AI Agent時代來臨　自主、連網與永續構築智慧新生態

在人工智慧(AI)迅速滲透產業運作的2025年，「智慧邊緣」正成為推動新一波數位革新的關鍵戰場。從生成式AI的創作輔助，邁向能夠「理解、決策與行動」的代理式AI (Agentic AI)，AI的角色已從被動響應者轉化為主動執行者，實現真正的人機共創與自主運作。

由EE Times/EDN Taiwan主辦的「EE前瞻技術大會」(2025 EE Intelligent TechCon)中，首日的「AI智慧邊緣論壇」由產業領導者共同揭示AI從雲端下沉至邊緣、從自動化邁向自主化的技術變革。主軸橫跨Agentic AI、邊緣AI、智慧製造、車用記憶體、智慧儲存與自主系統設計，深度剖析AI如何重構運算架構、強化邊緣決策力，並引領工業、車載、服務與半導體設計等產業邁向全智慧時代。

會中，台北市政府資訊局局長趙式隆表示，智慧城市的推動需要軟體與硬體的緊密整合，從AI、物聯網到城市運輸，這些基礎建設的發展都離不開跨領域的協作與創新。目前，台北市政府正以「AI智慧城市基礎建設」為主軸推動數位轉型，同時透過「智慧城市專案辦公室」建構公私協作平台，讓企業能在真實場域中驗證技術、落地應用。

Agentic AI正引領下一波智慧變革

傳統生成式AI雖能產出文字、程式碼與影像，但缺乏「理解與行動」的延展性；而Agentic AI則結合長期記憶、決策與多代理(multi-agent)協作架構，能夠自主執行任務、串聯流程。例如在保險業中，系統可自動辨識即將到期的保單，由客服與付款代理協同完成續約，全程由「Orchestrator Agent」統籌監控，實現全天候自動化。

台灣微軟(Microsoft)技術長花凱龍指出，生成式AI正從單一的創作輔助者，演進為具備記憶、規劃與自我協作能力的「Agentic AI」，這場變革將深刻重塑產業創新與人機協作模式。

微軟正透過Model Context Protocol (MCP)等開放標準，推動AI代理與外部系統間的「即插即用」整合，使企業可自由切換不同模型供應商，並確保資料安全與在地留存。同時，微軟的多模態技術與Magma專案，正引領AI進入語音、影像與情境融合的新階段。

花凱龍表示，根據微軟2024年調查，超過七成勞動者已在工作中使用AI，而多代理系統正代表「從孤立智慧走向協作智慧」的轉折點。Agentic AI將成為企業數位轉型的核心推手，開啟真正的人機共創時代。

AI「代理」不僅要更聰明，還要更能「理解與行動」。

(來源：微軟)

邊緣智慧掀起工業自動化浪潮

邊緣AI正成為推動工業自動化與智慧製造的核心力量，其關鍵在於低延遲、低功耗與高整合的邊緣運算技術，能在設備端即時處理資料、提升決策效率，同時減少雲端依賴與能源消耗。

ADI台灣資深業務經理葉淙益指出，勞動力短缺與客製化生產需求的上升，使「靈活製造」與「機器協作」成為產業轉型的主軸。ADI透過廣泛的電源管理、感測與連網技術組合，打造高效率、低碳的智慧工廠環境。

ADI自主開發的ADAM (Analog Devices Autonomous Mobot)平台，整合馬達驅動模組、3D ToF感測與智慧控制系統，展現從設計到部署的完整機器人開發生態。同時，ADI在機械手臂提供高精度的馬達控制、60GHz低延遲無線傳輸與3D視覺模組，協助客戶加速上市時程。

葉淙益表示，隨著AI與機器學習滲透至邊緣設備，智慧感測、模組化架構與安全通訊將成為推動工廠數位化的三大支柱。邊緣AI不僅提升產能與彈性，更為產業帶來安全、永續與自主的新格局。

ADI的自主行動平台ADAM是整合感測、運算、電源與通訊的測試平台。

(來源：ADI)

人形機器人驅動邊緣智慧崛起

機器人產業正快速走向「人形化」與「智慧邊緣化」。ADI台灣應用工程師鄭甫弘指出，隨著AI與機械融合深化，未來的機器人將不僅具備感知與學習能力，更能在邊緣端進行即時決策，成為真正具備行動智慧的自主系統。市場研究顯示，工業與服務型機器人年成長率已維持雙位數，AI與低延遲感測架構成為推動關鍵。

ADI以系統級解決方案切入此領域，從馬達驅動、感測到能源管理，皆針對人形機器人的高精度控制與穩定運作設計。鄭甫弘表示，在環境感知層面，ADI結合ToF深度攝影、毫米波雷達與慣性量測單元(IMU)，實現真實世界定位與安全互動。配合低延遲乙太網路與GMSL高速傳輸技術，機器人可即時回饋並進行人機協作。同時，軟體可重構I/O與隔離技術也提升了模組整合彈性與安全性，成為實現高可靠人形機器系統的基礎。

