對於製造的業者而言，Edge AOI不僅是單一設備採購，而是「從鏡頭到模型到OT/IT資料流」的整體投資；因此當三大市場同向擴張時，產線的 ROI更容易形成規模效應。Edge AOI 指的是把 AOI自動光學檢測的影像擷取、前處理與AI推論，從雲端／大型伺服器移到產線旁的邊緣裝置執行。

這種在地運算能在毫秒級別的回饋中，完成瑕疵判定、分類與追溯標註等重要任務。除了能減少影像上傳的延遲、降低頻寬與雲成本，還同時能夠兼顧資料主權與資安等重要議題。

什麼是Edge AOI？

Edge AOI指的是把AOI（Automated Optical Inspection，自動光學檢測）的影像擷取、前處理與AI推論，從雲端／大型伺服器移到產線旁的「邊緣裝置」執行。這種在地運算（on-device / on-prem at the edge）能在毫秒級回饋中完成瑕疵判定、分類與追溯標註，減少影像上傳延遲、降低頻寬與雲成本，同時兼顧資料主權與資安。

圖一 : 邊緣化AOI的核心價值是即時性、穩定性與可擴充性。

市場預測：三個交疊市場的疊加成長

以邊緣NPU／GPU或工業電腦（IPC）進行AOI，是過去3～5年品質數位化與AI導入的主流路徑之一。邊緣化的AOI也常被稱為Edge Vision / Edge Inference AOI；其核心價值是即時性、穩定性與可擴充性。例如Hailo與 Eurotech都強調AOI在邊緣端可本地處理資料、降低對雲的依賴並提升資安與系統韌性。

若把Edge AOI放回三個交疊市場來看—AOI設備、機器視覺、與Edge AI—其成長動能相互拉抬：

? AOI系統市場：2023年全球AOI市場約10～13億美元，至2030年估達 24～36億美元，年複合成長率（CAGR）約 8%～21%（各機構口徑略異）。這反映SMT／PCB、電池、半導體與汽車零組件日益嚴苛的品質要求。

? 機器視覺市場：2025～2030年間，全球規模預估由約158億美元增至 236億美元（CAGR ?8.3%）；亦有研究以2024為基準預估2030年達 417億美元（CAGR ?13%）。

? Edge AI市場：2024～2030年預估由約208億美元成長至664億美元（CAGR ?21.7%）；另有研究模型估2030年Edge AI可觸達的總收入規模達1,570億美元。這些需求中，電腦視覺（含AOI）是最主要驅動之一。

對製造業者而言，Edge AOI不僅是單一設備採購，而是「從鏡頭到模型到 OT/IT資料流」的整體投資；因此當三大市場同向擴張時，產線的ROI更容易形成規模效應。

從鏡頭到模型的「邊緣化」堆疊

圖二 : 邊緣AI正成為基礎設施與工業元件數位轉型的核心關鍵

新一代邊緣平臺把TOPS/W（效能功耗比）與I/O彈性帶到產線，包括Jetson Orin／Xavier等SoM、強化型工業PC、PoE多相機輸入、GMSL長距離串接與TSN/OPC UA的即時通訊。華碩物聯網、Lanner、ADLINK、Premio等陣營皆以Jetson為核心推出適用AOI的邊緣整機，強調多攝像頭、寬溫與長供應週期，以及在地推論能力。

AOI的AI模型從傳統規則式（rule-based）進化到深度學習，再到「Edge Learning」：以少量圖像快速訓練、可在邊緣裝置上部署的預訓練演算法，縮短導入時間並降低資料門檻（如 Cognex Edge Learning 工具鏈）。同時，NVIDIA與產業案例顯示，深度學習能顯著降低傳統AOI的誤判（false positive），提升可擴展性。

數位分身與合成資料（Synthetic Data）

為解決稀缺缺陷樣本問題，廠商開始用3D數位分身與仿真引擎產生瑕疵樣本，以加速訓練週期與提升邊緣模型泛化能力。ADLINK的實務報告稱，在 Jetson Orin與仿真生成刮痕等瑕疵輔助下，六面檢測可把檢測時間降80%、精度至99.6%（供參，實際表現依料況而異）。

歐洲EdgeAI專案與專書整理了「AOI Edge AI 推論系統」的架構方法學，從資料採集、模型訓練／壓縮、到邊緣部署與雲端協同，並以SMT/PCB線為例，說明如何把SPI/AOI/AXI等站點的品質資料整合到產線節拍。

