By Sursha Wu
前言
2025 年的 Computex & InnoVex 展會以算力技術為核心議題，吸引眾多硬體廠商競相展示其水冷技術與高效能運算能力。
然而，對整個製造業而言，真正值得關注的不僅是硬體設備的進步，而是軟硬體整合在實際生產現場的應用成效。硬體提供基礎感測與操作能力，但唯有搭配靈活、智慧化的軟體系統，才能有效因應現場複雜多變的挑戰，實現流程優化與效率提升。
今年的展會呈現出多項軟體創新與市場發展趨勢，讓我們得以進一步觀察到技術與實際需求之間的深度結合。以下，我們將針對這些觀察提出三項明確的趨勢，並分享我們的見解與觀點。
與 AI 視覺相關的解決方案
Linker Vision x 高雄市政府
Linkervision
Linker Vision 與高雄市政府合作推動的智慧城市專案，透過 AI 視覺辨識技術結合視覺語言模型（VLM），實現對各種城市場景的快速辨識、辨識與分類，包括水災、樹木倒塌及交通壅塞等狀況。系統能夠即時將分類後的資訊派送至相關政府單位，提升跨部門的應變效率與資源調度能力。
英業達 Inventec
英業達
英業達聚焦於自家工廠的視覺系統開發，功能包括周期時間（cycle time）分析及零件檢測等，運用於內部產線需求應用。
Transition Technologies
Transition Technologies
Transition Technologies 與 RealWear 合作推出的頭戴式智慧眼鏡，結合語音操作與影像標註功能，適用於工地及高風險作業環境。作業員透過語音指令操作裝置，能接收遠端專家的指導，提高現場溝通與操作的效率，是多模態技術應用的一個範例之一。
所羅門 Solomon
所羅門
所羅門將 AR 技術結合智慧眼鏡插件的確認機制，雖然目前應用仍以大型元件為主，但已能協助機械維修人員確認操作步驟，提升作業準確性與效率。
趨勢一：視覺應用快速普及
今年的展會中，PowerArena 觀察到，AI 視覺應用的技術門檻與開發成本持續下降，這一趨勢在多家廠商的展示中顯得尤為明顯，進一步推動視覺應用在多產業的普及。許多硬體廠商透過低成本伺服器，即可實現針對特定場景的視覺運算，雖然多數展示屬於概念驗證或行銷性質，但仍可見 AI 視覺技術的開發進展正在加快，應用層面日益成熟。
同時，AI 視覺的應用已不再侷限於傳統的工廠監控或安全防護，而是逐步延伸至更廣泛的場域。例如，在農業與漁業中，AI 視覺可用於魚群或作物狀態的辨識；在長照與醫療場景中，能強化安全監測；在零售業，AI 視覺可取代 RFID（Radio-frequency identification） 技術限制，實現食品商品的自動結帳，提升結帳效率。
展望未來，隨著技術發展持續深化，無論是製造業還是其他產業，AI 視覺都將持續是市場解決問題、提升作業效率的重要工具之一。
趨勢二：因應複雜場域的多模態解方
今年的展會中，我們觀察到多模態解決方案正快速興起。所謂多模態，是指結合語音指令、視覺辨識、文字生成與影像呈現等技術，目標是在單一平台上，同時滿足複雜作業場域中的多樣化需求。這類整合不僅提升作業效率，更貼近現場的實際操作情境。
我們認為，多模態應用最有機會率先落地的場域，將集中在高風險或操作受限的環境，如高空作業或封閉空間維修。這些工作場景對視覺輔助與即時語音互動的依賴程度更高，既需遠端支援，也必須讓使用者能解放雙手，迅速接收作業指令，確保安全與效率並行。
智慧眼鏡正是這類應用的代表。此類工業級穿戴裝置支援語音操控與即時影像標註，特別適合用於如建築工地、設備維護、風電、造船等高風險產業。其設計強調輕量化、不干擾操作流程，同時兼顧長時間配戴的舒適性與防護性，協助現場人員在不中斷作業的情況下，即時取得資訊與遠端指導。
然而，要在這類裝置中實現多模態應用，仍面臨高網路需求與即時運算的挑戰，特別是在必須即時提供回饋的情境下，裝置的算力需求亦須配合到位。如何在確保安全與舒適性的同時，達到高效能運算，將成為多模態應用未來發展與成熟的關鍵課題。
趨勢三：AI 趨向產業應用落地面
過去，媒體與展會中常將 AI 的多項「炫技」能力作為焦點，從圍棋人工智慧 AlphaGo，到 2022 年興起的生成式 AI 熱潮，以及 AI 能生成文字、圖像、音樂等多媒體內容，這些應用已在消費性市場中協助解決許多事務性工作。隨後，製造業等產業也逐步探索如何將生成式 AI 應用於管理與決策支援等情境，期望藉由 AI 的輔助，解決真正在工廠營運與生產管理上的挑戰。
從 2024 年至 2025 年，市場逐步從單純關注 AI 展示的創新性能力，轉向更務實地討論地端部署、在地端訓練模型以及算力配置等議題。
這些討論代表著，企業不再僅停留於技術本身的炫目，而是開始思考實際應用落地可能遇到的問題、挑戰與需求，
反映出市場對 AI 技術的態度已逐步從好奇與試驗，走向結合產業實務、著眼於長期效益與可持續性的階段。
結論：AI 視覺不再只是監控，場域應用全面拓展
過去，市場普遍對 AI 視覺的認知多集中於工廠安全監控或管理作業是否符合標準。然而，在 2025 Computex & InnoVex 展會中，我們清楚看見，AI 視覺已逐步從傳統監控角色，拓展至更多元化的應用場景。未來，無論是在製造業現場，抑或在日常生活中，我們預期 AI 視覺都將成為推動營運與作業安全、效率不可或缺的工具之一。
然而，這一切的發展仍需從應用層面出發，聚焦於技術如何真正解決實際問題，並能在現場產生具體價值。
隨著智慧工廠轉型持續推進，AI 視覺技術正逐漸成為製造業實現數位化與精準管理的關鍵工具。透過結合 AI 視覺與其他智慧製造技術，產業能更有效地回應現場多樣且複雜的生產與管理需求，提升品質穩定性與作業效率。
未來，AI 視覺技術的應用潛力也將擴展至更多領域，如智慧城市、智慧醫療等。這代表整個產業正朝向更全面、更智慧的方向發展，透過視覺辨識與數據分析能力，驅動跨場域的創新應用與營運優化。
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