次世代具身 AI 科技服務基礎設施：AI-RAN 與邊緣智慧整合架構設計

隨著具身 AI 與實體 AI（Physical AI）興起，傳統雲端架構因網路回傳延遲（通常超過 100 毫秒）無法滿足巡檢、精密控制與安全避障所需之 10 至 100 毫秒即時決策門檻。工業技術研究院產業服務中心資深研究員王鄭翰與國立陽明交通大學研究團隊於 2026 年 7 月號《中華技術》提出結合 AI-RAN 與邊緣智慧之整合系統架構。該設計奠基於 O-RAN 開放架構，在基地台部署 GPU/NPU 加速器與 MEC 邊緣節點，使基地台兼具無線通訊與 AI 推論能力。系統運作涵蓋四層：感知層採集高維多模態數據；邊緣層進行即時串流處理與位姿估計；平台層透過時空語意動態知識圖譜與 RAG 提供決策依據；應用層則運用 MCP 協定與數位孿生驅動機器人執行任務。此架構亦納入 6G ISAC 通訊感測一體化、可重構智慧表面（RIS）及基地台微睡眠節能機制，為智慧製造、機場與科技園區提供低延遲且具備擴展性的基礎設施規劃。

值得帶走的重點

• AI-RAN 透過在 O-RAN 基地台側部署 GPU 等異質算力節點，解決雲端網路延遲及單機邊緣運算算力不足的限制，使端到端決策延遲低於 10 毫秒。
• 整合架構劃分為感知層、邊緣層、平台層及應用層，結合多模態數據採集、時空語意知識圖譜與模型上下文協定（MCP），驅動具身 AI 與自主決策。
• 透過 6G ISAC 感測通訊一體化、網路切片及 AI 智慧調度微睡眠模式，文獻指出特定場景可使基地台運作節能達 14% 至 20%，並將資源利用率大幅提升。