業界導入情況

在業界的實際導入方面，目前已經有廠商把工作站級的視覺功能與訓練工具下沉到產線邊緣。

如此一來就有利於多相機區域與 cobot協作的使用情境。其資料手冊也標註可同時支援多臺AI Cobot 與多個 AOI Edge 節點的影像串流。

臺灣供應鏈案例

? Techman Robot（TM）：推出「TM AI+ AOI Edge」與「TM AI+ Trainer」，把工作站級的視覺功能與訓練工具下沉到產線邊緣，利於多相機區域與 cobot 協作使用情境；其資料手冊也標註可同時支援多臺 TM AI Cobot 與多個 AOI Edge 節點的影像串流。

? 研華 Advantech：以 AI AOI 成功案例與 InnoTalks 分享，涵蓋二次電池、高像素高速檢測等，提供邊緣端（Jetson / IPC）到伺服器端的多層方案，並攜手 Spingence 推出 AINavi-AOI 工具鏈。

? Aetina（艾提那）× 纖維檢測：與紡織所合作在 Jetson 邊緣平臺上實作布匹外觀檢測，提升速度與良率。

國際供應鏈與工具

? Cognex：以Edge Learning降低訓練資料量與導入門檻，主打「幾分鐘上線」的邊緣推論工作流。

? Keyence／OMRON：推出具「內建 AI」的智慧相機、視覺感測器與3D AOI，訴求無需專用PC、靠近工位即能完成高階檢測與視覺導引。

? Edge生態與平臺：ASUS IoT、Lanner、ADLINK、Premio等以Jetson Orin為核心，提供從單機到聚合多相機的AOI邊緣解決方案。

為什麼產線要把 AOI 移到邊緣？

在智慧製造與數位轉型的浪潮下，AOI早已成為製造產線品質把關的標準工具。然而，傳統 AOI 系統往往依賴集中式伺服器或雲端運算，造成即時性不足、頻寬壓力過大，甚至在資安與資料治理上留下隱憂。也因此，將AOI功能移至邊緣端，成為產線數位化升級的重要方向。

即時回饋與節拍同步

首先，即時回饋與節拍同步是邊緣 AOI 最直觀的價值。在過去的集中式架構中，影像需先上傳伺服器或雲端進行分析，檢測結果往往存在數秒甚至更長的延遲。這對於高速運轉的 SMT 線或電池產線來說，極易導致不良品持續向後段擴散，造成更高的報廢與返工成本。

當 AOI 推論直接在產線端完成時，系統能在毫秒級回饋下即時決策，與製程節拍保持同步，讓「即發現、即阻斷」的品質管控變為可能，這也是產線管理者最迫切需要的功能。

頻寬與成本可控

其次，頻寬與成本可控的優勢，解決了雲端檢測的隱性支出問題。高像素、多相機的 AOI 系統，每秒可產生數百 MB 到數 GB 的影像資料，若長期依賴雲端傳輸與存儲，將導致巨大的頻寬壓力與儲存成本。透過邊緣推論，僅需保留必要的檢測結果或特徵摘要，再選擇性上傳至雲端。

這樣既能保證資料完整性，又能顯著降低網路負載與營運費用。這對於跨廠區的大型製造集團尤為重要，因為任何頻寬壅塞都可能造成生產中斷風險。

系統可用性

系統可用性（Availability）則是另一個不容忽視的考量。在集中式或雲端架構下，若網路發生抖動或斷線，AOI 系統就可能失去檢測能力，對產線造成嚴重衝擊。而邊緣化之後，檢測模組不再依賴穩定的外部連線，即使網路暫時中斷，仍能在本地持續完成檢測工作。對於 24/7 不間斷的製造業而言，這種架構上的韌性直接轉化為產能保障。

彈性佈署

最後，彈性佈署更是推動 Edge AOI 落地的關鍵。製造產線高度多樣化，不同工序對檢測的解析度、速度與介面需求各不相同。如果只能以一套集中式系統滿足所有需求，導入成本與整合難度都會極高。邊緣架構的好處是可以逐站改造：先在瓶頸工位或高風險製程導入。

最後，在確認效益後再逐步擴展，並且能與既有的 PLC、SCADA 或 MES 系統對接。這種模組化升級方式降低了轉型阻力，也讓生產單位能以更靈活的方式規劃投資步調。

綜觀上述五大理由，Edge AOI 的價值遠不僅是「把演算法搬到機臺旁」這麼簡單，而是一種對整體製造體系的再設計。它以即時性確保品質管控，以頻寬與成本優化提升營運效率，以資料主權維護資安與合規，以可用性保障產能穩定，以彈性佈署降低導入門檻。這些因素疊加在一起，使得 Edge AOI 成為智慧製造進程中不可或缺的一環，也解釋了為什麼越來越多供應商與製造企業，把它視為下一波品質管理與產線升級的關鍵投資。

