COMPUTEX 2026：車載邊緣AI平台震撼登場（AIVO+XEdgAI）

Q: 不會寫程式的人真的能使用這些平台嗎？

如果你具備基本的AI與硬體概念，AIVO和XEdgAI確實可以讓你透過圖形化介面完成八成以上的開發工作。至於底層的效能調校與資安合規，進階階段仍然需要專業工程師介入。

Q: 擷發科技這次轉型，對台灣車電產業鏈有什麼意義？

過去台灣在車電領域的角色大多侷限在零組件製造與硬體代工，軟體與系統整合能力相對薄弱。擷發科技這次從ASIC設計跳出來，直接用軟體平台切入車載AI核心應用，等於是在補上台灣車電產業鏈中最缺的那一塊拼圖，有助於提升台灣在全球智慧車供應鏈的話語權。

車載邊緣AI平台是這篇文章討論的核心

擷發科技COMPUTEX 2026震撼登場：AIVO與XEdgAI如何重塑車載邊緣AI市場版圖？

自駕車輛感測器技術的特寫鏡頭，象徵擷發科技AIVO與XEdgAI平台進軍車載邊緣AI市場的里程碑

⚡ 快速精華

💡 核心結論：擷發科技於COMPUTEX 2026首度公開「AI載具系統事業群」，正式宣告從ASIC設計服務跨足車載邊緣AI與智慧安全市場，AIVO與XEdgAI雙平台採無程式碼拖曳式介面，徹底顛覆傳統車載AI開發流程。

📊 關鍵數據：全球邊緣AI市場2026年估值約476億美元，預計2034年將躍升至3,859億美元（CAGR 29.9%）；車載邊緣AI市場2026年規模達15.6億美元，2031年有望成長至29億美元（CAGR 13.2%）。

🛠️ 行動指南：對於欲進入車載AI領域的開發者與企業，建議優先評估無程式碼平台降低開發門檻，同時關注NVIDIA Jetson與Intel Core Ultra等跨平台相容性。

⚠️ 風險預警：多晶片平台支援雖降低供應商鎖定風險，但neuromorphic晶片（如BrainChip Akida）生態系尚未完全成熟，量產穩定性仍需觀察。

第一手觀察：我在COMPUTEX 2026現場看到了什麼

坦白講，走進南港展覽館A1215a攤位之前，我壓根沒料到一家過去低調搞ASIC設計服務的公司，能在車載AI這個修羅場上搞出這麼大的動靜。擷發科技這次直接把整個「AI載具系統事業群」端出檯面，擺明了不只想當個幕後功臣，他要當棋手。現場擠到爆的人潮、展場人員跟來訪客戶比手畫腳確認技術細節的畫面，都讓人嗅到一股不尋常的氛圍——這不是純粹喊喊口號的發表會，而是貨真價實的商業轉型宣言。

董事長楊健盟博士現場反覆強調「軟體帶動硬體」的邏輯，這句話在邊緣AI領域其實挺顛覆的。以前大夥都覺得車載AI是硬體先行，先有了NVIDIA的Orin、Mobileye的EyeQ，再來煩惱軟體怎麼兜。但擷發這次反其道而行，直接用AIVO和XEdgAI兩套平台告訴市場：不會寫程式不要緊，拖曳幾個元件、拉幾條連接線，你也能做出像樣的車載AI應用。這種把開發門檻打到地底的策略，確確實實戳中了車載供應鏈的痛處。

為什麼擷發科技的AI載具系統事業群值得全產業關注？

先說重點。擷發科技（MICROIP，股票代號7796）過去的標籤是「ASIC設計服務商」，服務的客戶大多是半導體大廠，做的事情講白了就是幫人把晶片設計出來、驗證完、送進晶圓廠。這種商業模式賺的是技術本，但天花板看得見，一旦客戶的晶片量產步入正軌，設計服務的需求就會往下掉。所以擷發這幾年的轉型軌跡其實很清晰：從幕後設計走到前台方案，從單純的晶片設計擴展到系統級整合。

這次在COMPUTEX 2026正式掛牌「AI載具系統事業群」，等於是對外宣告：老子的戰場不再只是晶片裡面的電路圖，而是整輛車、整個工廠、甚至是整片天空的邊緣AI應用。這個事業群的定位非常明確——聚焦車載邊緣AI與智慧安全應用，目標是讓AI從雲端走下來，在車輛本地端即時做出判斷與反應。

🔍 Pro Tip 專家見解

車載邊緣AI最大的技術門檻，不在於演算法有多酷炫，而在於「如何在極端嚴苛的即時性與功耗限制下，讓模型穩定運作」。擷發這次採用「軟體帶動硬體」的策略，其實是一種高明的市場切入方式——先用低門檻的平台吸納開發者與系統整合商，再透過平台黏著度反向牽動硬體銷售與客製化ASIC需求。

AIVO與XEdgAI雙平台究竟藏了哪些殺手級功能？

說真的，市場上標榜「無程式碼開發」的平台多如牛毛，但很多都淪為簡報上的裝飾品，真正能打的沒幾個。擷發這次端出來的AIVO和XEdgAI，從現場DEMO的完成度來看，確實有幾把刷子。

