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搜尋關鍵字:邊緣AI
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上刊時間:2004/03/03~2026-10/23
邊緣運算
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邊緣運算
邊緣AI持續拉抬算力標準　三大競爭業者從通用硬體走向實體AI布局
DIGITIMES觀察，隨著邊緣AI應用與代理逐漸落地，嵌入式領域處理器正逐漸升級。在運算需求激增的推動下，英特爾(Intel)、超微(AMD)與NVIDIA三大邊緣AI晶片業者在嵌入式領域的2026年新品運算力區間皆已突破100 TOPS層級，並紛紛將發展重心指向以機器人與自駕車為核心的實體人工智慧應用...
申作昊
2026-10-08
車用零組件
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車用零組件
突破記憶體牆成AI運算課題　SRAM扮演自駕SoC低延遲推論要角
DIGITIMES觀察，當AI應用由訓練轉向推論，記憶體牆成為AI運算核心課題，高頻寬、大容量及強散熱成為支撐AI高效運算鐵三角。隨著自動駕駛系統的泛化能力因AI模型導入得到提升...
江明謙
2026-10-02
邊緣運算
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邊緣運算
微處理器業者藉軟硬體購併布局擺脫純零組件供應角色　高整合優勢有機會進佔中低階機器視覺市場
DIGITIMES觀察，隨著邊緣AI與機器視覺技術落地，微處理器過往專注於輕量級控制的MCU或MPU，正加速轉型為涵蓋感知與運算的系統解決方案。為突破傳統微處理器定位...
申作昊
2026-09-01
IC設計
report
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IC設計
AI時代台灣大型IC設計業者規模持續擴大　邊緣AI成中小型業者轉型契機
DIGITIMES觀察，台灣IC設計產業成長動能逐步自消費性電子轉向AI資料中心，帶動高效運算、記憶體及高速互連等相關晶片需求，DIGITIMES預估2026年產業營收，將突破...
簡琮訓
2026-08-31
車用零組件
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車用零組件
實體AI推動自駕技術升級　三大效率推升AI加速器需求
現今端到端自動駕駛成為技術主流路線，連帶實體AI帶動的自駕系統推論需求，接連牽動車用SoC的設計變革。DIGITIMES以底層的硬體規格、中層的效率表現，以及上層的方案兼容性，提出AI世代下車用SoC關鍵指標九宮格，做為新世代車用SoC方案的評估架構。DIGITIMES認為，AI加速器將成為新世代車用SoC的運算核心，以滿足自駕系統執行AI推論任務時，對低運算延遲、低系統功耗及低存儲瓶頸的運算要求。...
江明謙
2026-08-28
EV Focus
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EV Focus
中系車廠憑技術、供應鏈與場域優勢跨足人形機器人市場　導入商業與公共服務為優先
DIGITIMES觀察，受全球勞動力短缺影響與AI技術進步帶動，人形機器人市場規模快速成長，中系車廠亦積極布局此一新興領域。汽車產業憑藉既有技術與供應鏈資源，以及經銷門市、工廠等天然應用場域，可降低車廠跨足人形機器人領域的開發門檻。商業化布局方面，多數中系車廠優先從商業與公共服務場域切入，利用環境較可控、任務標準化程度高等特性，降低人形機器人初期導入的風險。...
廖萱昀
2026-08-18
邊緣運算
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邊緣運算
晶圓代工成熟製程板塊位移推升代工成本　高階AI需求與產能擴張成本持續造成MCU業者K型分化漲價
DIGITIMES觀察台積電與三星電子對成熟製程產能的削減舉措，將持續影響邊緣業者現行報價。2026年8吋晶圓代工產能減少，加上特定AI產品需求爆發，推升邊緣處理器晶圓代工報價上漲。下游MCU業者為此於2026年多次調漲價格...
申作昊
2026-07-31
物聯網
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物聯網
AI驅動Ambient IoT演進　物聯網價值由連結走向資料資產
DIGITIMES觀察，環境物聯網(Ambient IoT)正成為AI時代物聯網的重要發展方向，其價值已不再侷限於增加更多連網裝置，而是重新定義企業建立、治理及運用資料資產的方式。隨著環境能量採集、超低功耗感測、邊緣AI及無線通訊技術持續成熟，大量過去無法數位化的實體物件開始具備持續感知能力，使物聯網由設備連結逐步走向環境感知，並進一步支撐AI分析、自動化決策及智慧服務發展，成為企業推動數位轉型的重要基礎。...
王雨讓
2026-07-30
IC設計
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IC設計
AI ASIC與記憶體需求驅動　2Q26台灣IC設計業營收估年增11.8%
DIGITIMES觀察，2026年上半台灣IC設計產業延續成長態勢，主要受惠於AI ASIC、高速傳輸晶片、記憶體相關IC及顯示驅動IC需求增溫。產業成長動能高度集中於少數巨頭，前十大IC設計業者合計營收佔整體營收約75%，顯示市場資源與技術優勢持續向大型業者集中。展望2026年第2季，在AI ASIC專案放量、記憶體相關IC需求持續強勁，以及顯示驅動IC市場回溫帶動下，台灣IC設計業者合計營收可望突破120億美元，年增11.8%。...
簡琮訓
2026-06-30
邊緣運算
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邊緣運算
人形機器人「大小腦」雙系統架構　仰賴多元規格邊緣運算力處理器推動
DIGITIMES觀察，隨雙系統架構成為人形機器人的產業共識，其硬體架構正轉向大腦、小腦與末梢神經的三層級異構體系，由大腦層主導多模態推理與任務規畫等代理AI類任務、小腦層負責高頻閉環控制與物理姿態平衡、末梢神經層處理器負責關節控制與各式感測器的傳輸。對於邊緣AI晶片業者而言，短期內大腦層因CUDA生態護城河不易直接進入市場，而具備車用技術的晶片業者、納入HSB生態FPGA業者，更有機會在NVIDIA生態系中的小腦層與末梢神經獲得更多合作機會。...
申作昊
2026-06-30
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