市場挑戰：導入Edge AOI的五道關卡

樣本與標註

AOI的高難度在於「缺陷多樣且稀少」：同一類外觀不良具長尾分佈，且製程、料況、光學條件會漂移。深度學習雖可降低傳統AOI誤判，但仍需持續蒐集與再訓練；IPC與產學也開始倡議以標準化方法與邊緣協議提升資料一致性。

光機電與域間泛化

光源角度、鏡頭畸變、夾治具與振動，都會影響特徵穩定。Keyence/OMRON 等的「多光源合成」「3D 量測」「可變焦一體機」等創新，是降低域偏移的工程手段，但仍需要場域驗證與維運 SOP。

邊緣資源受限與模型壓縮

邊緣端算力、記憶體與散熱受限，需以量化、剪枝、蒸餾與張量 RT 優化（如 TensorRT）才能達成毫秒級推論；且需依站點節拍決定批次／串流模式與多相機排程。

IT/OT 整合與可追溯

AOI不只是判定OK/NG，更要把缺陷圖塊、座標與工單關聯，與MES/APS/PLM閉環；而在多站點的邊緣架構下，如何統一模型版本、監控延遲與穩態良率，是持續運維（MLOps for Edge）的核心議題。

驗證與合規

不同料號／配方切換時，如何建立可以被品質／客戶接受的「再驗證流程」？產業界已開始以白皮書彙整 AI+AOI 的最佳實務與基準測試要點，協助從導入走向規模化。

典型導入路徑與架構建議

1.先站點、後線體：挑選瓶頸工序或高風險站別（如封裝外觀、電池電芯、PCB 焊點），以邊緣套件做 PoC，釐清節拍、照明與相機配置。

2.資料治理與小樣本學習：落地 Edge Learning 工作流（少量 OK/NG 影像），配合合成資料與持續學習，兼顧快速上線與長期表現。

3.端雲協同：邊緣只存關鍵切片與瑕疵摘要，樣本庫與模型訓練在廠內伺服器或私有雲；必要時才同步至公有雲。

4.標準化與可維運：導入前即定義資料結構、瑕疵 taxonomy、回歸測試集與驗證規程；建立模型／韌體版本控管與回滾策略。

5.ROI與擴充：以一次導入多站的「相機位元／節拍吞吐／良率」為 KPI，並預留 I/O／算力冗餘以支援未來新站點或更高像素。

產業案例速寫

? 電池產線高像素高速檢測：研華以高效GPU與抓圖卡，支援二次電池外觀高速檢，滿足高像素、高節拍場景。

? PCB/SMT線：Edge-Native AOI解決方案在電子製造場域強調長期運行、裝置到雲的端到端資安與韌性。

? 食品／消費品外觀檢：以Jetson邊緣電腦在產線本地推論，支援實時視覺分析，避免雲端延遲。

? Cobot＋AOI工作站：TM的AOI Edge讓多相機、多工位的視覺功能部署更靈活，降低布建成本並縮短導入時間。

從「可用」走向「可信」「可擴」

展望未來，Edge AOI發展的關鍵在於更強的邊緣效能與專用化硬體。Orin級別的邊緣平臺與新世代加速器（含國產NPU）持續提升 TOPS/W，同時加強工規穩定性與多攝像頭吞吐，讓高解析、高幀率 AOI 成為常態。另外，Edge Learning、小樣本學習與自監督技術將進一步降低資料需求；合成資料與數位分身會常態化，並用於「跨工位／跨產線」的泛化驗證。

AOI 由「找缺陷」擴展到「找根因」，把瑕疵熱點與製程參數（溫度、張力、配方）疊合，形成閉環最佳化。這將會要求AOI與 MES/APS/PLM之間進行更高程度的資料結構對齊。

隨著 IPC 等組織對 AI+AOI 的指南與基準更新，導入門檻將逐步轉為「工程化與治理問題」，而不是「可不可行」的問題。目前產業共識正把更多 AI 推論外移到邊緣與終端，這將持續鞏固Edge AOI的主流地位。

結語

Edge AOI 不是「把模型搬到機臺旁」這麼簡單，而是一套圍繞即時性、可用性與資料主權而設計的端雲協同體系：上游光學與機構要可重構、影像與標註要能治理、模型要能在邊緣端長期維運並可核證，OT/IT 要能閉環連動。

從市場規模、硬體世代、到合規標準與導入實例，Edge AOI 已從「導入可行」走到「規模擴張」階段；下一步的分水嶺在於：誰能把少樣本學習＋數位分身＋治理與驗證做扎實，誰就能在品質、速度與成本之間找到更好的最佳解。