一、前言

在綜合評估市場潛力、募資動態、經濟影響力等關鍵要素後，Frost & Sullivan於資通訊技術領域評選出多項具發展潛力的新興技術，包括：小型語言模型(Small Language Models, SLMs)、空間雲(Spatial Cloud)、高空通訊平臺(High-Altitude Platform Stations, HAPS)等。本文將針對前述3項新興技術，分別介紹其技術特色與優勢、發展趨勢以及代表性案例 (各項新興技術摘要與發展潛力請參閱圖一)。

二、小型語言模型(Small Language Models, SLMs)

小型語言模型係指參數規模較小之人工智慧語言模型，通常以特定領域資料訓練，並針對特定任務最佳化。相較大型語言模型(Large Language Models, LLMs)，SLMs所需運算資源與能源較低，適用於行動裝置、邊緣系統，以及重視隱私或離線運作的應用場景。

(一) 系統架構與優勢
在架構設計上，SLMs 可作為邊緣端語言處理核心，並在需要較高運算能力時，搭配雲端大型模型協同運作。其核心通常包括：(1)「輕量語言核心」，以較低運算負擔執行文本理解與文字生成；(2)「情境與記憶管理」，保留近期輸入與相關資訊，以提升回應效率；(3)「協同調度層」，負責在 SLMs、應用程式介面(API)、資料庫與雲端大型語言模型之間分配任務；(4)「跨平台部署能力」，可依任務需求運行於中央處理器(CPU)、神經處理器(NPU)、邊緣加速器等環境。

整體而言，SLMs 具備多項運作優勢：相較大型語言模型，其在資源使用與系統負載上較為精簡，有助於降低部署與維運成本；同時具備較快的推論速度，可因應即時性與低延遲之應用需求；SLMs可於企業內部環境中執行，可減少資料上傳需求，提升資料控管能力，適用於對隱私與安全性要求較高之場域；此外，SLMs 亦具備客製化彈性，企業可依特定任務或領域需求進行微調，發展專屬應用。

(二) 發展趨勢
SLMs由於具備較低運算成本、較快回應速度與較高整合彈性，近期正逐步被企業採用。2026 年，SLMs發展重點集中於特定任務與特定領域之應用，例如摘要、分類與問答，以及裝置端與邊緣環境中的即時推論。至 2027 至 2028 年間，SLMs 預期將與大型語言模型逐漸形成分工協作關係，並發展為邊緣與雲端協同之混合架構。在此模式下，SLMs 主要於本地端處理即時且頻繁的任務；大型語言模型則於需要高運算能力時啟用。

至 2029 至 2030 年， SLMs預期將朝向具備在地訓練、調整與推理能力的邊緣智慧系統發展。未來發展重點包括於裝置端進行模型訓練與調整，以及與類神經形態運算(neuromorphic computing)、記憶體內運算(in-memory computing)等先進技術整合。隨著相關技術成熟，SLMs 預計將從靜態推論工具，逐步轉變為可於邊緣端調整與優化，並兼顧隱私保護的人工智慧系統。

(三) 代表性案例
1. Gemini Nano適用於行動裝置之小型語言模型 
開發廠商：美國 Google
Gemini Nano 為美國Google開發之小型語言模型(Small Language Model, SLM)，可運行於手機等裝置，具備即時語言處理與互動等功能，並可視需求與雲端 Gemini 模型搭配運作。自 2025 年起，Google 與韓國三星電子(Samsung Electronics)展開合作，將 Gemini 人工智慧模型整合至其智慧型手機產品中。目前，三星已將相關技術導入 Galaxy 系列智慧型手機，用於協助訊息回覆、語音內容摘要等應用情境。

2. Neuro AI Engineering支援企業服務流程之人工智慧平台
開發廠商：美國高知特(Cognizant)
高知特(Cognizant)為資訊服務與顧問公司，近年積極發展生成式人工智慧，並將小型語言模型(SLMs)應用於企業服務場域。其Neuro AI Engineering 可支援大型語言模型(LLMs)、小型語言模型等AI技術協同運作，使企業能依不同任務需求在成本、效能與資料控管之間進行調整。同時，該平台提供模型管理、多模型整合與應用開發能力，支援企業建置與部署客製化人工智慧應用。此外，平台亦提供模型與資料管理功能，協助企業強化控管能力並降低導入風險。

