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🖱️不只觸控！義隆內建 AI 加速器，防假指紋技術揭密

作者：小編於 2025-12-29

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2026 年，義隆電子在多模態 AI 時代搶占先機，重新定義人機介面（HMI）。公司觸控產品結合 AI 防假指紋、內建邊緣加速器（Edge AI NPU）、主動式手寫筆與軌跡預測技術，提供毫秒級反應、低功耗與高度資安保障。軍工市場突破亦令人矚目，義隆無人機搭載 360 度自動避障與動態目標追蹤模組，即便在無 GPS 或電子干擾環境下亦能自主導航。車用 ADAS Level 2+ 系統與智慧座艙進一步推動非筆電營收。隨 AI PC 滲透率突破 50%，義隆的非筆電產品營收占比預期達 20–30%，顯示公司已在 AI 感知與邊緣運算領域建立全球領先地位，形成筆電、車用與軍工多線並進的營收新藍海。

🖱️不只觸控！義隆內建 AI 加速器，防假指紋技術揭密

📋 目錄

【引言】多模態 AI 的關鍵節點：義隆如何重新定義人機介面？
🔹 第一章：多模態 AI 革命——為何 2026 年是「直覺互動」的元年？
🔹 第二章：資安與邊緣算力——解密義隆內建 AI 加速器的核心價值。
🔹 第三章：軍工無人機的「開花結果」——從中研院合作案看無人機 AI 雲台商機。
🔹 第四章：車用 ADAS 2.0——Level 2+ 系統如何帶動非筆電營收翻倍？
🔹 第五章：AI PC 換機潮大解析——2026 年滲透率過半後的毛利修復邏輯。
🔹 第六章：營收結構大戰略——非筆電占比挑戰 30% 的十年長期模型。
🔚 結論：當感知遇見決策——義隆電子在全球 AI 供應鏈的終極定位。

📢 引言：多模態 AI 的關鍵節點——義隆如何重新定義人機介面？

過去，人與電腦的溝通侷限於鍵盤與滑鼠的「數位轉換」；現在，我們正進入一個 「多模態（Multimodal）」 時代。這意味著裝置必須同時讀取你的指紋（安全）、你的筆跡（創意）、你的語音（指令）以及你的視線（意圖）。

義隆電子董事長在法說會中明確指出，多模態 AI 模式的崛起，將使資安成為不可逾越的底線。這不僅僅是換機潮，而是一次「硬體信任機制」的全面升級。義隆憑藉長期積累的觸控、手寫筆與生物辨識技術，正成功化身為這場革命的「感知中樞」。

🔹 第一章：多模態 AI 革命——為何 2026 年是「直覺互動」的元年？

在半導體與人機介面（HMI）的演進史中，2026 年將被記錄為「感知時代」的開端。義隆電子（ELAN）正引領一場從傳統「二進制點擊」到「意圖理解」的技術跨越。

🧠 1. 互動模式的範式轉移：從 Click 到 Perception

多模態環境意味著電腦不再是冷冰冰的受令者，而是具備「類人感官」的夥伴。義隆透過底層晶片邏輯的重構，實現了數據維度的融合。

感知融合技術（Sensor Fusion）的底層邏輯： 傳統架構中，觸控板與手寫筆的數據是分開處理的，這會產生微小的時差（Latency）。義隆研發出的單晶片整合方案，能同時處理觸控電壓變化與筆尖壓力感應。
- 軌跡預測演算法： 利用深度學習模型，晶片能在用戶下筆前的 0.5 毫秒預測其移動路徑。這解決了數位手寫中常見的「斷墨」與「漂移」感，讓繪圖與簽名體驗達到物理筆尖的流暢度。
直覺化搜尋：Circle to Search 的硬體加速： 在 AI PC 環境下，當用戶使用手寫筆在螢幕上進行「圈選」時，義隆的晶片會立即啟動 Metadata 標記機制。
- 減少 CPU 負載： 傳統做法需將截圖傳送至 CPU/GPU 進行圖像辨識，而義隆在驅動層級就完成了圖像邊界判定，直接將物件特徵傳送至 AI 模型。這種「近存儲計算（Near-Memory Computing）」的概念，是實現秒回搜尋的關鍵。

🔹 第二章：資安與邊緣算力——解密義隆內建 AI 加速器的核心價值

當 AI PC 成為個人與企業的數位大腦，儲存在本地端的 LLM（大語言模型）權重與私鑰成了駭客的首要目標。資安不再是選配，而是硬體設計的起跑線。

🛡️ 1. AI 防假指紋（Security 4.0）：物理層的終極防禦

義隆電子將生物識別推向了 「活體感知」 的新高度，這不僅是圖像比對，而是多維度的特徵捕捉。

多譜光辨識與生理特徵偵測： AI 防假指紋技術能辨別 3D 打印指紋、膠膜模具與真人的細微差異。
- 血流與阻抗偵測： 義隆的感測器能感應手指按壓時的微細電壓脈動（與心跳連動），這讓偽造的矽膠模型完全無效。
硬體級 TEE（可信執行環境）： 指紋模板（Template）在晶片內部的 安全孤島（Secure Enclave） 進行運算。即便作業系統（OS）被攻破，駭客也無法從硬體中提取出原始指紋特徵。這種設計符合最高等級的 FIDO 認證，是軍警與金融設備的剛需。

