邊緣AI vs 實體AI：它們的差異何在？

邊緣AI vs. 實體AI：它們的差異何在？

為了讓物聯網（IoT）感覺更「聰明」，嵌入式領域擁抱了一個比邊緣人工智慧（Edge AI）聽起來更吸引人的技術名詞──實體人工智慧（Physical AI）。那麼，業界該如何區分過去的Edge AI與今日的Physical AI？

[深度報導]

(Image: Arm)

這一切似乎都與黃仁勳有關：無論好壞對錯，現在這位NVIDIA執行長的一舉一動似乎受到所有產業界人士的關注；而在每一場NVIDIA技術大會GTC，他都在不斷提升半導體市場對AI的認知標準，一開始是生成式AI，然後是代理式AI，現在則是實體AI。

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在３月份於德國紐倫堡舉行的2026年嵌入式大會Embedded World 2026也不例外。黃仁勳在今年1月的國際消費電子展(CES)期間強調了實體AI的興起，讓MCU和MPU廠商提高警覺，因為在過去幾年，嵌入式領域的工程師和行銷人員一直在大力宣傳「邊緣AI」，如今他們突然得開始認真思考實體AI對嵌入式領域帶來的挑戰。

為此筆者在Embedded World 2026期間進行了即興採訪，隨機找人詢問：在實體AI時代，所謂的邊緣AI與我們已知的邊緣AI有何不同？

為什麼要糾結於定義？

筆者想要答案的主要原因有兩個：首先，我認為，物聯網在發展之初就因為定義不明確——也就是「為什麼嵌入式系統需要連網？」——導致相關技術和產品的碎片化，也讓它們的實用性大打折扣。

其次，如果邊緣AI和實體AI同樣沒有明確被定義，就可能導致積了一堆「海量資料」，產業界卻不知道要拿來做什麼──這也是市場研究機構Omdia的資深研究總監Edward Wilford發出的警告。

Wilford指出，在邊緣、實體層與雲端，「每一個步驟、每一次互動都會產生資料，但我們現在做的，和15年前用物聯網做的是一樣的事情；」他認為，這些產業界「生成的大量非結構化混亂資料，其中99.999%都沒有用。」

業界人士表示，在過程中會產生一些在某種程度上有用的東西，但實際上沒有人真正弄清楚那些東西是什麼，以及該怎麼用。