觀察2024年第一季台灣工業電腦產業產值表現，季減為8.9%，年減則較2023年同期衰退7.6%，總產值為68,462百萬新台幣。分析工業電腦產業產值衰退原因，季減主因為第一季是工業電腦傳統淡季，而年減部分，則雖因歐美智慧製造、軍工、智慧交通等出貨陸續回溫，然中國大陸製造業復甦仍緩慢，導致整體產業出貨不如預期。展望2024年上半年台灣工業電腦產業產值表現，雖Tier 1大廠歐美訂單呈現緩步回溫格局，且在智慧交通、醫療、消費娛樂等領域持續有訂單挹注，然而觀察中國大陸生產者物價指數（PPI），則已連續14個月年減超過2%，呈現需求不足、產能過剩情形，預期將影響擴廠及設備升級需求，並連帶影響工業電腦出貨動能。總體來說，預估工業電腦2024年第二季及2024年第三季之年增率，分別為-5.6%及-2.2%。

邊緣運算系統產品與AI技術的發展，正對製造領域的機器設備、物流庫存、廠務及研發等環節，帶來新的智慧化機會。本文先從製造業邊緣AI硬體發展、製造場景應用環節、智慧製造應用邊緣AI的關鍵議題及國內業者發者策略及契機等，剖析邊緣AI在智慧製造發展的發展方向。

相對於ChatGPT等基於雲端運算的AI服務，架設於邊緣、地端的AI應用，因其低延遲、低流量成本、低能耗以及高隱私之特性，而逐漸在產業應用端快速興起，同時各家大廠也積極投入邊緣AI技術及商業布局。本文將從邊緣AI硬體發展趨勢、大廠布局動態及邊緣AI發展關鍵議題等角度，進行邊緣AI發展剖析。

對於訓練大語言模型（LLM）所需的高算力及高記憶體需求，會讓多數企業對於所需投入之硬體建置經費，望之卻步。為改善此一狀況，產學研各界開始將更關注LLM演算法的優化與改良，希望可使LLM更容易在資源有限的設備上，進行部署。其中，微軟在2月份提出一高效率、極低延遲的「1位元」權重的LLM模型，就引起眾多矚目，而其他AI底層演算法也都陸續被提出，預期帶動新興邊緣硬體發展契機。

觀察2023年第四季台灣工業電腦產業產值表現，季增為3.4%，年減則較2022年同期衰退14.5%，產值為75,142百萬新台幣，呈現2021年來最大年減。分析工業電腦產業產值衰退原因，主要受到全球製造業復甦緩慢，終端市場買氣亦未提升，使企業客戶推遲設備更新、暫緩IT升級，對工業電腦下單因此呈現保守狀況。