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擷發科技在2026年CES上重點展示AIVO邊緣AI平台,助力在交通安全、農業及自主系統領域實現可擴展部署

2026-01-07
閱讀時間:1 分鐘閱讀
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拉斯維加斯2026年1月6日 /美通社/ — 總部位於台灣的專用集成電路(ASIC)設計服務與人工智能(AI)軟件解決方案提供商擷發科技股份有限公司(MICROIP Inc.),今天在拉斯維加斯舉行的2026年國際消費電子展(CES 2026)上展示其AIVO(人工智能視覺運營)邊緣AI平台。該公司在AI應用展館參展,展示了其CAPS(跨平台人工智能賦能解決方案)架構,並演示了軟件定義設計如何助力在現實環境中實現可擴展、可直接投入生產的邊緣AI部署。


MICROIP’s flagship AIVO platform leverages high-reliability Edge AI to span four key domains—transportation security, smart agriculture, autonomous systems, and in-vehicle applications—demonstrating proven global deployments from edge-level sensing to on-device autonomous computing.

AIVO是擷發科技在CAPS框架下的旗艦平台,且已進入商業部署階段。AIVO並非僅僅聚焦於模型基準測試或單純的硬件原始性能,而是旨在解決大規模邊緣AI系統面臨的現實制約因素,包括異構網絡環境、邊緣計算資源有限以及長期運營成本等問題。

擷發科技董事長楊健盟(James Yang)博士表示:「CES是AI必須證明其實際價值的地方。AIVO的設計初衷是在交通安全、智慧農業和自主系統等實際部署條件受限環境下,依然能夠可靠運行,助力AI從概念驗證階段邁向日常運營應用。」

在系統層面,AIVO採用分佈式主從架構,在邊緣設備上本地執行實時推理,同時將系統管理和決策邏輯集中化。該平台通過傳輸結構化推理結果和元數據,而非原始視頻流,來大幅降低帶寬需求,即便在網絡環境不穩定的情況下,也能保持實時響應能力。此外,AIVO還支持實時異構多任務處理,可以在單一硬件平台上同時運行多個AI模型,並能動態分配資源優先級。

在2026年CES上,擷發科技重點展示了AIVO在三個高可靠性應用領域的部署情況。在交通安全領域,AIVO支持對地鐵系統、鐵路、機場及航空環境進行實時監控,其預警信息可以被集成至控制中心或政府安保系統,從而在無需增加人力投入的情況下提升應急響應能力。

在智慧農業領域,AIVO通過實現基於視覺的牲畜健康狀況與環境條件監測,來應對勞動力短缺和從業人口老齡化問題。該平台針對低功耗運行和網絡連接有限環境進行優化,支持在農場環境中穩定長期部署,同時將專業農業知識轉化為可部署的AI模型。

在包括AI無人機和機器人技術在內的自主系統領域,AIVO增強了設備端的自主性,可以被用於基礎設施巡檢和災害救援。即便在無全球定位系統(GPS)信號或通信受限的環境中,該平台也能實現實時目標跟蹤和動態避障,拓展自主系統在高風險場景下的作業範圍。

CAPS體現了擷發科技更廣泛的軟件驅動硬件戰略,該戰略整合了AIVO、XEdgAI以及CATS(定制專用集成電路技術與解決方案),旨在通過實際工作負載驗證,實現軟件定義的硬件優化。

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拉斯維加斯2026年1月6日 /美通社/ — 總部位於台灣的專用集成電路(ASIC)設計服務與人工智能(AI)軟件解決方案提供商擷發科技股份有限公司(MICROIP Inc.),今天在拉斯維加斯舉行的2026年國際消費電子展(CES 2026)上展示其AIVO(人工智能視覺運營)邊緣AI平台。該公司在AI應用展館參展,展示了其CAPS(跨平台人工智能賦能解決方案)架構,並演示了軟件定義設計如何助力在現實環境中實現可擴展、可直接投入生產的邊緣AI部署。


MICROIP’s flagship AIVO platform leverages high-reliability Edge AI to span four key domains—transportation security, smart agriculture, autonomous systems, and in-vehicle applications—demonstrating proven global deployments from edge-level sensing to on-device autonomous computing.

