊緣AI不只是算力下沉，而是決策的前移，未來的競爭不在雲端，而在距真實世界最近的一公尺。
全球AI市場正從大型雲端模型轉向在地推論，Axelera AI執行長Fabrizio Del Maffeo表示，做為歐洲最大AI半導體新創，Axelera AI專注打造高效能、低功耗、高性價比的AI Processing Unit。
其核心產品Metis AIPU系列可提供150-840 TOPS算力，效能較同級NPU高2-3倍、功耗效率較GPU優4-8倍，應用於零售防損、工廠品檢等場景。完整AI軟體棧包括InferenceStream、AxRuntime、AxCompiler等工具，支援從ML開發到Edge整合的全流程。Del Maffeo強調，Axelera AI將助力下一波AI創新，致力讓AI推論在世界各地的每個裝置、每個邊緣都能運行。
放眼企業決策與跨界應用 以AI Agent、數位孿生、Physical AI實踐落地價值
針對AI在企業決策方面的實務應用，鼎新數智製造事業群副總裁黃昱凱指出，目前企業面臨人力效率瓶頸與流程碎片化挑戰，鼎新以垂直產業加管理應用深度為核心，聚焦汽車零組件、電子組裝、醫療器材、零售、IT與OT整合及資安六大領域，AI Agent已能夠串聯企業營運層的ERP/CRM、生產管理層的MES/APS，再到協同商務層的SCM/SRM，形成從商流到製造的智慧化完整系統。
鼎新分享的代表案例「生單助理」，即為一套跨產業營運的AI Agent，結合OCR與語意推理，具備多元辨識轉換、資料記憶比對與圖像文字核對能力，應用於智能接單、生產調度優化、需求預測等場景，實現從資料輸入到決策建議的自動化工作流。黃昱凱強調，AI Agent並非取代人力，而是擴增決策邊界，企業AI化的關鍵在於：讓每位員工身邊都有懂業務的AI助理。
同時，於智慧製造、物流等應用領域，AI與自動化的融合，正在推動產業從單點智能走向系統級協作，數位孿生（Digital Twin）與Physical AI成為新一代智慧工廠的關鍵基礎。
廣運機械業務總監陳智杰表示，廣運作為台灣自動化系統整合領導廠商，願景是結合AI、Digital Twin與Physical AI，構築具完整學習能力的系統整合生態。廣運以安提MGX高效能邊緣AI伺服器為核心，整合Intel Xeon第六代處理器與NVIDIA GPU，建立企業內部可獨立運行的On-premise 數位孿生平台，實現即時模擬、訓練與決策。
公司提出「從模擬到現實」架構，包含七大流程，構成Physical AI的Real-to-Sim與Sim-to-Real核心迴圈。陳智杰強調，廣運的任務是讓每個智慧系統都能先在虛擬世界被訓練、驗證，再進入現實世界創造價值。
現今，產業正在生成式AI規模化、邊緣智慧化的兩大趨勢推進下，正式邁向雲邊協同與自主智能的新階段。宜鼎國際智能週邊應用事業處資深處長吳志清指出，影像是AI的語言，佔資料組成80%，而Camera（相機模組）結合AI也將成為產業現場的核心資料來源。
同時，面對模型規模從7B到70B+的爆發性成長，KV Cache管理優化成為關鍵，70B模型支援100名使用者需520GB記憶體，亦反映生成式AI進入從儲存到加速的階段。宜鼎提供如積木般模組化、可相互堆砌加成的AI解決方案，並支援CANBus、EtherCAT、MIPI等多元工業通訊介面，與NVIDIA、Intel、Qualcomm等夥伴協作提供跨平台支援。
吳志清也分享道，軟體堆疊將進入Agentic AI時代，可透過Function API加MCP Server架構，打造出自主運作系統、將Agentic AI導入設備管理層，實現從「任務導向」到「自主智能」的演進。吳志清強調，AI的真正價值不在雲端，而在能夠在任何節點自我運作、協同與學習的智慧系統。
在生成式AI與邊緣智慧浪潮交會的時代，宜鼎集團攜手各界專家，透過本場論壇演示邊緣AI不再只是運算效能的競賽，而是如何讓技術更貼近現場。從晶片、組件到系統、從雲端到邊緣，宜鼎與生態系夥伴正以多元開放、彈性整合的姿態，推動AI從雲端走向城市、工廠與每個應用現場。
