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AI輔助開發降低軟體開發的門檻。未來，並非只有專業工程師才能參與系統建置，而是有更多不同背景的人，能透過自然語言與簡化工具，將自己的想法轉化為實際可用的應用。
3D雙目相機的自動校正功能能在無法進行人工校正的情況下，適應環境變化並精準估算目標物距離。因此在自動校正過程中需連續拍攝2D圖像對，並確保有足夠的運動和視差資訊以進行特徵偵測和匹配。
生成式AI帶來巨大的通訊頻寬需求，光進銅退成為業界公認的趨勢。但在CPO技術持續發展的同時，電氣互連也沒有停下發展的腳步。不管是AEC生態系的建構與標準化，以及448G PAM4電氣互連的問世，都顯示「光電共存，各自努力」的情況，仍將延續一段時間。
CES 2025亮相的DisplayPort 2.1b推出DP80LL主動式線纜，大幅提升傳輸距離並維持80Gbps高頻寬。與頻寬達96Gbps的HDMI 2.2相比，DP 2.1b雖在極限性能略遜，但更強調線纜靈活性與生態系整合。透過Alt Mode v2.1a、AdaptiveSync與MST技術，DP 2.1b 強化了USB-C互連、畫面穩定及多螢幕輸出，持續鎖定專業工作站與高階電競市場。
在生成式AI與高速資料中心需求快速成長的帶動下，資料傳輸瓶頸逐漸從運算效能轉向互連頻寬與功耗效率，光電整合因此成為下一波半導體製程競賽的重要戰場。矽光子(Silicon Photonics)以可與既有CMOS製程相容、具備高整合與低功耗潛力的優勢，被視為推動光學互連規模化的關鍵技術。
5G技術雖然提升了網路速度和連接性，但其能耗成本卻是前所未有的挑戰，預計到2029年用戶數將達67億。技術人員正探索利用人工智慧(AI)來優化RAN功耗，以應對5G系統在能效方面的壓力。
在生成式AI快速推升算力需求的此刻，決定資料中心效能的關鍵要素，早已不再只是處理器的性能，如何在GPU、ASIC之間高速傳遞資料，也是一大關鍵，尤其是在GPU、ASIC叢集規模動輒擴展到數萬顆的今天，真正的瓶頸已逐漸從運算單元本身，轉移到高速互連上。
GPU互連已成AI晶片大廠間的兵家必爭之地。除了居於領先地位的NVLink，以及獲得眾多生態系成員支持的開放標準UALink外，近期博通(Broadcom)也推出了基於乙太網技術的ESUN。ESUN的出現，會如何影響GPU互連的生態系發展與勢力版圖分配？
AI產業熱度不減，對高速、高解析、低功耗三維感測的需求快速放大，因此，曾經投入微型顯示的英濟將雷射掃描與微型化光機的核心能力，延伸至給機器看的眼睛AI Sensing與三維空間感測。
超寬頻(UWB)技術以其精準測距、高度安全性和無縫用戶體驗，重新定義了存取控制技術。產業間的協作和標準化對UWB技術的發展至關重要，推動了其在各領域的部署。
Thread基於IEEE 802.15.4標準，能夠連接不同製造商的智慧家庭設備，具備低功耗、高安全性和高度可靠性，1.3更版本強化了智慧家庭的相容性和性能，提供更智慧、更靈活的物聯網生態系統，降低整合門檻。
代理型AI正推動人工智慧由被動工具邁向具備自主決策與行動能力的智慧夥伴。透過感 知、推理、行動與學習的閉環機制，Agentic AI能主動規劃任務並解決複雜問題，已在開 發協作與智慧照護等場域展現顯著效益。
目前有多種立體匹配技術用於尋找影像間的匹配點，本文將介紹基於動態規劃的技術及其運算成本降低方法。
AI眼鏡的重量成為廠商設計的天險，極致輕薄短小的元件成為技術研發重點。xMEMS全矽壓電式MEMS揚聲器可為系統降低5公克重量，成為AI眼鏡減重的最佳幫手，優化整體聲學方案設計。
顯示是AI眼鏡中價值最高、也最具挑戰性的功能。OLED、LCoS、MicroLED各有優勢與限制，MicroLED自發光、高亮度與半導體製程具相對優勢，錼創利用MicroLED點亮AI與人類溝通的視覺橋樑。
6G預計將採用獨立組網為唯一架構。目前，全球已有79家電信商部署商用5G獨立組網，其中約70%已透過網路切片提供差異化服務。AI-RAN透過開放式網路架構實現靈活部署，大幅提升未來網路效能；6G標準化進程已經啟動，全球6G用戶數預計於2031年底達到1.8億。屆時，5G為主流技術，將占全球用戶數的三分之二。
資策會軟體技術研究院與產業情報研究所，參考國際標竿機構及arXiv等研究資料庫，並結合台灣政策主軸與產業需求，提出十大關鍵軟體技術，勾勒出一張從模型、工具、平台、治理到基礎設施與實體落地的完整AI版圖。
2023年調查顯示，50%的車主希望擴大車內連線功能，電動車購買者的興趣更高達69%。 5.9GHz V2X通訊技術在提升道路安全和交通效率方面扮演關鍵角色，但面臨訊號傳播、干擾管理和環境適應性等挑戰。
Verizon 2024年《資料外洩調查報告》顯示，DDoS攻擊在近五年內持續高居網路攻擊類型之首。A10 Defend DDoS Mitigator透過精準偵測和AI自動學習，能在數秒內啟動防護，並動態調整防禦策略以降低誤判。
根據調查，94%的組織在過去一年面臨OT資安威脅，製造業成為攻擊重災區。OT環境的特殊性使得傳統IT防護手段難以直接應用，需結合AI與機器學習強化資安防護。
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