對話光子躍遷總裁袁謙：AI重寫影像戰爭，光子躍遷要如何突圍？

AI影像處理的戰場正以前所未有的速度升溫，從智慧型手機的拍照演算法到安防監控的辨識系統，再到自動駕駛的環境感知，每一個環節都在經歷深度學習技術的全面洗牌。在這場由演算法與算力共同驅動的產業革命中，光子躍遷總裁袁謙近日接受專訪時，首次清楚勾勒出公司的技術路徑與商業藍圖，並直言要在紅海市場中突圍，關鍵不在於追求參數的軍備競賽，而在於底層架構的深度融合。 袁謙指出，光子躍遷從成立之初就選擇了一條與多數AI新創截然不同的道路——不滿足於僅提供軟體演算法或雲端API，而是將重心放在底層影像演算法與AI晶片的協同優化上。他解釋，傳統的影像處理方案往往在軟體層面效率低落，或者過度依賴雲端運算，導致延遲與功耗難以滿足即時場景的需求。光子躍遷的解決方案是從晶片設計階段就將演算法需求納入考量，實現硬體與軟體的深度整合，從而在更低的功耗下達成更高的處理效能，這正是其與市場主流方案的核心差異。 面對市場上琳瑯滿目的AI影像新創，袁謙強調，光子躍遷的競爭優勢並非來自於模型的參數量或算力的堆疊，而是來自於對垂直應用場景的深度理解。他認為，單純追求更大的模型規模，在邊緣端往往會遭遇記憶體頻寬與散熱的物理限制，反而無法落地。光子躍遷的做法是針對特定場景——例如手機夜拍、監控人流分析、車道辨識——去設計專屬的輕量化演算法，並與合作夥伴的晶片架構緊密耦合，讓每一項功能都能在終端裝置上即時流暢運作。 在這次專訪中，袁謙也首次對外公開了明確的營運目標：2026年營收目標為新台幣3億元人民幣。他坦言，這個數字在業界並非遙不可及，但背後需要扎實的產品落地與市場滲透。為了達成這項目標，光子躍遷已經鎖定三大主力應用領域：智慧型手機、安防監控以及車載影像。這三個市場分別對應消費性電子、公共安全與智慧交通，都具有龐大的存量與增量需求，且對低功耗、即時處理的要求極高，正好符合光子躍遷的技術優勢。 在智慧型手機領域，光子躍遷正積極與終端品牌合作，將影像演算法嵌入手機的ISP（影像訊號處理器）或獨立的NPU（神經網路處理單元）中，協助品牌在夜景、人像、HDR等場景獲得更好的成像品質。在安防監控方面，公司則聚焦於邊緣端的人臉辨識、行為分析與異常事件偵測，讓攝影機本身就能完成即時判斷，減少對後端伺服器的依賴。至於車載領域，光子躍遷的技術已應用於駕駛監控系統與輔助駕駛的影像感知，確保在高速移動與低光源環境下的穩定性。 除了三大主力領域，袁謙也透露，光子躍遷正持續拓展工業檢測與醫療影像等新場景。工業檢測需要高精度且快速的缺陷辨識，醫療影像則對影像清晰度與診斷輔助有嚴格要求，這兩個領域都具備高附加價值的特性，且目前數位轉型的需求強勁，成為公司中長期的成長引擎。袁謙表示，這些新場景的技術門檻更高，但光子躍遷的底層演算法架構具有可遷移性，能夠快速適應不同應用的特徵。 為了支撐這些應用落地，光子躍遷正加速與終端品牌及晶片廠商的合作關係。袁謙解釋，AI影像解決方案的成功與否，高度依賴於晶片平台的生態支持。公司已與多家國內外晶片設計公司建立深度合作，在新一代晶片設計階段就提前導入演算法優化，確保量產後能立即發揮效能。同時，他也強調供應鏈管理的重要性，目前正積極建立穩定的晶圓代工與封測合作夥伴，以確保在訂單成長時能夠順利交付。 袁謙認為，AI影像的下一波成長動能，將來自於邊緣端即時處理需求的爆發。隨著5G普及與物聯網裝置激增，越來越多應用要求資料在本地端就完成處理，而非上傳雲端，這不僅是為了降低延遲，更是為了保護隱私與降低頻寬成本。光子躍遷的技術布局正好切中這個趨勢——從晶片協同到演算法輕量化，全都圍繞著邊緣端的高效運算而設計。他樂觀看待，未來三年將是邊緣AI影像解決方案快速滲透的關鍵期。 面對市場競爭，袁謙保持謹慎但堅定的態度。他認為，AI影像領域雖然對手眾多，但真正能打通硬體、軟體與場景三者壁壘的團隊並不多。光子躍遷的團隊背景橫跨半導體設計、影像處理與深度學習，具備從晶片規格制定到終端調校的完整能力。他強調，公司不會盲目追逐熱點，而是專注於把每一個垂直場景做到極致，用實際的產品效能與客戶口碑來建立護城河。 最後，袁謙總結，光子躍遷的目標是成為邊緣AI影像處理領域的關鍵技術提供者，而非單純的演算法公司。透過持續的技術深耕與產業合作，他相信公司能夠在2026年順利達成營收目標，並在智慧手機、安防、車載等領域站穩腳跟，進一步開拓工業與醫療的藍海市場。這場AI重寫影像的戰爭才剛開始，光子躍遷正以硬底子技術，準備在競技場上寫下自己的篇章。