协同智能成形 加速台湾智能生活产业升级
- 郑茨云／DIGITIMES企划
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在AI与IoT加速融合的推动下，智能生活正从单点装置的功能升级，走向跨品牌、跨装置、跨场域的协同智能。为协助产业掌握AI穿戴、智能生活空间与移动场域协同的最新发展，DIGITIMES于日前举办「2026智能生活论坛」，邀集产业、生态系与学研专家，深入解析协同智能的成形条件与发展路径。
DIGITIMES整合行销处处长陈毅斌在致词时表示，CES 2026呈现人形机器人、影视娱乐与智能家电三大主轴，竞争重心已由硬件规格转向生活场景与生态运营。产业层次则分化为上层的内容与沉浸体验、中层的智能家电与家庭能源管理，以及底层的传感、联网与AI推理能力。真正的胜负关键不在单一装置，而在跨场景协作、平台串接与互通标准，掌握用户旅程者将主导商业模式。
从场景智能到系统能力 隐私、安全、连线成AIoT门槛
在居家、医疗与车载等情境中，如何兼顾便利、安全与隐私，成为AIoT落地的关键。啓碁科技Smart Vertical Services事业处协理曹孝栎指出，AI虽能透过多模态传感提升洞察能力，但若依赖影像蒐集个资，反而削弱用户信任。
为此，啓碁提出「以人为本的AIoT」，主攻非侵入式传感，例如PIR红外线、电力信号PowerSense与Wi-Fi Sensing，以「不看人」的方式推导空间状态。曹孝栎表示，Family Guardian平台透过多点PIR追踪行为轨迹，再结合医疗与生理数据，可把照护从被动通报推进到主动预警。
另一方面，PowerSense可从电器使用波形识别活动模式，延伸至安全与节能场景；Wi-Fi Sensing则利用信号反射侦测呼吸、睡眠、动作与在室人数，并已运用于车载婴儿留置警示等应用。曹孝栎提到，啓碁的策略本质是以「看不见人」换取「看得见状态」，在隐私、信任与便利之间建立可长期采用的智能生活模式。
Wi-Fi已不再只是连线工具，而是边缘运算与数据流背后的基础设施。台湾是德科技技术专案经理黄志伟表示，CES 2026已让Wi-Fi 8在Wi-Fi 7尚未普及前提前成为焦点，反映产业期待在AI与IoT情境中取得更高决定性与可预测性。从标准演进来看，Wi-Fi从速度导向的Wi-Fi 4/5/6，进入极致吞吐的Wi-Fi 7，而802.11bn（Wi-Fi 8）则转向「可靠度与决定性」导向，目标包括提升25%实际吞吐、降低25%延迟与25%掉封包，使最差连线情境仍能稳定。
他提到，Wi-Fi 8透过新MCS级距、UEQM不等调变、ELR增程、DRU功率提升与Multi-AP协同等技术，改善场域干扰并更适用IoT与高密度部署场景。黄志伟表示，对照技术变化，测试与验证的重要性同步提高，是德科技提供涵盖研发、设计、量测到协议分析的完整Wi-Fi 7/8验证方案，包括PXIe矢量收发模块、E6680E无线测试平台与WaveJudge协议分析工具，用于支撑下一代Wi-Fi的产品化与可靠部署。
线上工作、IoT与POS设备使攻击面大增，Wi-Fi若不稳定更会影响销售与支付流程。钜晶国际产品业务经理吴鸿强调，中小企业需要的是能「自动营运×安全优先×低TCO」的企业级网络。Aruba以Security-First、AI-Powered为核心，透过AI Insight自动判断与优化网络状况，可减少约80%故障排除时间；安全面则以Zero Trust结合ClearPass，动态验证装置、分段IoT流量并保护POS与线上VPN，使中小企业具备大型企业级网安能力。
他表示，在部署维运上，Instant On支持手机设定、QR Code启用与云端管理，使部署时间缩短60%、维运成本下降40%，多数情况一年内可回收投资。同时，智能Wi-Fi导入AI客流分析，让网络从「成本中心」变成「营运中枢」，零售案例显示优化动线可提升25%转换率；Aruba也导入AI节能与碳足迹追踪，可节能约30%、降低碳排50%，使智能网络成为中小企业的营运、网安与永续底座。
AI走向生活现场 功耗、隐私与安全缺一不可
低延迟、低功耗、高隐私分散智能成为穿戴与医疗设备趋势，AI将在毫瓦级能源下执行多种工作，形成算力、能源与体验的平衡挑战。ARM台湾首席应用工程师Blade Lin指出，边缘AI必须同时解决延迟、软件复杂度、成本与能源效率四大瓶颈，并保留隐私与自主性，因此在设备本地运算成为趋势。
为支撑此需求，ARM透过Cortex-M与Helium矢量指令提升DSP/ML效率，并以Ethos-U系列NPU提供从32MAC/cycle到2048MAC/cycle的可扩展算力，支持语音唤醒、脸部识别与小型语言模型。在系统整合端，Corstone-320参考平台将IP、ISP、NPU、软件与工具整合，有助缩短设计时程并降低异质整合难度；软件层则以统一开发流程为目标，让嵌入式与AI开发共享同一专案结构与工具链，搭配CMSIS、Vela与ML Evaluation Kit加速上市。
