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IPC的應用場景已經走出過去的框架，不只2B智慧工廠的人機介面(HMI)，也出現2C的應用，距離消費者端越來越近。研調報告指出，預計全球邊緣運算市場規模將從2023年的536億美元成長至2028年的1,113億美元，年複合成長率(CAGR)為15.7%。

隨著AI技術神速突破，與之相關的軟體、關鍵零組件、智慧型裝置、平臺、應用服務等產業生態鏈也持續擴展，大數據、雲端、物聯網、VR/AR/XR等AIoT新應用也帶動著各產業數位升級。其中，工業電腦（Industrial PC；IPC）產業鏈也在這個過程中默默發光，跳脫傳統機械與製造業框架，應用範圍越來越多元。

IPC是專為工業環境設計製造的電腦系統，主要應用於工廠、企業端控制、監控、自動化等領域，因應智慧化趨勢，產品及服務逐漸走向少量、多樣客製化，並不需要太強的算力或效能，但是，由於IPC長時間運作於包含工業在內的各類環境中，對於不斷電、穩定、可靠和耐用性的要求相當高，需通過嚴格驗證與合規性認證(如耐高/低溫、耐震、防水、防火等測試)。

IPC的新機會：從智慧製造走向多元應用

IPC的應用場景已經走出過去的框架，不只2B智慧工廠的人機介面(HMI)，也出現2C的應用，距離消費者端越來越近，比方各大超商使用的收銀機、刷卡機與POS機，或者餐飲業使用的點餐機器人、ibon服務與票務服務使用的KIOSK自助服務機，或者智慧倉儲、無人刷卡支付機、醫療用機械手臂、數位電子互動看板、博弈遊戲機甚至軍工等使用場景成為IPC的新戰場，未來可能出現更多AI IPC的多元應用。

IPC的運作分為三大面向：資料蒐集、傳輸運算及遠端監控。IPC的終端應用仍以製造、物聯網與交通運輸為大宗，而在智慧製造、智慧倉儲、零售(如點餐機器人、POS、Kiosk機等)應用已漸趨成熟下，車聯網(V2X)、智慧交通(如道路車流/車速監控、科技執法、車牌辨識、車隊管理系統等)會是比較有發展空間的機會點，尤其車聯網等聯網設備多半必須承受多變、惡劣的氣候環境，加上AIoT智慧物聯網與邊緣運算技術的逐漸落地，IPC可以被安置在更多邊緣端設備中，有助減少回傳至雲端的運算量，因而大幅降低運算延遲與頻寬的使用，具有極佳的應用優勢。

研調公司MarketsandMarkets報告指出，預計全球邊緣運算市場規模將從2023年的536億美元成長至2028年的1,113億美元，年複合成長率(CAGR)為15.7%。研調機構Gartner則預測，2025年全球約有75%的企業資料會在資料中心外的邊緣端產生與處理，提高邊緣端導入高效運算的必要性，有助IPC供應鏈的成長。比方可以透過邊緣運算系統的IP相機偵測違停、超速、闖紅燈等數據，擷取AI影像分析決策，針對違規車輛逕行舉發，或是透過智能系統控制及切換燈號，甚至可以根據不同時段、離尖鋒路段人車流量狀況設定切換路燈及交通燈號秒數，以確保車流暢通與行車安全。

隨著5G、工業4.0、IIoT、AIoT的發展，IPC未來可能迎來強勁智慧或數位轉型需求。IMARC Group數據顯示，2022年IPC市場規模約50億美元，法人預估2028年將達65億美元，年複合成長率(CAGR)達4.4%。而5G、IoT、雲端、高效能運算與視覺應用、AI與機器學習(ML)、自駕車與車聯網應用，甚至軍功與無人機等應用都會是IPC可能切入的領域(表一)。比方IPC龍頭研華研發的軍規產品就具備IP65防水防塵保護、軍規MIL-STD-810H抗震能力、寬溫-40°C至70°C下穩定運作的特性，滿足特殊產業客戶需求。

圖一 : 研華軍規產品具備IP65防水防塵保護、軍規MIL-STD-810H抗震能力及寬溫-40°C至70°C下穩定運作的特性。(source：研華)

IPC面臨的5個挑戰

IPC屬於高度寡占市場，一旦打入供應鏈，黏著度相對高，不容易被替換掉。目前主要供應商如臺灣的IPC龍頭研華，全球市占率高達41%，其餘市場多掌握在德商西門子（Siemens Aktiengesellschaft）與Beckhoff手中，前者市占率約8%，後者約7.5%。

臺灣IPC兩大龍頭分別是研華與樺漢，背後有華碩及鴻海集團做靠山，還有第三大工業電腦廠凌華，以及安勤、振樺電子、飛捷、廣積、艾訊、威強電、融程電、虹堡、立端、維田等專注於相關領域。以研華來說，產品應用領域包含自動化、交通、零售、醫療、網通、博弈、強固型電腦、POS機等；振樺電子、安勤、飛捷主攻零售、醫療領域；艾訊專注於交通運輸；威強電則專注於邊緣運算、網通領域；廣積瞄準高度客製化的強固型嵌入式電腦解決方案。

輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳在美國時間3月18日的GTC大會上大秀人型機器人，再掀生成式AI話題，也引爆臺系機器人供應鏈商機。IPC大廠凌華在AMR自主移動機器人領域深耕布局，早在去年已推出Pocket AI袖珍型可攜帶AI加速器，採用輝達RTX A500 GPU，隨插即用，頗受好評。

圖二 : 凌華推出的Pocket AI袖珍型攜帶式Nvidia RTX A500 GPU。(source：凌華)

不過，雖然應用領域增多，但是隨著各行業整合軟體系統應用於工業自動化、交通、運輸、航空、物流、環保、生活服務、金融、零售、醫療、通訊等各領域的需求增加，對於IPC的耐用性、穩定性、可靠性、多樣化I/O接口、遠程監控及管理能力的要求就越高。大環境與新的應用場景變化帶來新機會，也為IPC帶來新的挑戰，如少量多樣的生產管理、優化軟硬體整合體驗等。

【挑戰一】少量多樣的生產管理能力

AI趨勢下，不論是智慧製造、智慧交通、智慧醫療還是智慧生活，IPC的應用有助優化生產流程、落實即時監控與預測性，進而提高產品品質、降低生產損耗。不過，少量多樣的生產模式也影響了IPC的管理模式，尤其IPC零組件多樣、高單價而且相當精密，需要留意少量多樣趨勢下如何控管物料等生產流程的問題，以提高競爭力。

【挑戰二】優化軟硬體體驗的整合能力

當IPC跨出製造業，擁抱各種智慧應用場景，首先必須瞭解終端使用者或客戶需求?？缱悴煌a業對IPC業者來說充滿挑戰，比方跨足智慧交通、智慧醫療或博弈領域卻對產業生態與使用需求不了解，對業者來說都會形成進入門檻。了解業態與需求才有機會優化IPC的軟硬體整合優勢，比方跨入軍工、交通運輸或醫療領域，一定要先了解該產業的使用及專業需求，才能提供符合需求的解決方案，創造好的操作體驗及符合需求的使用效能。

【挑戰三】生產導向轉為應用導向的能力

全球IPC商業模式已經改變，近年來許多臺灣業者已經從單純的代工OEM走向ODM，從生產導向轉為應用導向，甚至有業者從代工廠變身為品牌廠OBM。當IPC走向應用導向與品牌經營，就不能只是純粹做好「工業泰勒化」的生產分工管理，而是要站在使用者角度與需求打造品牌價值，甚至加入行銷概念。

以餐廳裡的點餐機器人或POS、KIOSK系統來說，如何站在使用者立場思考使用動線，顧及效率與便利性，甚至提高互動性與趣味性，在功能之上添加不同的加值樂趣等，都是業者可以換位思考的切入點。不夠熟悉應用場景宛如隔靴搔癢，無法做出好的產品或應用服務。

【挑戰四】提供整合性解決方案的能力

IPC業者已經逐漸從硬體廠商轉變為整合性方案服務的提供者。隨著AI、AIoT、IIoT、雲端、大數據、邊緣運算、5G等技術快速發展，IPC應該更有能力透過智慧化工具提供完整的解決方案，而且不只提供問題發生後的解決方案，還要能預測潛在問題，早一步提出解決方案，善用智慧化的預測與判斷能力，提供一條龍式的解決方案。比方使用端發生問題時，就可以主動且即時地傳遞訊息到企業雲端進行控制，甚至主動提出解決問題的建議，從低階的售後型服務轉變為高階的諮詢型服務，有助提高IPC的整體價值。

【挑戰五】強化數據安全與網路安全的能力

隨著網網相連蓬勃發展，更多的傳感器與設備都將與IPC連接，不論是工業物聯網、車聯網或其他智慧聯網，在實現更高層次的數據蒐集、分析與應用之際，也為數據的安全性問題帶來重大挑戰。IPC必須有能力保護生產數據、企業機密或個人資訊，如何建立及提供更加穩固的數據安全體系也是IPC需要強化的能力之一。

圖三 : 德承推出搭載Alder Lake-P的DI-1200工業電腦，其小巧的設計非常適用於移動式的設備。(Source：德承)

結語

IPC龍頭研華董事長劉克振認為，隨著AI發展越趨成熟，將加速各領域的應用落地，比如工廠、零售、醫療等場域，他尤其看好邊緣AI的發展，特別是設備繁多的工廠中，許多機密資料無法全數上傳雲端，因此邊緣AI發展可期，「AI、IoT新時代，研華未來不可能只做硬體，必須做到軟硬協作（Orchestration）。」

另一家IPC龍頭樺漢近年來從硬體跨足軟體與雲端應用服務，轉型AI、ESG布局，朝著IPC 3.0增值方向發展，希望成為最強大的AI智慧領導整合供應商，未來將提供硬軟整合、雲網結合、智慧連動的訂閱式服務，充分運用ESaaS (Ennoconn Solution as a Service) 平臺提供開放性混和雲解決方案。

除了邊緣AI，各種創新與技術升級也會使IPC的終端應用場景變得更多元，可望帶來更高效、更智慧的多元解決方案，成為AI世代網網相連的重要支柱。繼AI半導體、AI PC與AI手機後，AI IPC同樣令人期待。