AI实体化革命来临 宜鼎与夥伴携手从存储专家迈向智能建筑师
- 李佳玲／台北
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生成式AI、LLM技术日益成熟，企业已从思考是否导入AI，转向积极寻求软硬件整合、效能优化与维运管理的全面升级。为协助产业各界掌握边缘智能商机，宜鼎集团（Innodisk Group）于日前举办「AI Beyond the Edge边缘跨域‧智能革新产业论坛」，邀请生态系重量级夥伴以及各应用场域专家，透过全球观点结合在地化视野，深入探讨产业AI化的关键实务。
宜鼎集团董事长简川胜在开场致词时指出，AI落地正分化为两大方向，一是应用于制造、交通等领域的「产业型AI」（Industry AI），可将生产现场从自动化提升至智能化；二是由内部数据驱动的「企业型AI」（Enterprise AI），可透过生成式AI加速决策创新。
他提到AI正形成「云端、边缘、现场」的智能循环。宜鼎在此浪潮中从存储专家转型为「智能建筑师」，透过子公司安提国际与Intel、NVIDIA、Qualcomm等夥伴构建完整AI平台，并以九大「智能积木板块」（Building Blocks）重整旗下产品线，将AI落地模块化为数据收集、存储、管理、传输、运算、学习、决策、应用与服务整合等构件，让各产业依需求快速建构解决方案。
AI走出云端迈向实体化革命 边缘运算成为智能决策核心
AI产业正从云端走向实体，生成式AI的浪潮正延伸至能感知与移动的「Physical AI」时代。NVIDIA资深解决方案架构师洪钰嘉指出，Physical AI让AI不仅理解文字图像，更能感知并与物理世界互动，实现从Text Tokens到Image Tokens、再到Action Tokens的演进。
NVIDIA为此打造三大运算平台：用于模型训练的GB200 NVL72、数据生成的RTX Pro Server结合Omniverse与Cosmos，以及现场部署的Jetson AGX Thor。其技术模块更包括多种基础模型，涵盖视觉、物理世界模拟与人形机器人控制，并透过Omniverse和Cosmos解决机器人训练数据稀缺问题。
应用层面分为Inside-Out AI的机器人内部智能，以Isaac GR00T和Jetson Thor为核心；Outside-In AI的外部感知智能，透过Metropolis视觉AI代理部署于监控、操作辅助等场景。NVIDIA预期Physical AI将连结全球数十亿工厂、仓储、车辆与机器人，构成AI能感知、理解并移动于世界的新时代。洪钰嘉强调，生成式AI将改变量码内容，Physical AI则将改变现实世界。
当生成式AI走出云端、迈向落地应用，边缘AI也正成为企业追求效率、隐私与成本平衡的关键路径。Qualcomm Senior Director of Engineering, Evgeni Gousev提到，Qualcomm推出的Dragonwing AI On-Prem Appliance企业级方案，提供安全内部署环境，可运行109B参数LLM，具备RAG整合与多租户架构，实现开箱即用的私有化GenAI部署。
涵盖智能城市、安防、工业IoT、零售物流与医疗教育等应用领域。据调查，目前已有高达53%的CIO/CTO将Agentic AI视作企业IT营运核心。Evgeni Gousev亦进一步说明Agentic AI概念，并分享如何透过AI Orchestrator结合LVM/LMM/LLM模型编排，支持多模态RAG与Agent工作流。
当全球AI产业正迈入「边缘AI扩散期」，Intel生态系统发展组织总经理杜唯扬指出，Intel于边缘运算累积45年经验，以x86架构、AI PC、Xeon创新为核心打造开放式边缘AI生态，并提出「全域效能公式」，强调Performance per $ per Watt的系统整体优化，超越单纯TOPS指标。
Intel Open Edge采三层架构，从OSV/ISV/SI层利用模块化平台，到Solution Builders透过Edge AI Suites加速应用，再到ODM/OEM交付AI Ready Systems。同时，在产品化案例方面，Intel已与宜鼎合作推出APEX-E100、AXMB-D150系统，支持工业级的边缘AI应用。
边缘AI落地着重能效平衡 从算力下沉到决策前移
随着边缘运算成为企业数码转型与产业智能化的关键战场，安提国际软件处处长苏威全表示，在边缘运算策略上，需特别强调在效能与功耗间取得平衡，边缘AI运算功耗从1W至1600W+不等，他也指出，选择解决方案时不应只看几TOPS的算力，更需关注的是应用的回应速度与模型适配度。
