宇瞻科技布局 Edge AI 藍圖 COMPUTEX 2026 亮相

隨著生成式 AI 應用多元化，也帶動 AI 負載向終端設備與邊緣環境移動，從智慧製造、智慧零售到智慧交通與醫療照護，帶動相關硬體、軟體與應用服務市場快速成長。根據資策會產業情報研究所（MIC）的分析，全球 Edge AI 相關市場規模涵蓋硬體、軟體平臺及應用服務，將從2023年的 48 億美元成長至 2027 年的 203 億美元，年複合成長率（CAGR）高達43.4%。

在 COMPUTEX 2026 中，宇瞻科技展區規劃便以「儲存，成就 AI 未來（Storage, Empowering AI Growth）」為核心主軸，展出產品涵蓋 AI 運算整合、工業級儲存、記憶體、散熱技術與智慧應用方案，展現儲存技術如何成為 AI 基礎架構的重要核心。

宇瞻總經理陳明達表示，生成式 AI 發展初期，多數運算工作集中於雲端資料中心。當 AI 應用延伸至工廠產線、自動化倉儲、智慧交通、智慧零售與醫療檢測等實體場域，企業開始面臨即時性、網路頻寬、資料隱私與營運成本等挑戰，在此趨勢下，企業除了追求更高的運算效能，也需要穩定且高效率的資料存取能力。儲存、記憶體與散熱技術，已成為 AI 系統能否長期穩定運作的重要基礎。為此，宇瞻在 COMPUTEX 2026 現場推出一系列針對 Edge AI 設計的儲存解決方案，如與韓國 AI 晶片新創 DeepX 攜手推出 ViClaw Edge AI + Storage System、 BiCS8 NAND Flash、CAMM2 等產品，協助客戶建構更完整的 Edge AI 落地環境。

AI 成長帶動資料需求儲存成為 Edge AI 關鍵基礎

儘管 Edge AI 為企業開創全新 AI 應用模式，但背後仍然有眾多挑戰需要克服。首先是工廠設備、智慧攝影機、交通系統等邊緣設備，通常存在體積小、插槽有限、功耗限制等問題。傳統地端設備系統中，NPU、CPU 與 SSD 各自獨立運作，當設備擷取影像資料後，必須先寫入儲存裝置，再由處理器讀取並執行 AI 模型推論，容易形成頻寬與延遲瓶頸。

宇瞻科技展出的 ViClaw Edge AI + Storage System，是為 Edge 應用場域量身設計，預先將 2 片DeepX NPU 晶片與 2 片宇瞻 SSD，整合至同一張標準的 M.2 卡上。如此一來，空間有限的邊緣裝置也將具備相當不錯的AI推論能力，如智慧交通系統能同時辨識車牌、車型、車流與駕駛行為並將資料傳送回地端設備，智慧零售系統也可同時分析顧客動線與消費模式等。

陳明達指出，ViClaw 有多項特色，首先是由於AI模型與資料儲存在同一模組中，運算核心能直接存取資料，大幅縮短資料傳輸路徑。其次，由於工業電腦的體積有限，在不需要額外增加AI加速卡的前提下，即可同時擁有運算與儲存能力。最後，單顆 DeepX NPU 可提供 25 TOPS 算力，所以 ViClaw 最高可提供 50 TOPS 運算效能，已超越目前AI PC普遍要求的40 TOPS門檻，絕對足以支撐多數的 Edge AI 應用情境。

BiCS8 世代來臨，高容量工業儲存需求升溫

考量到 Edge AI 應用延伸至工廠、自動化設備、智慧交通等領域後，智慧製造的AOI影像檢測、智慧交通監控、智慧醫療設備，以及無人化應用等等，都需要在本地端即時處理大量資料。在此趨勢下，儲存設備已從單純的資料保存工具，逐漸成為支撐 Edge AI 系統運作的重要基礎。宇瞻運用新一代 BiCS8 NAND Flash技術，為工控產業推出多款SSD，以便滿足「高容量」與「高速傳輸」的儲存設備的需求。

BiCS8 是第八代 3D NAND 技術，透過更高堆疊密度與先進架構設計，可提供更大的單顆 Die 容量，同時兼顧效能與功耗表現。由於 BiCS8 具備更高儲存密度，在同樣容量條件下所需的NAND 顆粒數量較少，有助於提升產品設計效率與成本競爭力。

