By Sursha Wu
前言
2025 年的 Computex & InnoVex 展会以算力技术为核心议题，吸引众多硬件厂商竞相展示其水冷技术与高效能运算能力。
然而，对整个制造业而言，真正值得关注的不仅是硬件设备的进步，而是软硬件整合在实际生产现场的应用成效。硬体提供基础感测与操作能力，但唯有搭配灵活、智能化的软件系统，才能有效因应现场复杂多变的挑战，实现流程优化与效率提升。
今年的展会呈现出多项软件创新与市场发展趋势，让我们得以进一步观察到技术与实际需求之间的深度结合。以下，我们将针对这些观察提出三项明确的趋势，并分享我们的见解与观点。
与 AI 视觉相关的解决方案
Linker Vision x 高雄市政府
Linkervision
Linker Vision 与高雄市政府合作推动的智慧城市专案，透过 AI 视觉辨识技术结合视觉语言模型（VLM），实现对各种城市场景的快速辨识、辨识与分类，包括水灾、树木倒塌及交通壅塞等状况。系统能够即时将分类后的资讯派送至相关政府单位，提升跨部门的应变效率与资源调度能力。
英业达 Inventec
英业达
英业达聚焦于自家工厂的视觉系统开发，功能包括周期时间（cycle time）分析及零件检测等，运用于内部产线需求应用。
Transition Technologies
Transition Technologies
Transition Technologies 与 RealWear 合作推出的头戴式智慧眼镜，结合语音操作与影像标注功能，适用于工地及高风险作业环境。作业员透过语音指令操作装置，能接收远端专家的指导，提高现场沟通与操作的效率，是多模态技术应用的一个范例之一。
所罗门 Solomon
所罗门
所罗门将 AR 技术结合智慧眼镜插件的确认机制，虽然目前应用仍以大型元件为主，但已能协助机械维修人员确认操作步骤，提升作业准确性与效率。
趋势一：视觉应用快速普及
今年的展会中，PowerArena 观察到，AI 视觉应用的技术门槛与开发成本持续下降，这一趋势在多家厂商的展示中显得尤为明显，进一步推动视觉应用在多产业的普及。许多硬件厂商透过低成本服务器，即可实现针对特定场景的视觉运算，虽然多数展示属于概念验证或行销性质，但仍可见 AI 视觉技术的开发进展正在加快，应用层面日益成熟。
同时，AI 视觉的应用已不再局限于传统的工厂监控或安全防护，而是逐步延伸至更广泛的场域。例如，在农业与渔业中，AI 视觉可用于鱼群或作物状态的辨识；在长照与医疗场景中，能强化安全监测；在零售业，AI 视觉可取代 RFID（Radio-frequency identification） 技术限制，实现食品商品的自动结帐，提升结帐效率。
展望未来，随着技术发展持续深化，无论是制造业还是其他产业，AI 视觉都将持续是市场解决问题、提升作业效能的重要工具之一。
趋势二：因应复杂场域的多模态解方
今年的展会中，我们观察到多模态解决方案正快速兴起。所谓多模态，是指结合语音指令、视觉辨识、文字生成与影像呈现等技术，目标是在单一平台上，同时满足复杂作业场域中的多样化需求。这类整合不仅提升作业效率，更贴近现场的实际操作情境。
我们认为，多模态应用最有机会率先落地的场域，将集中在高风险或操作受限的环境，如高空作业或封闭空间维修。这些工作场景对视觉辅助与即时语音互动的依赖程度更高，既需远端支援，也必须让使用者能解放双手，迅速接收作业指令，确保安全与效率并行。
智慧眼镜正是这类应用的代表。此类工业级穿戴装置支援语音操控与即时影像标注，特别适合用于如建筑工地、设备维护、风电、造船等高风险产业。其设计强调轻量化、不干扰操作流程，同时兼顾长时间配戴的舒适性与防护性，协助现场人员在不中断作业的情况下，即时取得资讯与远端指导。
然而，要在这类装置中实现多模态应用，仍面临高网路需求与即时运算的挑战，特别是在必须即时提供回馈的情境下，装置的算力需求亦须配合到位。如何在确保安全与舒适性的同时，达到高效能运算，将成为多模态应用未来发展与成熟的关键课题。
趋势三：AI 趋向产业应用落地面
过去，媒体与展会中常将 AI 的多项「炫技」能力作为焦点，从围棋人工智慧 AlphaGo，到 2022 年兴起的生成式 AI 热潮，以及 AI 能生成文字、图像、音乐等多媒体内容，这些应用已在消费性市场中协助解决许多事务性工作。随后，制造业等产业也逐步探索如何将生成式 AI 应用于管理与决策支援等情境，期望借由 AI 的辅助，解决真正在工厂营运与生产管理上的挑战。
从 2024 年至 2025 年，市场逐步从单纯关注 AI 展示的创新性能力，转向更务实地讨论地端部署、在地端训练模型以及算力配置等议题。
这些讨论代表着，企业不再仅停留于技术本身的炫目，而是开始思考实际应用落地可能遇到的问题、挑战与需求，
反映出市场对 AI 技术的态度已逐步从好奇与试验，走向结合产业实务、着眼于长期效益与可持续性的阶段。
结论：AI 视觉不再只是监控，场域应用全面拓展
过去，市场普遍对 AI 视觉的认知多集中于工厂安全监控或管理作业是否符合标准。然而，在 2025 Computex & InnoVex 展会中，我们清楚看见，AI 视觉已逐步从传统监控角色，拓展至更多元化的应用场景。未来，无论是在制造业现场，抑或在日常生活中，我们预期 AI 视觉都将成为推动营运与作业安全、效率不可或缺的工具之一。
然而，这一切的发展仍需从应用层面出发，聚焦于技术如何真正解决实际问题，并能在现场产生具体价值。
随着智慧工厂转型持续推进，AI 视觉技术正逐渐成为制造业实现数位化与精准管理的关键工具。透过结合 AI 视觉与其他智慧制造技术，产业能更有效地回应现场多样且复杂的生产与管理需求，提升品质稳定性与作业效率。
未来，AI 视觉技术的应用潜力也将扩展至更多领域，如智慧城市、智慧医疗等。这代表整个产业正朝向更全面、更智慧的方向发展，透过视觉辨识与数据分析能力，驱动跨场域的创新应用与营运优化。
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