隨著AI算法與硬體模組的融合，「邊緣即智慧」的時代正在形成。從工業現場到服 務型人形機器人，運算下沉與能源效率將是下一階段競爭焦點，標誌著人機協作從自動化邁向真正的「自主化」。

ADI的多圈式位置回授技術以多圈感測器ADMT4000為核心。

(來源：ADI)

記憶體成車載智慧演進關鍵

智慧車演進正從傳統的Domain架構邁向Central-Zonal，車內電子電氣結構的重組，帶動記憶體需求的全面升級。華邦電子(Winbond)快閃記憶體產品企劃處技術經理黃仲宇指出，隨著軟體定義車輛(SDV)成為產業主流，快閃記憶體已成為智慧車的「神經末梢」，支撐從自駕控制到車聯網資料儲存的所有關鍵環節。

在新世代Zonal架構中，各區域控制器需即時存取大量感測與控制資料，對記憶體提出高密度、高效能與高可靠度的嚴苛要求。華邦針對此趨勢推出Octal NOR與NAND Flash系列。此外，電動化與數位化的雙軌推進，讓快閃記憶體成為車載韌體更新、AI模型儲存與即時啟動的重要媒介。尤其在800V快速充電與自駕平台的環境中，記憶體須在高溫、高頻與低延遲條件下穩定運作，華邦透過嚴格零缺陷(Zero Defect)品質策略，確保系統長期可靠運行。

黃仲宇認為，隨著Zonal架構普及與平價電動車興起，快閃記憶體將從單純儲存元件轉變為智慧車神經網路的資料中樞，推動車用電子邁向更安全、更智慧、更永續的新時代。

華邦快閃記憶體選型。

(來源：華邦)

智慧儲存正成為AI邊緣運算核心推手

隨著生成式AI與邊緣智慧的普及，儲存技術正從單純的資料載體，轉變為AI運算的加速引擎。慧榮科技(Silicon Motion)產品經理李冠杰指出，AI運算的重心正由雲端逐步下移至邊緣，帶動「智慧儲存」(Smart Storage)成為新一波系統創新的關鍵支柱。

根據市場預測，2025~2030年間邊緣AI市場年複合成長率將達21.7%，應用從個人終端、工業控制到人形機器人全面擴張。慧榮多項針對AI邊緣的高效能儲存方案，包括PCIe Gen5 NVMe控制晶片與SafeEdge平台，均兼具高傳輸速率、低功耗與安全啟動功能。

在AIoT與車用市場，慧榮Ferri系列嵌入式儲存解決方案，強調極高耐久度與斷電保護能力，確保系統在高溫與震動環境下的穩定性。李冠杰表示，從智慧型手機、車載AI到工業自動化，智慧儲存已成為AI邊緣的中樞神經，不僅承載資料，更協助運算與安全執行。未來，慧榮將持續推動儲存控制晶片的智慧化與虛擬化，為「物理AI時代」提供穩健的數據根基。

邊緣AI的演進，從個人電腦到人形機器人。

(來源：慧榮科技)

可擴展AI邊緣平台打造智聯未來

在AI普及推動下，運算重心正快速從雲端轉向邊緣。恩智浦半導體(NXP Semiconductors)資深應用工程師酈大忠指出，AI邊緣平台的關鍵不僅是算力，更在於「安全、可靠與可擴展性」的平衡，這正是NXP藉由i.MX系列處理器與EdgeLock安全架構所打造的核心價值。

隨著工業自動化、智慧醫療與車用AI等應用激增，邊緣端需具備即時決策能力，同時確保資料隱私與系統安全。NXP的i.MX 9與i.MX 95系列結合Arm A55 + NPU + GPU + ISP架構，支援多模態AI運算、影像辨識與語音處理，並符合IEC 62443、ISO 26262等國際安全標準。

NXP亦推出eIQ AI軟體工具組，整合模型優化、生成式AI與邊緣推論開發環境，協助開發者在單一平台上實現從訓練到部署的全流程加速。酈大忠強調，AI邊緣的未來不只是「感知與運算」，更是跨產業的「智聯協作」。憑藉長達15年的供應壽命保證與安全生態系，NXP正引領AI邊緣從可靠走向智慧，從封閉走向開放，為下一代自主決策系統奠定基礎。

NXP與Kinara合作打造新一代高效能智慧邊緣平台。

(來源：NXP)

MCU加速推動智慧邊緣普及

在生成式AI與邊緣運算持續融合的浪潮下，終端AI (Endpoint AI)正成為推動智慧應用落地的關鍵。新唐科技(Nuvoton Technology)微控制器(MCU)事業群產品部經理謝欣志指出，AI正在從雲端與邊緣逐步延伸至MCU端，帶動「在地智慧」的新一波創新。

