高通（Qualcomm）物聯網領域的最新戰略，除了不僅針對物聯網市場高度「零碎化」的痛點提出全面的軟硬體解決方案，更透過併購與結盟策略，致力於打通邊緣 AI 落地的「最後一哩路」，協助百工百業加速數位轉型與商業化進程。另外，高通方面也高度肯定台灣在該該領域供應鏈的表現。
過去一直以通訊為主要發展領域的高通，在當前AI熱潮來臨之際，也將自己定位成邊緣運算的最佳供應商，破解物聯網「零碎化」難題，以透過出全方位軟硬體解方針，對邊緣運算的發展趨勢。高通指出，未來的邊緣設備不見得都需要極高規格的極限算力，但絕對需要極佳的影像處理能力以及低延遲（Low Latency）的特性。同時，在不同算力需求的設備之間，彼此的通訊與連結更是打造 AI 物聯網環境的核心基礎。高通在其中扮演了全方位賦能者的角色，提供了從高階算力一路涵蓋到低延遲需求的廣泛硬體解決方案。
然而，物聯網市場雖然被視為擁有無限潛力（unlimited）的巨大藍海，但其最大的挑戰在於市場的「零碎化」。面對各行各業截然不同的應用場景，科技的「適配性」成為致勝關鍵。為此，高通除了針對不同應用提供最適合的硬體產品外，更深知「光有硬體是不夠的」。高通在此硬體平台基礎上，進一步整合了不同的作業系統、軟體開發套件（SDK）以及完整的AI軟體堆疊（AI Stack）等框架（Framework），協助生態系夥伴能夠更順利地將技術落實到終端設備上。
即使設備端已具備AI能力，要真正導入實際商業場域仍面臨著所謂的「最後一哩路（Last Mile）」挑戰。高通觀察到目前生態系夥伴最常遇到的痛點，就是當開發者從開源社群（Open Source）取得 AI 模型後，一旦進入真實應用的場域，往往會因為缺乏該特定領域所需的數據集（Dataset），導致 AI模 型的精準度大幅下滑，無法達到商業化所需的標準。
為了解決這個瓶頸，高通約於2025年4至5月期間，收購了Edge Impulse。該公司的核心技術在於，只要客戶擁有自己的特定數據集，就能協助客戶針對所需引用的模型進行微調與訓練，進而大幅提升AI模型的精準度，使其能夠直接在商業場域中順利落地。這項佈局精準解決了企業在導入AI時的數據適應性難題。另外，除了精準度問題，物聯網專案冗長的開發週期也是一大痛點。企業在導入AI物聯網時，往往需要經歷漫長的概念驗證（POC）、業務驗證（POB）到服務驗證（POS）階段，有時甚至連POC都難以完成，導致整個供應鏈的導入時程（Time to Market，TTM）被嚴重拉長。
高通為縮短這段漫長的時程，致力於推出解決方案級別（Solution-level）的平台，例如2025年底推出的「ins Platform」。這是一個涵蓋安全防護（Security）、智慧零售（Retail）與視覺應用相關的整合平台，能協助各行各業快速展開應用部署。在近期的智慧城市展（Smart City）中，高通也與新光保全等夥伴合作，實際展出相關的智慧應用成果。未來，高通將持續發展更多基於整體解決方案的平台，協助客戶更快速地打入百工百業。
在終端應用方面，高通也積極展示機器人與視覺AI的結合。透過其 IQ9 平台，高通已能在邊緣設備上運行視覺AI（Vision AI），其核心理念在於「先教導機器人如何認識所處環境」，這是機器人發展的關鍵意義，因為唯有先感知並理解環境，機器人後續才能做出正確的決策與行動。此外，為了進一步擴大技術影響力，高通於2025年10月與擁有龐大開發者生態系的 Arduino展開深度合作。
過去，該生態系的產品多半聚焦於微控制器（MCU）等低算力平台，而高通的加入，首次將具備AI算力等級的平台帶入該生態系。短短兩個月內，該平台上便湧現了大量創新且多元的專案（Project），展現了極其蓬勃的開發能量。甚至，高通更進一步宣布了雙方合作的第二個平台「Q」，該平台基於高通的 IQ8 晶片，內建高達 40 TOPS 的強大算力，賦予開發者在低功耗AI（Low Power AI）與視覺AI領域中，創造出更多豐富應用的無限可能。
(首圖來源：科技新報攝)
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