整体而言，下一阶段竞争不仅比算力，而是能否在极低功耗下提供AI体验，并同时维持隐私、安全与电池寿命；ARM则以矽智财与软件生态扮演桥接者，加速边缘AI进入日常穿戴设备。
空间运算正从娱乐走向基础设施，XR与AI的融合成为下一代「空间入口」。台湾实境科技创新发展协会名誉理事长白璧珍表示，科技发展走向「空间智能×实体AI」，形成由XR作为眼睛与界面、AI作为大脑、云端与边缘作为神经的三层架构。
她表示，全球XR＋AI市场在2026–2035将迎来高速成长，并获Michael Porter与李飞飞等重量级学者背书，凸显XR＋AI已是新的运算范式：生成式AI降低3D建模成本，监别式AI强化手势与物件追踪，代理型AI支持虚拟导览与协作，推理型AI则进入决策与场景管理。
应用已从消费端扩散至B2B与公共场景，包括BIM＋XR的施工防错与ESG能源视觉化、工业4.0的线上维修与预测维护、医疗的VR训练与线上诊疗、观光的VPS导览与沉浸地图、教育文化的智能博物馆与历史重建，呈现「城市即画布」的空间运算模式。
家用机器人正从概念展示走向日常落地，背后是AI生态、云到端的边缘运算，以及人形化设计三股力量的推动。和椿科技市场行销部活动行销经理阙念慈提到，使用者期待的是能在非结构化家庭环境中处理多任务、价格亲民且安全可靠的机器人，但此愿景伴随三大挑战：多任务带来的软硬件整合复杂度、关键零组件成本居高不下、以及物理安全与数据隐私等信任要求。
她表示，机器人演进历程可分为三阶段：首先是高度结构化的无人工厂，其次为半结构化的工厂园区与商办大楼，最后才是最复杂的家庭情境。与其改造建筑去迎合机器人，更务实的方向是让机器人适应人类环境。面对高龄化与人力短缺，服务型机器人将深化至产线送料、园区物流、清洁、商办与居家照护等垂直场域；而长期来看，家电机器人化与机器人家电化将同时发生，使机器人逐步融入生活设备。
AI正跨入「空间智能」阶段，重点不再是识别影像，而是理解空间、动线与生活情境，成为房地产与室内设计的新战场。睿缔国际科技(HOMEE AI)行销总监蔡瑞容指出，空间智能结合空间运算与AI，已被视为「AI的下个前线」。
该公司以3D数码孪生为基础，让空间具备深度、比例与语意标注，并依循扫描、清理、生成、沉浸导览、决策媒合形成完整流程：QuickPaint可扫描生成户型，CleanView去除杂物呈现乾净空间，StyleMagic一键套用风格布置，3D导览则支持自由探索与家俱摆放。
她表示，更关键的是语意驱动AI Agent可24/7回答问题、记录偏好并进行媒合，使销售从展示走向智能决策。目前HOMEE AI已凭藉专利技术与NVIDIA生态合作，将空间智能扩展至AEC、家俱零售、医疗照护与智能城市等领域，让空间从静态信息转为可推理互动的动态界面。
防灾正在从单点侦测走向侦测、决策、处置、保护的完整治理流程，家庭端设备正成为公共安全的延伸节点。台湾新光保全技术长林贤忠表示，以气体侦测与火安为例，关键不只在传感本身，而在可信数据链与自动处置能力。
住佳适以火警通报系统为核心，透过VPN专线与消防局API双向验证建立可信通报，使事件不再依赖人工；并以物理探测方式优化天然气与液化石油气的高低位侦测位置，搭配预热、自检与信号灯降低误待命。当浓度超标时，可透过继电器自动关闭瓦斯阀门，形成毫秒级遮断，再以自动或手动复归维持营运连续，使侦测到遮断形成一条连续运作的防灾链。
林贤忠表示，住佳适与SKS合作亦将防灾能力延伸到「居家安心×装备防护×生活应急」，推出防灾包、灭火产品与个人警报器；例如灭火宝以免开盖与抗热防爆提升初期灭火能力，个人警报器则以130dB威吓提升公共场域安全感。
实体AI的最后一里路 装置在场域中完成移动
在本次论坛的压轴座谈中，DIGITIMES特派记者简永昌邀请东硕信息智能系统事业群副总经理王华毅，以「实体AI的最后一里路：从边缘传感到场景决策的系统化革命」为题，聚焦AI从云端演算法走向场景自主决策的产业变化。
王华毅指出，传统AIoT多依赖云端推论，虽适合大规模数据分析，但在安全监控、导播、医疗巡检等对延迟敏感的场景中，数据往返云端反而增加风险。他表示，实体AI的核心在于「传感、理解、决策、移动」全程在场域内完成，结合小型化模型、边缘算力与语意理解，可让视觉与动作层面产生一致移动。
在案例上，东硕以Argus PTZ智能摄控系统展示语言模型驱动的多摄影机协同控制，可透过语意指令追踪指定人物，应用于教堂、校园、医疗、展演导播甚至国防场景；另以SmartDock让Docking Station进化为企业资产与维运中枢，可节省最高达95%维运成本并支持ESG节能与跨装置管理。他提醒，EU AI Act等法规将生物识别列为高风险AI，要求Opt-in/Opt-out与数据撤回等机制，使Edge AI需同时兼顾隐私、安全与落地能力，未来亦将迈向代理式AI，让装置协同运作、降低人工SOP并保留人类介入权，为智能空间开出新路径。
