解決邊緣AI「一瓦功耗」痛點！擷發科攜BrainChip導入神經形態NPU，瞄準智慧車載與物聯網商機 | 魏鑫陽

當生成式AI持續推升全球運算需求，產業競逐焦點也正從大型資料中心逐步延伸至終端設備。然而，相較於擁有充足電力與散熱資源的雲端環境，邊緣AI（Edge AI）部署長期面臨功耗、延遲與系統整合等挑戰。ASIC設計服務廠擷發科技（7796）今（15）日宣布，與美國神經形態AI晶片廠BrainChip達成策略合作，雙方將整合超低功耗神經處理器（NPU）技術與系統級設計能力，鎖定智慧車載、工業物聯網及智慧感測等應用市場，搶攻全球邊緣AI商機。

擷發科技表示，隨著AI應用逐漸從雲端向終端設備延伸，市場對於低功耗、高效能AI運算方案的需求快速升溫。此次合作將導入BrainChip旗下具備低於一瓦（sub one-watt）超低功耗特性的神經形態NPU IP與機器學習工具鏈，再結合擷發科技在系統架構整合、硬體模組設計驗證及軟體堆疊方面的能力，共同打造可直接導入量產的邊緣AI模組解決方案。

相較於傳統AI晶片架構，神經形態運算強調模擬人類神經元與突觸的運作方式，可在維持運算能力的同時大幅降低功耗，因此被視為下一代邊緣AI的重要技術方向之一。尤其在車載電子、智慧感測器、穿戴裝置及工業設備等需長時間運作且受限於電力供應的場景，超低功耗AI運算能力的重要性正持續提升。

對於此次合作，擷發科董事長楊健盟表示，在邊緣AI落地過程中，功耗限制與軟硬體整合過程中的「流程碎片化」是目前產業面臨的兩大挑戰。BrainChip的神經形態架構在超低功耗推論領域具備優勢，透過此次合作，擷發科技不僅擴大自身邊緣AI生態圈布局，也能將BrainChip的NPU技術與自家系統級設計及AI軟體平台進一步整合。

楊健盟指出，此次合作高度符合擷發科技「軟體帶動硬體」的發展方向，有助於縮短客戶從概念驗證（PoC）到終端產品商業化的開發時程，並加速智慧車載、安防監控與工業物聯網等應用市場的產品導入。

根據規劃，雙方合作將聚焦多項邊緣AI應用場景，包括聲學與語音處理、電腦視覺、雷達與光達（LiDAR）感測、網路安全、異常偵測以及訊號增強等領域。這類應用的共同特性在於，AI必須直接在資料產生端完成即時推論，而非仰賴雲端運算，因此對功耗與運算效率的要求遠高於一般AI應用。

在技術分工方面，BrainChip將提供AI模型開發支援、專屬模型資產以及MetaTF開發工具鏈；擷發科技則負責AI SoC整合設計及完整軟硬體系統整合，協助客戶縮短產品開發流程並降低導入門檻。

BrainChip行銷長Steven Brightfield表示，擷發科技擁有完整的硬體設計與軟體整合能力，結合BrainChip支援Akida架構的超低功耗AI技術，將能為台灣及全球客戶提供更簡化且經過驗證的邊緣AI開發路徑，協助企業因應日益複雜的終端AI應用需求。

從產業布局角度觀察，此次合作也反映出擷發科技正持續從傳統ASIC設計服務，進一步擴展至AI軟體設計服務與邊緣AI整合平台領域。公司表示，未來雙方將透過全球產業展會、技術論壇及客戶專案驗證等方式深化合作，並持續推動超低功耗Edge AI解決方案落地，同時擴大全球AI生態圈布局，強化在AI軟體設計服務、ASIC設計服務及邊緣AI應用市場的發展動能。

擷發科成立於台灣，主要業務涵蓋ASIC設計服務、AI軟體設計服務及IP授權平台；BrainChip則專注於神經形態AI矽智財、系統單晶片設計及機器學習應用產品開發，以超低功耗邊緣AI推論技術聞名。此次合作也被視為台灣ASIC設計服務業者與國際AI IP供應商攜手布局下一波邊緣AI市場的重要案例。