⚡ 2. 邊緣加速器（Edge AI NPU）：效率的極致追求

義隆在 SoC 中整合了自主研發的 NPU 加速單元，這不僅是算力的增加，更是能效比的革命。

毫秒級響應與離線作業： 相較於上傳雲端（延遲約 200-500ms），邊緣運算將反應時間壓低至 10ms 以內。對於「防假指紋」與「手寫軌跡修補」這種需要即時反應的場景，雲端方案是不可行的。
微瓦級（µW）超低功耗： 義隆優化了 AI 模型架構，使其專門處理特定的感知任務，避免了調動大功率 GPU 的能耗。這讓筆電在開啟 AI 防護功能的狀態下，續航力幾乎不變，是輕薄筆電（Ultrabook）的首選方案。

🔹 第三章：軍工無人機的「開花結果」——從中研院合作案看無人機 AI 雲台商機

義隆在 2025 年正式跨入「非筆電」的高邊際利潤市場——國防與軍工。這象徵著台灣 IC 設計業者從消費電子供應商轉身為「戰略物資」提供者。

🚁 1. 無人機影像辨識與追蹤：戰場上的冷靜雙眼

義隆與中研院及相關國防單位深度合作，將累積數十年的影像處理技術（ISP）導入無人機雲台。

AI CCTV 與自主導航： 傳統無人機高度依賴 GPS，但在戰場的電子干擾（Electronic Jamming）環境下，GPS 往往失效。
- 視覺里程計（VIO）： 義隆的 360 度 AI 自動避障模組，能透過連續影像幀（Frame）的特徵比對，計算出無人機的空間位置與運動方向。這讓無人機在森林、巷戰或室內等無衛星訊號區也能自主穿梭。
動態目標鎖定（Tracking）： 透過內建的目標偵測演算法，雲台能自動鎖定時速超過 80 公里的地面移動目標。即使目標短暫消失在掩體後，AI 也能透過運動建模（Motion Modeling）預測其出沒位置，實現不間斷的監視。

🔹 第四章：車用 ADAS 2.0——Level 2+ 系統如何帶動非筆電營收翻倍？

車用電子是義隆實現代銷量與高毛利雙贏的第二曲線。不同於筆電市場的快速更迭，車用市場強調的是 「十年穩定性」 與 「功能安全」。

🚗 1. ADAS Level 2+ 的技術落地與場景應用

義隆的車用布局已從簡單的車載觸控提升至主動安全系統。

DMS（駕駛監控系統）：安全的第一道防線： 利用紅外線感測器與 AI 模型，即時追蹤駕駛者的眼球運動與頭部偏轉。
- 疲勞與分心警示： 當 AI 偵測到駕駛者眨眼頻率異常或視線長時間偏離前方，系統會立即透過觸控板的 Haptic（震動回饋） 進行強烈警示。這種「跨介面聯動」是義隆的獨家優勢。
智慧座艙（Smart Cockpit）的人機互動革命： 將中控螢幕與副駕駛觸控板整合成一個無縫的互動空間。
- 盲操優化： 透過觸控板上的 AI 觸覺反饋，讓駕駛者在不看螢幕的情況下就能精確調整冷氣或音量。義隆預計 2026 年隨多款歐美新車型量產，非筆電營收占比將從目前的 10% 快速衝刺至 30% 標竿。

🔹 第五章：AI PC 換機潮大解析——2026 年滲透率過半後的毛利修復邏輯

根據研調機構 Gartner 數據，AI PC 在 2025 年滲透率為 31%，2026 年將躍升至 50% 以上。這對義隆而言不僅是「量的增加」，更是「質的溢價」。

📊 義隆 AI PC 產品附加價值對比表

產品類別	傳統筆電配置	AI PC 規格升級	義隆技術價值 (Value-Add)
觸控板	基本滑動	Haptic (震動回饋)	單價提升 2-3 倍
手寫筆	被動式	主動式 4096 階 + AI 軌跡預測	增加 IP 授權費與感應 IC 毛利
指紋辨識	靜態圖形辨識	AI 活體防偽 + 硬體加密	強化商用與國防筆電市場黏著度
螢幕 IC	訊號傳輸	LTDI (整合筆功能) + AI 加速	簡化 PCB 空間，提升系統單價

🔹 第六章：營收結構大戰略——非筆電占比挑戰 30% 的十年長期模型

義隆設定了極具野心的目標：非筆電（Non-NB）營收占比需達 20%~30% 以上。這是一場「反週期性（Counter-cyclical）」的戰略部署。

📈 營收轉型三部曲

鞏固期 (2024)： 藉由 AI PC 換機潮穩定基本盤。
爆發期 (2025-2026)： 軍工無人機與 AI CCTV 產品開始規模化出貨，AI 類營收占比從 5% 向上跳躍。
轉型期 (2027+)： 機器人應用、電動物流車與智慧交通成為長期成長的主驅動力。

🔚 結論：當感知遇見決策——義隆電子在全球 AI 供應鏈的終極定位

義隆電子（2458）的轉型故事，是台灣 IC 設計產業縮影。它證明了當一家公司掌握了 「人機介面（感知）」 與 「邊緣運算（決策）」 的交集時，其舞台將不限於小小的筆電。

從筆電上的指紋按鈕，到翱翔天際的國防無人機，義隆正在建構一個全方位的「AI 感知帝國」。2026 年，隨著 AI PC 市佔過半與軍工產品進入收割期，義隆將正式從紅海突圍，迎來估值與獲利的高光時刻。

💡 觀點與建議：迎戰 2026 的戰略準備

對於投資者： 應關注「AI 類營收」的季增長率。這是評價義隆是否成功轉型為 AI 核心標的之關鍵指標。
對於合作夥伴： 義隆提供的「輕量化 AI 演算法」是物聯網端（IoT）與軍工端節省算力的良方，建議深度對接其 SDK 以縮短產品上市週期。

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