智能边缘运算Edge AI需求逐步成熟，英业达与研华合资的英研智能AIMobile筹备3年，2020年计划放大，除大举争取台湾智能轨道、 智慧城市商机，也将目光瞄准东南亚跟美国，2020年拼营收倍增、转亏为盈。
英研智能是由英业达跟研华合资的工业智能手持设备开发商，由英业达持股55%，研华持股45%，2019年英研刚完成1亿元增资，股本来到4亿元。研华曾透露，Android手持设备工业应用需求大，是研华期望跟曾替小米等手机大厂代工的英业达合作关键原因。
英研12日宣布与光学图片大厂Canon（台湾佳能信息）合作，瞄准智能监控应用商机，由英研负责边缘运算设备开发与生产，Canon负责台湾区总代理，Canon将以自家安控设备与光学图片技术，搭配英研的软硬件平台，锁定台湾轨道交通商机。
Canon跟英研合作进军 智慧城市Canon
由于 智慧城市需要许多安控需求，在贸易战开打下，各国都避免使用中国安控系统，让“非中供应链”转单受益多多，英研跟Canon此次结盟，也有大抢商机味道。
台湾机车多，欧美识别系统水土不服
Canon指出，智能交通发展是未来 智慧城市的重要基础，包括智能执法、智能停车、智能监控、智能路灯及公共汽车司机安全防护，都是用大数据分析为基础的智能交通服务，过去交通规划多是以历史数据为依归，在AI边缘运算应用下，便能以“即时长据”为蓝本，掌握即时路况，如流量侦测、科技执法、意外警讯。
Canon举例，英研智能与高雄交通局合作项目车牌识别，过去2D照片对象归纳太过发散，通过人工智能的车牌识别系统，利用深度学习识别技术(deep learning)，计算机可以被教育专注在特殊对象特征识别，不受倾斜角度及天气因素影响，准确度可高达98%，并且是在边缘设备端完成任务。
智能路灯未来也将加入增值应用，比方“科技执法”可以24小时做“AI违停侦测”，监控公共汽车与出租车停靠专区的违停车辆，在LED警示看板显示后若车主还是未驶离，就会开单裁罚，大幅降低员警值勤站岗的负担。
另外车也能成为联网及数据收集的重要载体，利用路灯高密度布点的特性，收集环境传感、移动网络、关注定位及人车流量数据，做塞车预警或人流控制。英研指出，欧美行车识别技术与亚太地区实际的路况落差大，比方台湾机车密度高、属混合车流，加上道路招牌多、道路使用方式复杂，台湾反而很适合作为系统输出东南亚地区的前导测试场景。
英研是英业达跟研华合资的行动智能手持设备厂商。Canon
英研成立三年，2020年营收获利拼翻增
英研2016年成立，成立满三年，目前仍处于亏损，英研总经理张国彬表示，看好一个产业应用发展到成熟要7年时间，随2020年进入英研成立第四年，集团目标是转亏为盈，并加大营收规模。
英研目前有三大产品线，包括工业用平板、Edge AI硬件设备、软件，主要是开发ARM架构如高通、恩智浦、英伟达的解决方案，操作系统以Linux及Android为主，2020年英研期望营收能增长2到3倍，换算5到6亿元目标。
根据英业达数据，2018年英研智能全年营收2.09亿元，比2017年增长一倍以上，不过全年仍亏损4,255万元，每股税后亏1.42元，相比下2017年营收9,150万元，营业亏损5,741万元，税后亏损5,573万元，EPS亏1.86元。