AIVO：車載視覺AI的懶人包

AIVO的定位是「AI視覺平台」，整個核心邏輯就是用拖曳式圖形介面，把以前需要寫幾百幾千行Python或C++的車載AI應用，變成拼拼圖的過程。現場展示的三大安全防護功能，每一個都是目前車廠與一級供應商搶破頭的標配：

車前號誌辨識：即時辨識交通號誌、標線與障礙物，對於ADAS系統的功能完整性至關重要。
車後盲區預警：透過後視鏡頭與雷達融合資料，在變道或倒車時主動警示駕駛。
駕駛疲勞偵測：利用車內鏡頭監測駕駛眼部狀態與頭部姿態，預防因注意力分散導致的交通事故。

最猛的是，這整套流程真的可以「不撰寫程式碼」就完成。現場工作人員直接在平板電腦上拉元件、設定參數，幾分鐘之內就建置了一個簡易的盲區偵測DEMO。這對於車電領域來說簡直是降維打擊——要知道傳統Tier 2供應商光是確認一個camera sensor的驅動程式就得花上好幾週。

XEdgAI：端到端的邊緣AI開發瑞士刀

如果說AIVO是針對車載視覺場景的垂直解決方案，那XEdgAI就是更廣泛的邊緣AI開發平台。它強調的是「一站式端到端開發流程」，從資料前處理、模型訓練、部署到裝置端的推論，全部在一個平台上搞定。而且重點來了，XEdgAI同時支援NVIDIA Jetson、Intel Core Ultra、以及Axelera AI Metis等多種晶片架構。

這個多平台支援的設計，直接打中產業的痛點：供應商鎖定（Vendor Lock-in）。很多車廠最怕的就是被綁死在某一個晶片平台上，一旦晶片缺貨或漲價，整條產品線都可能癱瘓。XEdgAI讓開發者可以在不同硬體之間無痛切換，這種靈活度在現在的供應鏈環境下，相當於多了一張保險牌。

🔍 Pro Tip 專家見解

「無程式碼」不等于「無腦」。AIVO和XEdgAI的真正價值在於把底層的硬體抽象化，讓應用開發者專心處理商業邏輯與演算法優化。但在量產環節，底層的效能調校與資安合規依然是挑戰，這也是擷發保留客製化ASIC設服務的原因——當平台規模化之後，進階客戶終究會需要更深度的硬體客製。

COMPUTEX 2026現場直擊：哪些應用場景真正落地了？

呼應今年COMPUTEX「AI Together」的主軸，擷發的展區擺明了就是要告訴全世界：我們不只是做平台的，我們已經有實際的場景在運作了。現場展出的幾個殺手級應用，老實說讓不少來訪的國際買家駐足許久：

大眾運輸即時監控

公車與捷運的即時監控系統已經不是新聞，但過去的解決方案大多是「影像錄下來、回傳到雲端、沒事就存檔、有事才調閱」。擷發這次展示的大眾運輸方案，直接把AI推論搬到車上，即時偵測車內突發事件（如乘客衝突、跌倒、異常聚集），並在第一時間觸發警報。這種「本地即時反應」的能力，對於公共安全來說是質的飛躍。

無人機飛控系統

現場展示了一台搭載AIVO平台的無人機，能夠在無GPS訊號的環境下，透過機載AI視覺進行自主導航與障礙迴避。這個應用的產業意義很大，因為它代表了邊緣AI從「車輛」延伸到「空中載具」的可能性。物流、巡檢、�業務等領域的無人機應用，最怕的就是通訊中斷導致的失控，而機載AI的自主決策能力正是解方。

智慧工廠SOP監測

很多人以為擷發這次只搞車載，其實智慧工廠的SOP（標準作業程序）監測也是一大亮點。透過攝影機即時監控產線員工的操作步驟，一旦發現順序錯誤或遺漏，系統立即發出警示。這套系統對於需要高度一致性的製造業來說，可以有效降低人為失誤帶來的品質風險與工安事件。

數據/案例佐證：根據Research and Markets的數據，全球車載邊緣AI市場2026年規模為15.6億美元，預計2031年將達到29億美元，複合年增長率13.2%。這個增長動力除了來自ADAS與自駕車的強勁需求，也來自於智慧車艙（Smart Cockpit）的即時互動功能，而這正是AIVO平台鎖定的市場缺口。

攜手研揚與BrainChip：生態圈結盟背後的算盤是什麼？

搞技術的人常犯的一個毛病，就是以為自己做一個好產品就萬事OK。但擷發這次在COMPUTEX 2026上明顯展現了不同的思維：單打獨鬥沒前途，生態圈才是王道。這次公開的兩大結盟對象，每一個都不是省油的燈。

研揚科技：工業電腦大神的背書

研揚科技（AAEON）在工業電腦領域的地位，大概就像手機界的鴻海——你也許沒聽過它，但你用的很多設備裡面都有它的影子。研揚近年在AI邊緣運算硬體的布局非常積極，推出了系列化的AI開發板與工業級應用平台。跟研揚合作，對擷發來說等於是拿到了一張「工業級可靠性」的背書，而且可以直接利用研揚遍佈全球的管道與客戶資源。

