展望2026年，企業將迎來一項關鍵轉變 —— 實體AI的全面興起。這意味著人工智慧的運算任務將從傳統雲端資料中心，逐步遷移至終端裝置執行，機器需在更靠近資料來源的場景中，實現即時感知、快速學習、精准決策與即時行動。面對這一趨勢，企業必須徹底重塑營運模式與產品策略，方能把握時代機遇。
在戰略佈局上，企業需打破「將AI視為附加功能」的傳統思維，轉而打造以連接、感知和推論為核心需求的基礎平臺。終端裝置不僅要實現流暢通訊、即時擷取並解讀環境數據，還需在本地端獨立運行機器學習功能，以此保障反應速度與數據隱私。這就要求企業採用基於框架的解決方案，構建整合無線連接、多模態感測與邊緣推論能力的模組化架構，為實體AI的落地鋪平道路。
值得關注的是，2026 年的數位轉型必須與永續發展目標深度契合，而向邊緣智慧的轉移，恰好為實現這一雙重目標提供了獨特機遇。通過在本地端處理數據，企業可大幅減少高能耗的雲端運算作業，最大限度降低網路流量，從而減少整體電力消耗。此外， 高效率的AI引擎與最佳化的感知管道，能進一步降低每次決策的能耗，在提升智慧裝置效能的同時，不犧牲電池續航力，也不損害生態環境。
照片人物:Ceva公司市場情報、投資者與公共關係副總裁Richard Kingston