同时，安提也提出「智能价值链」概念，将企业AI流程与现场产业AI系统相互连结，实现从数据收集、运算、决策到执行的闭环。公司以「Edge ON. AI Beyond」为品牌精神，提供完整边缘AI硬件与软件堆叠，具备多GPU通讯效率提升与高效AI Stack整合能力，支持企业与产业AI双向部署。苏威全强调，边缘AI不只是算力下沉，而是决策的前移，未来的竞争不在云端，而在距真实世界最近的一米。
全球AI市场正从大型云端模型转向在地推论，Axelera AICEOFabrizio Del Maffeo表示，做为欧洲最大AI半导体新创，Axelera AI专注打造高效能、低功耗、高性价比的AI Processing Unit。
其核心产品Metis AIPU系列可提供150-840 TOPS算力，效能较同级NPU高2-3倍、功耗效率较GPU优4-8倍，应用于零售防损、工厂品检等场景。完整AI软件栈包括InferenceStream、AxRuntime、AxCompiler等工具，支持从ML开发到Edge整合的全流程。Del Maffeo强调，Axelera AI将助力下一波AI创新，致力让AI推论在世界各地的每个装置、每个边缘都能运行。
放眼企业决策与跨界应用 以AI Agent、数码孪生、Physical AI实践落地价值
针对AI在企业决策方面的实务应用，鼎新数智制造事业群副总裁黄昱凯指出，目前企业面临人力效率瓶颈与流程碎片化挑战，鼎新以垂直产业加管理应用深度为核心，聚焦汽车零组件、电子组装、医疗器材、零售、IT与OT整合及网安六大领域，AI Agent已能够串联企业营运层的ERP/CRM、生产管理层的MES/APS，再到协同商务层的SCM/SRM，形成从商流到制造的智能化完整系统。
鼎新分享的代表案例「生单助理」，即为一套跨产业营运的AI Agent，结合OCR与语意推理，具备多元识别转换、数据记忆比对与图像文字核对能力，应用于智能接单、生产调度优化、需求预测等场景，实现从数据输入到决策建议的自动化工作流。黄昱凯强调，AI Agent并非取代人力，而是增决策边界，企业AI化的关键在于：让每位员工身边都有懂业务的AI助理。
同时，于智能制造、物流等应用领域，AI与自动化的融合，正在推动产业从单点智能走向系统级协作，数码孪生（Digital Twin）与Physical AI成为新一代智能工厂的关键基础。
广运机械业务总监陈智杰表示，广运作为台湾自动化系统整合领导厂商，愿景是结合AI、Digital Twin与Physical AI，构筑具完整学习能力的系统整合生态。广运以安提MGX高效能边缘AI服务器为核心，整合Intel Xeon第六代处理器与NVIDIA GPU，建立企业内部可独立运行的On-premise 数码孪生平台，实现实时模拟、训练与决策。
公司提出「从模拟到现实」架构，包含七大流程，构成Physical AI的Real-to-Sim与Sim-to-Real核心循环。陈智杰强调，广运的任务是让每个智能系统都能先在虚拟世界被训练、验证，再进入现实世界创造价值。
现今，产业正在生成式AI规模化、边缘智能化的两大趋势推进下，正式迈向云边协同与自主智能的新阶段。宜鼎国际智能周边应用事业处资深处长吴志清指出，影像是AI的语言，占数据组成80%，而Camera（镜头模块）结合AI也将成为产业现场的核心数据来源。
同时，面对模型规模从7B到70B+的爆发性成长，KV Cache管理优化成为关键，70B模型支持100名使用者需520GB存储器，亦反映生成式AI进入从存储到加速的阶段。宜鼎提供如积木般模块化、可相互堆砌加成的AI解决方案，并支持CANBus、EtherCAT、MIPI等多元工业通讯界面，与NVIDIA、Intel、Qualcomm等夥伴协作提供跨平台支持。
吴志清也分享道，软件堆叠将进入Agentic AI时代，可透过Function API加MCP Server架构，打造出自主运作系统、将Agentic AI导入设备管理层，实现从「任务导向」到「自主智能」的演进。吴志清强调，AI的真正价值不在云端，而在能够在任何节点自我运作、协同与学习的智能系统。
在生成式AI与边缘智能浪潮交会的时代，宜鼎集团携手各界专家，透过本场论坛演示边缘AI不再只是运算效能的竞赛，而是如何让技术更贴近现场。从芯片、组件到系统、从云端到边缘，宜鼎与生态系夥伴正以多元开放、弹性整合的姿态，推动AI从云端走向城市、工厂与每个应用现场。