AIVO是擷發科技在CAPS框架下的旗艦平台,且已進入商業部署階段。AIVO並非僅僅聚焦於模型基準測試或單純的硬件原始性能,而是旨在解決大規模邊緣AI系統面臨的現實制約因素,包括異構網絡環境、邊緣計算資源有限以及長期運營成本等問題。

擷發科技董事長楊健盟(James Yang)博士表示:「CES是AI必須證明其實際價值的地方。AIVO的設計初衷是在交通安全、智慧農業和自主系統等實際部署條件受限環境下,依然能夠可靠運行,助力AI從概念驗證階段邁向日常運營應用。」

在系統層面,AIVO採用分佈式主從架構,在邊緣設備上本地執行實時推理,同時將系統管理和決策邏輯集中化。該平台通過傳輸結構化推理結果和元數據,而非原始視頻流,來大幅降低帶寬需求,即便在網絡環境不穩定的情況下,也能保持實時響應能力。此外,AIVO還支持實時異構多任務處理,可以在單一硬件平台上同時運行多個AI模型,並能動態分配資源優先級。

在2026年CES上,擷發科技重點展示了AIVO在三個高可靠性應用領域的部署情況。在交通安全領域,AIVO支持對地鐵系統、鐵路、機場及航空環境進行實時監控,其預警信息可以被集成至控制中心或政府安保系統,從而在無需增加人力投入的情況下提升應急響應能力。

在智慧農業領域,AIVO通過實現基於視覺的牲畜健康狀況與環境條件監測,來應對勞動力短缺和從業人口老齡化問題。該平台針對低功耗運行和網絡連接有限環境進行優化,支持在農場環境中穩定長期部署,同時將專業農業知識轉化為可部署的AI模型。

在包括AI無人機和機器人技術在內的自主系統領域,AIVO增強了設備端的自主性,可以被用於基礎設施巡檢和災害救援。即便在無全球定位系統(GPS)信號或通信受限的環境中,該平台也能實現實時目標跟蹤和動態避障,拓展自主系統在高風險場景下的作業範圍。

CAPS體現了擷發科技更廣泛的軟件驅動硬件戰略,該戰略整合了AIVO、XEdgAI以及CATS(定制專用集成電路技術與解決方案),旨在通過實際工作負載驗證,實現軟件定義的硬件優化。

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擷發科技董事長楊健盟(James Yang)博士表示:「CES是AI必須證明其實際價值的地方。AIVO的設計初衷是在交通安全、智慧農業和自主系統等實際部署條件受限環境下,依然能夠可靠運行,助力AI從概念驗證階段邁向日常運營應用。」

在系統層面,AIVO採用分佈式主從架構,在邊緣設備上本地執行實時推理,同時將系統管理和決策邏輯集中化。該平台通過傳輸結構化推理結果和元數據,而非原始視頻流,來大幅降低帶寬需求,即便在網絡環境不穩定的情況下,也能保持實時響應能力。此外,AIVO還支持實時異構多任務處理,可以在單一硬件平台上同時運行多個AI模型,並能動態分配資源優先級。

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在智慧農業領域,AIVO通過實現基於視覺的牲畜健康狀況與環境條件監測,來應對勞動力短缺和從業人口老齡化問題。該平台針對低功耗運行和網絡連接有限環境進行優化,支持在農場環境中穩定長期部署,同時將專業農業知識轉化為可部署的AI模型。

在包括AI無人機和機器人技術在內的自主系統領域,AIVO增強了設備端的自主性,可以被用於基礎設施巡檢和災害救援。即便在無全球定位系統(GPS)信號或通信受限的環境中,該平台也能實現實時目標跟蹤和動態避障,拓展自主系統在高風險場景下的作業範圍。

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