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＊ Uber 要把百萬司機變成感測網格，自駕競爭轉向真實道路資料
＊ AI 還沒變便宜，Meta 先裁員 10%，科技業成本取捨浮上檯面
＊ 奧斯卡排除 AI 演員與 AI 編劇，影視產業先把人類資格寫清楚

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📢本集來賓：
✨張家豪 Miller／研華嵌入式事業群總經理

📢收聽這集，你可以得知：

一、Edge AI 與 Physical AI 的趨勢與應用
✨為什麼 2026 年是 Edge AI 跟 Physical AI 爆發的起始點？Edge AI 具備的低延遲、資料隱私和即時性等特性，在產業應用上有什麼好處？
✨以人形機器人為例，如何透過感測模組（如視覺、通訊、運動控制）的整合，以 Edge AI Computing 完成決策、判斷、四肢動作控制？
✨Edge AI 最快落地在哪些產業？在工廠自動化、醫療影像處理及自主移動機器人系統中，帶來哪些效益？

二、產業落地挑戰與標準化解決方案
✨Edge AI 從 POC 到產業落地應用，開發者或企業面臨最大的挑戰是哪些？市場規模化、模組整合性、軟體平台標準，如何一一克服？
✨面對新興產業（如人型機器人）缺乏標準，研華如何以 Edge AI Enabler 賦能者的角色，利用WISE-Edge Developer Architecture (WEDA) 的容器化軟體架構，來實現跨不同晶片組的平台標準化，加速客戶開發速度？
✨在下一波 Edge AI 的競爭中，除了持續提升運算效能，為什麼涵蓋從核心運算、模組整合到軟體完整度的「系統整合能力」，才是真正的決勝關鍵？

三、台灣企業優劣勢與國際競爭布局
✨台灣供應鏈藉由長期累積 PC 與工業電腦經驗，在 Edge AI 硬體方面展現了哪些高度彈性與客製化服務的優勢？然而相較於國外大廠，在推展全球市場時，最大的限制與弱點又是什麼？
✨為克服對外市場行銷、終端客戶夥伴 Ecosystem 建立較弱的挑戰，台灣企業應該怎麼做？研華如何透過在中國崑山和美國南加州等地設立研發中心與營運總部，實現「落地到大區域」的國際化策略？
✨研華在 COMPUTEX 2026 中展示的主軸「Edge Computing & AI-Powered WISE Solutions」（邊緣運算與 AI 驅動的 WISE 解決方案），如何將邊緣運算硬體平台，結合 WEDA 加值軟體價值，提升產品競爭力，實際落地到機器人、智能程式零售、零售醫療、半導體自動化等產業應用領域？

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