AI x Hardware
Warning: Our hardware thinks.
今年的主軸為「AI x Hardware」，此主軸聚焦於本地端 AI 技術與移動裝置的深度整合。隨著邊緣運算能力的顯著提升和本地AI模型的成熟發展，我們正見證著一個從雲端AI轉向裝置端智慧的重要轉折點。從 Apple Intelligence 到各種 Local LLM 解決方案，AI 正在重新定義移動裝置的使用體驗和開發範式。
這波技術浪潮不僅改變了傳統的應用程式架構，更催生了全新的互動模式和商業機會。開發者們需要重新思考如何在有限的硬體資源下，實現高效能的 AI 推理，同時確保使用者隱私和資料安全。無論是智慧型手機、穿戴裝置、IoT 設備還是新興的 AR/VR 平台，本地 AI 都將成為下一代移動應用的核心競爭力。
在這個年度盛會上，MOPCON 將深入探討如何在各種移動裝置上實現高效的 AI 應用，分享最新的硬體加速技術、模型優化策略，以及創新的應用案例。我們期待看到開發者如何突破硬體限制，在有限的運算資源下創造出卓越的使用者體驗，並推動整個行動生態系統向更智慧、更高效的方向發展。
專題演講
45 分鐘 (含開場及 Q&A)，並需要符合以下主題：
On-Device AI Technologies
探討在地端設備（如手機、手錶、IoT 裝置）上執行 AI 模型的相關技術，包括本地大型語言模型（Local LLM）、邊緣 AI 框架、神經網路處理器（NPU）優化、模型壓縮與量化等，類似 Apple Intelligence 的實作方式。
Mobile & Edge AI Hardware Platforms
涵蓋支援 AI 的硬體平台，如 Android、iOS、VR/AR 裝置、穿戴式設備、開發板（如 Raspberry Pi、Arduino、ESP32）、機器人、無人機／無人載具等，強調裝置端智慧運算能力的發揮。
Performance & Resource Optimization
聚焦於模型加速與裝置資源管理，包括硬體加速技術、功耗與電池優化、記憶體管理、即時推論效能、跨平台部署與 Edge-Cloud 協同架構。
Privacy-Preserving AI
討論本地 AI 如何兼顧隱私與效能，包括離線推論、本地數據處理、AI 隱私保護策略，以及保障用戶資訊安全的實務設計。
Real-world AI Applications
實例探討 AI 在裝置端的應用，如即時影像辨識、語音助手、自然語言處理、個人化推薦、生物辨識、行為感知與擴增實境等技術整合。
Product Design & Operations
涵蓋 UI/UX 設計、專案管理、產品／服務營運、遊戲企劃與設計，或其他數位內容的設計與實作。
