DX邁向AX　AW 2026揭示自主製造架構

隨著AI從雲端分析逐漸走向實體世界的即時決策，製造產業正從「數位轉型」(DX)進一步邁向「自主轉型」(AX)。這一轉變明顯反映在日前於首爾COEX舉行的2026年智慧工廠與自動化產業展(AW 2026)。

在AW 2026現場，展示焦點不再只是單一自動化設備，而是能支援「Physical AI」的整體系統架構。透過將感測器、AI模型與機器設備整合為即時互動系統，產線設備開始具備感知環境、分析資料並自主決策的能力。今年展會並首次大幅強化人形機器人(Humanoid robot)相關展示，超過50家機器人企業參與，顯示具備實體操作能力的AI系統正逐步進入製造與物流場景。

AW 2026為歷年規模最大的一屆，共有來自24個國家的500家企業參展、設置2,300個攤位，吸引約8萬名產業人士參觀。從Edge AI運算平台、工業通訊與控制系統，到以數位分身(Digital Twin)為核心的智慧工廠軟體平台，AW 2026所呈現的技術與解決方案，正逐漸勾勒出下一代自主製造的系統架構。

韓國MSS局長權純宰(Kwon Soon-jae)在AW 2026開幕典禮致辭。

韓國自動化產業：製造技術的實驗場域

韓國在全球製造供應鏈中長期扮演關鍵角色，特別是在半導體、顯示器、電池與汽車產業。這些產業高度依賴自動化設備與精密製造系統，使其成為亞洲自動化技術需求強勁的市場之一。

韓國政府近年也積極推動智慧製造政策。韓國中小企業暨新創事業部(Ministry of SMEs and Startups；MSS)局長權純宰(Kwon Soon-jae)在AW 2026開幕致詞中指出，製造業正進入「Physical AI」時代，也就是讓具備感測能力與AI演算法的設備能在產線現場進行即時決策。

為了推動這一轉型，韓國政府提出「AI基礎智慧製造創新3.0」戰略，目標在2030年前讓10%的中小企業導入AI技術，並建置1.2萬座AI核心智慧工廠。這些政策使韓國成為智慧製造技的重要實驗場，吸引眾多自動化與工業AI供應商在當地展開合作與應用。

從市場發展來看，AI與工業自動化的融合正持續擴大。根據市場研究資料顯示，全球工業自動化市場規模預計在2035年前將突破5,700億美元，而工業AI市場則維持雙位數成長，其中邊緣運算被視為成長最快的技術領域之一。

現代汽車集團(Hyundai Motor Group)旗下研究實驗室Robotics LAB展示其於CES獲獎的行動機器人平台「MobED」。

Edge AI基礎架構：智慧運算走向設備端

AW 2026展會的重要趨勢之一，是AI運算正從集中式資料中心逐漸移向工廠現場。邊緣運算平台因此成為智慧製造的運算核心，使機器能在設備端完成即時決策。

多家半導體與嵌入式系統供應商展示了針對機器視覺、機器人與預測維護等應用而設計的Edge AI平台。這些系統通常整合GPU、AI加速器與工業處理器等多種運算架構，以支援邊緣端的AI推論。

亞德諾半導體(Analog Devices；ADI)展示結合感測、連接與AI運算的Edge系統架構，包括60GHz無線連接模組，可在無需實體接點的情況下提供高速資料傳輸，特別適用於旋轉設備與機器手臂等應用場景。此外，ADI也介紹基於MAX78000 MCU的Edge AI預測維護技術，讓裝置能在本地端執行AI推論。

研華(Advantech)則展示整合多種AI處理器架構的Edge AI平台，支援從數十TOPS到數千TOPS的運算能力，並可整合機器視覺、感測器與AI架構，作為機器人與智慧製造系統的運算核心。

研華嵌入式物聯網平台事業群副總經理張達文指出，未來3至5年Physical AI應用將快速落地，尤其在人力短缺的驅動下，機器人與自動化設備需求將持續增加。研華正與生態系合作夥伴共同開發GMSL攝影機等解決方案，以支援自主移動機器人(AMR)、人形機器人與工業機器人等應用。

基於研華平台開發的磁吸式爬行機器人，可攀附金屬表面執行焊接等高風險檢測任務。

凌華科技(Adlink)則從模組化角度切入Edge運算架構，透過嵌入式電腦模組(COM)提供可擴展的嵌入式系統設計途徑。此類模組化平台能降低硬體開發複雜度，使系統整合商更容易打造客製化設備。該公司同時展示結合Digital Twin的軟體定義自動化概念，使工廠流程能在虛擬環境中先行模擬與優化。