陳明達說，工控產業最重視的並非 SSD 速度高低，而是長時間運作下的穩定性與可靠性。因此，宇瞻在導入BiCS8 技術後，更篩選具備最高時脈與最佳電氣特性的 Top Tier NAND 顆粒進行封裝，讓產品能滿足 Edge AI 應用情境。由於工控市場產品生命週期往往長達 5~10 年以上，客戶都非常重視 Fixed BOM（固定零件清單）與長期供貨能力，我們提早布局 BiCS8 有助於取得未來數年的訂單，也能助工控客戶避免因舊世代顆粒停產而被迫重新驗證系統，能降低供應鏈風險。

目前，在宇瞻已經運用 BiCS8 技術推出 256GB、512GB 以及更高容量產品線，並逐步擴展至工業級 SSD、邊緣伺服器與網路儲存設備（NAS）等應用領域。由於 Edge AI 資料保存、影像分析與企業備份需求持續增加，市場對高容量、高耐用度儲存設備的需求正快速成長，所以宇瞻與 QNAP 合作的 NAS 解決方案，也是公司重要布局邊緣 AI 市場的重要方向。

▲宇瞻科技發表新一代 BiCS8 PCIe Gen5 企業級 SSD 系列，以高速傳輸與卓越效能滿足Edge AI、資料中心及高效運算應用需求。(Source: TechNews)

布局 CAMM2 世代記憶體，滿足 AI 裝置高頻寬需求

隨著 AI PC、機器人與邊緣運算設備持續提升記憶體頻寬需求，傳統 SO-DIMM 架構逐漸接近物理極限，也讓新一代 CAMM2 規格開始受到市場關注。

陳明達表示，在效能優勢外，CAMM2 的平面化架構也為系統設計帶來更高彈性。由於模組厚度較低、空間利用率更佳，設備廠商能在相同機構空間內配置更多記憶體顆粒，進而提升整體容量，滿足 Edge AI 推論、影像分析與大量資料處理等應用需求。目前宇瞻已推出 DDR5 CAMM2、LPDDR5 CAMM2，以及更小型化的 S2（Small Outline CAMM2）等多元產品線。其中，LPDDR5 CAMM2 憑藉低功耗與高效能特性，特別受到市場關注，可望廣泛應用於無人機、智慧交通系統、工業電腦、機器人以及各類邊緣 AI 終端設備。

值得一提的是，看準 Raspberry Pi 已逐漸成為 Edge AI 開發的重要平臺，宇瞻也推出針對空間受限環境設計的 PT25R-Pi HAT SSD。產品採用一體式設計，將儲存裝置直接整合至 HAT（Hardware Attached on Top），能大幅縮小設備體積並降低組裝成本，適合精巧型邊緣 AI 設備。此外，由於邊緣設備通常分散部署於不同場域，一旦發生系統異常往往不易即時維護，因此PR25R-Pi HAT SSD 針對分散式設備常見的維護難題，亦支援 CoreSnapshot 2 快照備援技術；當異地設備發生系統異常時，可透過遠端機制進行資料即時復原，降低停機風險。

▲ 宇瞻於 COMPUTEX 2026 展示 CAMM2 記憶體模組，平貼式設計，縮短訊號路徑並降低干擾，提升高速傳輸穩定性與效率。(Source: TechNews)

Edge AI 時代來臨，散熱能力成為關鍵競爭力

相較於資料中心擁有完善的空調與散熱設施，Edge AI 設備多部署於空間受限、環境條件較為嚴苛的場域，甚至採用無風扇設計。一旦長時間執行 AI 推論運算，NPU、記憶體與 SSD 所產生的熱能便可能造成系統溫度快速攀升，進而影響運作穩定性。尤其隨著 PCIe Gen4、Gen5 SSD 逐漸成為主流，高速資料傳輸帶來更高效能的同時，也伴隨更大的發熱量。當儲存裝置溫度超過臨界值時，系統將啟動降速保護機制（Thermal Throttling），不僅降低資料存取效能，更可能直接影響 AI 推論效能與系統穩定性。

陳明達指出，近兩年宇瞻亦非常積極強化散熱技術布局，首先針對記憶體產品推 GraTherX™ 散熱技術，透過石墨烯複合散熱材料與超薄結構設計，在不增加模組尺寸的前提下提升熱傳導效率。根據測試結果，GraTherX™ 可讓 DDR5 記憶體溫度降低最高 23.4°C，特別適合無風扇、空間受限的工業應用環境。其次，在 SSD 產品線則發展 CoreGlacier 2、Cooling Fin Clip 與Thermal Ink 等多元散熱方案，以因應不同應用場域的需求。尤其 Thermal Ink 直接利用特殊散熱塗層覆蓋電路板表面，讓整塊 PCB 成為散熱介面，使熱量能更快速且均勻地擴散。