BrainChip：神經形態晶片的顛覆性搭檔

如果說跟研揚合作是「接地氣」，那跟BrainChip結盟就是「搶未來」。BrainChip是全球神經形態（Neuromorphic）晶片的先驅，旗下的Akida處理器採用類腦計算架構，最大的賣點是「超低功耗」與「事件驅動」。什麼意思？傳統處理器每秒鐘都在運算，不管有沒有資料進來都在耗電；但Akida只有在偵測到事件變化時才會觸發運算，閒置時的功耗幾乎趨近於零。

這對車載場景來說太重要了。電動車最怕的就是電池續航，任何額外的功耗都會侵蝕里程數。如果把車載AI系統的功耗壓到極低，同時又維持足夠的運算能力，這就直接解決了電動車產業的痛點。BrainChip在2026年持續擴展其生態系統，與多家軟體公司建立策略合作，目標正是加速Akida在各應用領域的市場普及。而擷發科技透過這次合作，將能為客戶提供從概念驗證到量產落地的完整路徑。

🔍 Pro Tip 專家見解

神經形態晶片的商業化仍處於早期階段，BrainChip雖然技術獨特，但生態圈與開發工具的成熟度還不如NVIDIA或Intel。擷發這步棋的高明之處在於「提前卡位」——當neuromorphic技術一旦在車載與IoT領域爆發，擷發就已經是少數具備實戰經驗的整合方案商之一。

這波布局將如何改寫2027年車載AI市場的遊戲規則？

把時間軸拉長到2027年來看，擷發科技這次的布局對整個車載邊緣AI市場的影響，絕對不只是一場秀這麼簡單。以下是我們從產業鏈與市場數據歸納出的三大趨勢：

趨勢一：無程式碼平台將成為車載AI開發的標配

以前只有軟體新創才在玩的「無程式碼」概念，現在正被導入到最嚴肅的車電領域。這背後的邏輯其實很粗暴：車載AI的應用場景爆炸性成長，但會寫.embedded AI程式的工程師供不應求。根據MarketsandMarkets的預估，全球邊緣AI軟體市場規模將從2026年的6億美元，成長至2027年的6.7億美元，並在2035年達到16億美元以上。這塊市場的快速擴張，很大程度上就是由降低開發門檻的平台所驅動。

趨勢二：跨平台相容性將是供應鏈韌性的關鍵

COVID之後，全球供應鏈的脆弱性成為所有製造業的惡夢。車載AI系統過度依賴單一晶片供應商的風險，在2021-2022年的晶片荒中已經暴露無遺。XEdgAI同時支援NVIDIA Jetson、Intel Core Ultra與Axelera AI Metis的設計，某種程度上是在推動產業走向「去中心化」——不再把雞蛋放在同一個籃子裡。未來兩年內，這種多平台支援能力將從「加分項」變成「必要條件」。

趨勢三：軟體定義汽車（SDV）時代來臨，軟體價值將超越硬體

楊健盟博士強調的「軟體帶動硬體」，其實呼應了整個汽車產業的大趨勢。車子從「載人的機械」正在轉變為「移動的資料中心」，軟體更新的頻率、功能的迭代速度、OTA（Over-the-Air）升級的能力，才是決定產品競爭力的關鍵。在這個脈絡下，AIVO和XEdgAI不僅是開發工具，更是車廠與Tier 1供應商進行軟體定義汽車轉型的基礎建設。

常見問題 FAQ

Q：AIVO與XEdgAI的主要差異是什麼？

AIVO是針對車載視覺AI場景的垂直解決方案，專注於車前號誌辨識、盲區預警、駕駛疲勞偵測等功能。XEdgAI則是更廣泛的邊緣AI開發平台，涵蓋從資料處理、模型訓練到裝置部署的端到端流程，適用於大眾運輸、無人機、智慧工廠等多元場景。兩者可視為「專業套裝」與「全能工具箱」的關係。

Q：不會寫程式的人真的能使用這些平台嗎？

老實說，「不會寫程式」這個定義需要拆開來看。如果你連什麼是sensor fusion、什麼是inference latency都搞不太清楚，那麼光靠拖曳元件可能還是有點勉強；但如果你具備基本的AI與硬體概念，AIVO和XEdgAI確實可以讓你透過圖形化介面完成八成以上的開工作。至於底層的效能調校與資安合規，進階階段還是會需要專業工程師介入。

Q：擷發科技這次轉型，對台灣車電產業鏈有什麼意義？

非常有意義。過去台灣在車電領域的角色，大多侷限在零組件製造與硬體代工，軟體與系統整合能力相對薄弱。擷發科技這次從ASIC設計跳出來，直接用軟體平台切入車載AI核心應用，等於是在補上台灣車電產業鏈中最缺的那一塊拼圖。如果後續能有更多本土業者跟進，台灣在全球智慧車供應鏈的話語權將會顯著提升。

下一步：你的車載AI轉型，需要專業夥伴

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參考資料

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