另一方面，華碩(ASUS)與宜鼎國際(Innodisk)則著重於Edge AI硬體平台的可靠性與系統整合。華碩展示多款從小型邊緣系統到高效能AI運算平台的工業電腦產品，例如與NVIDIA合作的G10系統GB10可提供接近2,000TOPS的AI算力，鎖定高效能AI推論與專業運算需求。宜鼎則展示多款邊緣AI推論平台，包括搭載Intel Pender Island平台的系統，透過內建AI加速單元分擔CPU運算負載，可維持約30fps的影像處理效能。

宜鼎亞太區全球業務處經理王照偉介表示，透過從Flash與DRAM模組到AI平台的垂直整合設計，企業可在本地端部署客製化AI模型，兼顧資料安全與系統效能。

宜鼎展示整合高通IQ9與NVIDIA平台的Edge AI系統，強調本地端大型語言模型(LLM)的應用潛力。

工業控制與通訊：連接機器與設備

在AI運算之外，設備之間的通訊與控制系統仍然是自動化系統運作的核心。隨著設備數量與資料流量持續增加，工業網路技術正朝向更高速度、更高互通性與更強即時控制能力發展。

RS Automation全球控制器業務總監金基駿(Kijoon Kim)表示，該公司的自動化解決方案以伺服驅動器與運動控制系統為核心，產品線涵蓋單軸與多軸伺服驅動器、馬達、PLC、HMI與I/O模組。RS Automation源自Rockwell Samsung工程團隊，其產品架構與Allen-Bradley PLC系統具有一定延續性，同時具備成本競爭優勢。看好半導體設備與機器人需求持續成長，該公司也正逐步拓展機器人相關市場。

影片中顯示Bosch Rexroth超高速線性運動系統，其速度可快達5m/s。

因應現代工廠同時使用多種工業通訊協定，多協定閘道器在設備整合中扮演愈來愈重要的角色。Hilscher展示其cifX通訊介面卡，可在同一架構中支援EtherCAT、Profinet與CANopen等多種工業網路協定的轉換。這類設備常被形容為自動化網路中的「翻譯器」，使不同設備能在同一系統中順利交換資料。

在感測與設備連接方面，Balluff介紹其IO-Link感測器與連接解決方案，使傳統感測器能升級為具備資料傳輸與診斷能力的智慧設備。Balluff同時展示電感式耦合器，可在短距離內同時傳輸電力與資料，適用於旋轉設備與模組化機械系統。

在系統整合方面，Bosch Rexroth展示結合高速輸送系統、協作機器人與伺服沖壓設備的自動化產線架構。其中，輸送系統速度可達每秒5公尺，而其七軸協作機器人比傳統多軸機器人更多一個自由度，使其可在狹小空間中具備更佳操作靈活度。

Digital Twin與AI平台：模擬驅動的智慧工廠

除了控制與通訊層，智慧製造系統還需要一個整合資料並進行分析與模擬的軟體平台—Digital Twin正逐漸成為這一層架構的核心。今年展場中並新設「AI Factory Pavilion」，展示多種AI工廠運作模型，整合Vision AI、Digital Twin與資料驅動製程控制技術。

韓國軟體業者UVC即展示其Digital Twin平台，可建立虛擬工廠設備與產線的高擬真3D模型，並與實際工廠資料建立雙向連結。該平台同時整合資料管理與AI分析功能，使工程師能在虛擬環境中模擬產線運作、進行異常檢測並優化生產流程。

UVC AX團隊負責人Nam Kyung Ho指出，該平台的一項特色是其AI訓練模型可在缺乏故障資料的情況下進行異常檢測。系統透過學習設備正常運作資料建立模型，再利用LSTM、Encoder與注意力機制等神經網路技術偵測異常行為，從而降低企業導入AI的門檻。

Digital Twin同時也為機器人與Physical AI應用提供重要基礎。透過虛擬工廠環境，工程師可在系統部署之前測試控制演算法並模擬不同生產情境，降低導入新設備與新流程的風險。

自主工廠的未來藍圖

從AW 2026展會所呈現的技術發展可以觀察到，智慧製造系統正逐步形成清晰的技術架構。Edge AI平台提供設備端即時運算能力，工業通訊與控制系統負責設備協調與資料交換，而Digital Twin與AI平台則提供整體系統的分析與優化能力。

當這些技術層整合後，將形成下一代智慧製造系統：感測器負責資料蒐集，Edge AI即時分析設備狀態，控制系統執行決策，而Digital Twin平台則持續優化整體生產流程。

這種由感知、運算、控制與模擬構成的閉環架構，也正是「Physical AI」在製造產業中的具體實現。隨著Edge AI、工業網路與Digital Twin技術逐漸成熟，自主工廠正從概念逐步走向實際部署。

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