與雲端AI相比，終端AI強調即時性、低功耗與資料隱私，可在無網路環境下進行辨識與決策，特別適合智慧家電、安防、醫療與工業監控等應用場景。新唐NuMicro M55M1 AI MCU整合Arm Cortex-M55與Ethos-U55 NPU，提供高達110 GOPS運算效能，能在不到5MB記憶體的環境中執行臉部辨識、手勢控制、異常偵測等AI任務。

同時，NuML Toolkit與TensorFlow Lite for MCU開發環境，讓開發者可快速部署AI模型於MCU，從訓練、轉換到部署皆可一鍵完成，大幅縮短開發週期。謝欣志表示，AI導入MCU將是產業的關鍵轉折點。透過快速部署與精準應用的雙軌策略，新唐正讓AI滲透至每一個終端裝置，從單一功能控制，邁向真正具備感知與判斷能力的智慧系統。

新唐AI MCU功能特色。

(來源：新唐科技)

創新元件塑造AI伺服器電力未來

由於AI伺服器功耗飆升與運算密度不斷提升，高效率電源轉換與散熱管理已成為資料中心設計的核心挑戰。Vishay亞洲區業務開發資深總監楊益彰指出，AI伺服器的電力系統正邁向更高功率密度、更低損耗與更強韌的熱設計方向，而這正是Vishay創新元件的價值所在。

Vishay擁有完整的離散半導體與被動元件組合，涵蓋MOSFET、二極體、感測器、電感、電容與電阻，能支援AI伺服器超過80%的BOM元件需求。PowerPAK SO-8DC雙面散熱封裝與SiC MOSFET功率模組，可顯著降低導通與切換損耗，並透過頂部導熱設計有效提升散熱效率，特別適用於AI伺服器架構中。

在電源模組領域，Vishay的Smart Power Stage與DrMOS系列具備高頻、高安全性與可並聯操作特性，進一步提升系統功率密度與穩定性。楊益彰強調，AI時代的電力不僅追求效率，更要求熱穩定性與長期可靠性。Vishay透過材料創新與結構優化，正成為AI伺服器供電架構背後的「隱形推手」，推動資料中心邁向高密度、低能耗的新世代。

Vishay的Smart Power Stage產品規劃。

(來源：Vishay)

從資料中心延伸至邊緣的智慧協作

面對生成式AI與Agent AI的爆發式成長，企業在導入AI時正面臨算力瓶頸與資源分散挑戰。數位無限(INFINITIX)執行長陳文裕指出，未來的AI競爭不僅是模型與演算法之爭，更是運算架構與GPU利用率的戰場。

INFINITIX提出的AI-Stack平台，以GPU切割與聚合技術為核心，能在不同任務間動態分配資源，讓GPU使用率從30%提升至90%。此一技術可根據工作負載彈性切換「分割模式」與「聚合模式」，同時支援多任務併行與分散式訓練，大幅縮短模型訓練時間並提升能效表現。陳文裕說明，AI-Stack不僅整合資料中心與邊緣運算，更形成從雲端-企業機-邊緣終端的無縫AI部署鏈。

在AI導入門檻持續下降的今日，AI-Stack象徵企業數位轉型的新基礎建設。不僅解決算力孤島化與GPU閒置問題，更以高效調度與智慧資源管理，加速AI從實驗室走向量產應用，讓AI成為驅動企業創新的實際生產力。

AI應用的演進。

(來源：數位無限)

Agentic AI引領EDA自主化設計

隨著AI運算需求推升全球半導體邁向「兆電晶體」世代，設計週期縮短與系統複雜度激增已成為產業共同挑戰。Cadence業務技術總監Thomas Hsiao指出，EDA正迎來關鍵轉折，從傳統自動化進化到由Agentic AI驅動的「自主設計」時代。

Cadence的JedAI平台整合大語言模型與多代理協作架構，能在IC設計、驗證與優化流程中自動生成測試腳本、分析報告，甚至主動進行品質與效能改善建議。這使得晶片開發效率提升至原有的30倍，設計能耗降低15%，並大幅加速先進製程導入。同時，Cadence將AI擴展至智慧系統設計(Intelligent System Design)，從晶片到整機模擬實現「數位孿生」概念。

Hsiao認為，在未來，EDA不僅是工具，更是「會思考的設計夥伴」。透過Agentic AI的決策與生成能力，設計流程將從被動優化轉為自主學習、主動協作。這場EDA智慧化浪潮，將加速晶片與系統設計走向「全自動、全連結、全智慧」的趨勢。

未來，AI不再只是雲端的大腦，而正成為無所不在的神經網路。在每一個終端、每一台機器、每一個決策中啟動智慧。透過AI智慧邊緣的深層對話，展現了產業如何透過運算、儲存與安全三大核心支柱，實現從資料到行動的全鏈整合，推動AI邁入真正的「Agentic Intelligence Era」。

半導體晶片正成為驅動Agentic AI與智慧世界發展的核心動力。

(來源：Cadence)

本文同步刊登於《電子工程專輯》雜誌2025年11-12月號

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