一年一度的嵌入式電子與工業電腦應用展（Embedded World）自當地時間 2026 年 3 月 10 日起在德國紐倫堡展開，擷發科今年特別切入「非紅供應鏈」以對應歐美客戶需求，同時展出全新 EDA 工具解決工程團隊開發晶片碰到的難題 ，董事長楊健盟受訪時強調，AI 領域不是硬體先決，一定是軟體帶動硬體，而今年正處於 edge AI 需求爆發期，來自各方的需求將會迅速激增。
去年壹哥就曾觀察到，「邊緣運算（edge AI）」早已成為 Embedded World 展場最鮮明的共同語言，幾乎所有廠商都在談低功耗、高效率，以及 AI 走向終端裝置的各種可能。來到 Embedded World 2026，這股趨勢不但沒有降溫，反而更加明確。無論是高通、德州儀器、恩智浦，或安森美等大廠，都端出各自的 edge AI 解決方案，應用面也從機器人、AI 工廠一路延伸到智慧家庭、智慧監控、智慧醫療與照護，顯示 edge AI 正從過去的技術展示，邁向更具體的商業落地階段。
楊健盟則直接點出關鍵：「edge AI 的市場今年很快就會打開。」他表示，CES 2026 期間接觸到的客戶，不論來自醫院、農場還是警方，幾乎都提出相同需求：希望買到的不只是硬體，而是已經整合軟體平台的完整方案。這句話其實也說明了過去 edge AI 難以普及的根本原因，不在硬體不夠強，而在於平台不夠完整。擷發科提前布局的 CATS、AIVO 與 Xedge AI，正是希望把原本分散的工具鏈整合成可快速部署、便於管理，且能複製到不同場域的系統平台，搶先卡位 edge AI 真正起飛前的關鍵位置。
楊健盟指出，AI 發展的關鍵從來不是硬體先行，而是由軟體平台帶動硬體需求。過去 edge AI 難以普及，癥結點正在於軟體平台不足。擷發科透過具高度客製化能力的 CATS 平台，讓客戶可依需求選擇不同算力的硬體，並結合 AIVO 與 Xedge AI，實現軟硬體整合與快速部署。
他表示，這樣的架構可讓客戶不必針對不同算力重複開發多套 AI 軟體，而是依照應用場景快速配置對應系統，進一步降低成本、縮短導入時間。再加上 edge AI 終端多半採電池供電，產品續航力越好，也代表整體方案越具市場優勢。
舉例來說，客戶採用 CATS 平台客製化具備邊緣運算能力的硬體平台，上層再搭配 AIVO 軟體，就可以實現人臉辨識、車牌辨識等等，而要做到模型訓練，最上層就要有 Xedge AI 的支持，透過 Xedge AI 幫助這些客戶快速導出相關應用數據，以便過度在其他使用場景。
在 Embedded World 2026 期間，擷發科也進一步展示無人機領域的新型態 AIVO 應用。透過自家設計的 ASIC 客製化晶片組，搭配 AIVO Edge 平台，擷發科打造出可支援多品牌無人機的基站解決方案，並進一步導入機器視覺能力，提升無人機自主執行任務的彈性與效率。
擷發科指出，透過無人機基站結合機器視覺技術，不僅可將物件偵測辨識時間加快 40% 至 60%，更重要的是，即使在當地通訊訊號不佳的情況下，無人機仍可自主執行任務。這意謂著，未來只需透過單一終端設備，便可遠端操控不同品牌的無人機，應用範圍涵蓋災害應變、搜救、火場偵測、農業噴灑，甚至特定任務場景。擷發科希望藉此協助解決火災受困者搜尋、起火點判別、搜救效率提升，以及農損減少等實際問題，同時進一步降低人力與時間成本。
擷發科的優勢不僅在於軟硬體整合能力，更在於其來自台灣供應鏈體系的背景。由於全球超過 95% 的無人機與遙控器產品來自中國，對歐美市場而言，「非紅供應鏈」已成為近年高度關注的關鍵議題。楊健盟強調，擷發科此次公開的無人機基站解決方案，號稱是全球首款「非紅」無人機遙控器，同時也是首個結合 AI 與遙控控制能力的整合方案。未來不論是在軍事用途上進行精準投放，或是在農業應用中辨識需噴灑區域並自主執行農藥噴灑，都有機會在提升效率的同時，進一步降低人力負擔。
面對當前備受矚目的機器人產業，楊健盟認為，機器人生態系並非單一企業可以獨力完成，台灣有機會透過「Team Taiwan」模式整合供應鏈與技術能量，共同搶進全球機器人市場。不過，若從產業發展的根本面來看，他認為現階段機器人仍面臨兩大關鍵挑戰，其一是能源，其二則是 AI。以 AI 為例，AIVO 平台或許可賦予機器人一定程度的自主判斷與決策能力，但若能源問題遲遲無法突破，機器人產業的進一步普及與擴張仍將受到限制。
此外，針對 IC 設計流程，擷發科也推出 ETAL 解決方案，主打可針對既有晶片數據進行更新、分析與除錯，並與現有 iProfiler 工具相互搭配，以進一步提升晶片設計效率、縮短開發時程。
楊健盟指出，一套 SoC 往往涉及多個團隊協同作業，只要修改流程中稍有疏漏、版本管理未能落實，就可能導致新舊資料混用，進一步埋下晶片設計錯誤風險，而這類失誤背後往往是以億元為單位計算的損失。ETAL 的目的，就是在第一時間快速分析數據、找出問題並提出修正方向，將原本可能耗費一到兩週的除錯時間壓縮到數秒內，不僅降低人為失誤，也讓晶片設計流程更有效率。
從 Embedded World 2026 現場趨勢來看，edge AI 已不再只是產業口號，然而隨著歐美市場對非紅供應鏈、軟硬體整合能力與快速導入需求同步升高，產業競爭焦點也逐漸從單一硬體規格，轉向平台整合、部署效率與跨場域複製能力。
擷發科此次展出的 CATS、AIVO、Xedge AI，以及切入無人機與 IC 設計流程的相關解決方案，反映的正是其從晶片設計延伸至系統平台整合的布局方向。尤其在 edge AI 普及仍受限於軟體開發門檻、算力配置與功耗管理的當下，若能透過一體式平台化方式協助客戶降低導入成本、縮短開發時程，確實有機會在新一波產業升級中搶得先機。
整體來說，無論是IC設計、無人機、智慧監控、農業應用，還是未來機器人市場，擷發科想切入的，已不只是單點產品，而是整套能夠協助客戶落地 edge AI 的系統解決方案。若今年真如楊健盟所言成為 edge AI 市場打開的關鍵年，那麼擷發科能否憑藉台灣供應鏈優勢與軟體平台能力搶下先機，將會是後續觀察重點。