三、空間雲(Spatial Cloud)

空間雲(Spatial Cloud)係指專為支援擴增實境(Augmented Reality, AR)、虛擬實境(Virtual Reality, VR)與擴展實境(Extended Reality, XR)等沉浸式應用所設計之雲端基礎設施。相較於一般雲端主要處理網頁應用、資料儲存或企業運算工作，空間雲著重於即時互動、三維(3D)處理、位置感知與跨裝置協作等能力，以支援跨裝置、跨場域之沉浸式體驗。

(一) 關鍵技術與特色
空間雲的技術核心在於支援沉浸式應用所需的空間感知與即時互動能力，主要包括以下三項：
1. 空間地圖建置(Spatial Mapping)：透過裝置感測器，如相機、光達與慣性測量單元(IMU)，蒐集環境資訊並建立動態三維空間地圖，以支援場景理解與虛實互動。
2. 地理空間錨定(Geospatial Anchoring)：將虛擬物件對應至現實世界中的特定座標位置，使其在不同裝置與操作情境中，仍能維持一致的位置。
3. 即時多使用者同步(Real-Time Multi-User Synchronization)：支援多位使用者於同一空間中共同觀看與操作虛擬內容，使互動結果可即時同步，提升協作與共享體驗。

空間雲具備以下幾項特色。首先，空間雲多採邊緣端與雲端協同運作的方式，透過邊緣運算進行資料處理，可降低通訊延遲並提升即時反應能力；同時，將圖形渲染與物理模擬等高運算負載移轉至雲端，可降低終端裝置之運算需求，使輕量化設備仍能支援穩定的沉浸式體驗。其次，即時多使用者同步能力可支援跨地點之共享空間互動，有助於提升遠距協作與訓練效率。

(二) 發展趨勢
現階段，空間雲發展重點在於建立具持續性(persistent)之三維模型與空間錨定能力，並結合 5G 網路以降低延遲。持續性係指虛擬內容可在不同時間、裝置與使用者之間被保留與再次使用，不會因單次操作結束而消失。預計於 2027 至 2028 年間，技術發展將聚焦於強化多使用者同步與生成式空間資訊處理能力，使分散式團隊可在共享空間中進行即時互動與決策。同時，邊緣端與雲端之協同運作亦將持續優化，以提升系統效能，並兼顧隱私保護與法規要求。

至 2029 至 2030 年，空間雲預期將逐步發展為支援長時間、跨場域沉浸式應用的核心基礎設施。隨著 6G 網路、地理空間感知與裝置互通等技術進一步成熟，空間雲將可強化即時連線與多人同步互動能力，進一步推動數位互動環境的發展。

(三) 代表性案例
1. Marble三維虛擬場景生成之空間模型技術
開發廠商：美國 World Labs
World Labs 為人工智慧新創公司，致力於發展空間智慧模型，用於生成可編輯、可互動的三維環境。其推出的 Marble 為多模態世界模型，可依文字、影像、影片等輸入，生成可探索且具持續性(persistent)的三維虛擬環境。使用者可在生成後進一步編輯、擴展與分享場景，並可透過應用程式介面(API)將其三維環境生成能力整合至其他應用系統中，應用於沉浸式互動、模擬、遊戲與虛擬場景建構等情境。

2. Lightship VPS支援地理空間定位之擴增實境平台
開發廠商：美國 Niantic
Niantic Spatial 推出的 Lightship VPS(Visual Positioning System)為視覺定位系統，可結合高精度空間地圖與使用者裝置鏡頭，辨識周遭環境並判斷使用者的位置與觀看方向，使虛擬內容能準確對應至現實場景中的特定位置。相較單純依賴 GPS 的定位方式，VPS 可支援 GPS 訊號不足、受干擾或定位精度有限的情境。此外，Lightship VPS 可支援與特定地點連動的 AR 體驗，使虛擬內容固定於特定實體場域，並在不同裝置與使用者之間維持一致位置。其應用範圍涵蓋遊戲、零售導覽、位置型服務與共享式空間互動等場域。

四、高空通訊平臺(High-Altitude Platform Stations, HAPS)

高空通訊平臺(High-Altitude Platform Stations, HAPS)係指運行於約 20 至 50 公里平流層之空中通訊平台，常見型態包括太陽能無人飛行載具(Unmanned Aerial Vehicles, UAVs)、飛艇與高空氣球等。此類平台可長時間於特定空域滯空，提供大範圍通訊與資料中繼能力，主要應用於偏遠地區連結、災害應變及基礎設施不足之場域。

(一) 系統架構與特色
HAPS 主要由高空平台、通訊網路與地面系統構成。高空平台(如太陽能無人機、飛艇或高空氣球)部署於平流層並搭載通訊、感測或影像設備，作為空中通訊節點與資料中繼平台。資料可透過空對地或衛星等通訊方式傳輸至地面基地台，並由控制中心進行管理與任務調度；相關資料亦可依應用需求，傳送至雲端或資料中心進行儲存與分析。

HAPS 可提供大範圍且具韌性的通訊能力，適用於偏遠或地形複雜地區之快速部署，有助擴大寬頻覆蓋與提升數位可及性。在災害或基礎設施受損情境下，亦可協助恢復基本通訊服務，提升整體通訊韌性。此外，相較傳統衛星，HAPS 具備較低部署成本與較高任務彈性，可作為地面網路與衛星網路之間的銜接架構，強化區域性通訊服務，並促進 5G 及未來 6G 發展。

(二) 發展趨勢
HAPS 技術正由初期驗證與特定任務應用，逐步邁向規模化部署與平流層長時間運作。現階段發展重點在於持續提升平台可靠性與續航能力，並支援偏遠地區寬頻覆蓋、災害通訊、情資蒐集，以及環境監測等應用。預計於 2027 至 2028 年間，HAPS 將逐步整合至 5G 通訊體系，並且進一步強化多感測器整合能力，以支援更複雜之情報蒐集及通訊等任務。此外，隨著平台續航能力延長(如可達 60 天以上)及自主化程度提升，HAPS 將由試驗性部署逐步發展為可持續運作之空中基礎設施，並擴展至更多產業應用場域。

2029 至 2030 年，HAPS 預計將朝向超長時間滯空與高度自主化發展，並支援 6G 連結、長時間監測與環境監測分析等應用。隨著 HAPS 與地面及衛星網路整合，未來將可依任務需求，以較具成本效益的方式提供區域性通訊覆蓋與相關商業化服務。

(三) 代表性案例
1. SoftBank低軌衛星與高空平台之光無線通訊技術
開發廠商：日本軟銀(SoftBank)
日本軟銀(SoftBank)於 2025 年與日本情報通信研究機構(National Institute of Information and Communications Technology, NICT)、ArkEdge Space 及清原光學(Kiyohara Optics)等單位合作，推動低軌衛星(Low Earth Orbit, LEO)與高空通訊平臺之雙向光通訊技術驗證。在分工上，ArkEdge Space 負責衛星平台，清原光學負責光通訊設備，NICT 負責通訊技術開發，軟銀則負責 HAPS 通訊設備與飛行運作整合。該技術規劃於衛星與 HAPS 上搭載小型化、低功耗之光通訊設備，在高速移動與長距離條件下建立穩定通訊連結，目標達成最高 10Gbps 之雙向傳輸速率。此外，軟銀亦於 2025 年與美國 Sceye 合作，推動平流層飛艇型 HAPS 技術發展，著重於提升長時間滯空與通訊服務能力。

2. Zephyr太陽能固定翼型高空通訊平臺
開發廠商：英國 AALTO HAPS 
AALTO HAPS 致力於發展太陽能驅動之高空通訊平臺，其代表性產品為 Zephyr 平流層飛行器。Zephyr 採用超輕量固定翼型設計，透過機翼上的太陽能板供電，可於平流層長時間滯空運作。Zephyr 可於約 20 公里以上之平流層飛行，具備長時間滯空能力，並曾於測試中達成超過 60 天之連續飛行紀錄。該飛行器亦可依任務需求搭載通訊或影像觀測設備(如高解析度相機)，以支援通訊服務與地球觀測等應用。