2026年10月8日我國手機鏡頭大廠-大立光舉行2026年第三季法人說明會，單季營收年減一成以上，毛利率創下近13年新低，單季獲利年減幅度近三成，顯見獲利表現不如以往亮眼。然而法說會中投資法人對於未來高階手機鏡頭的發展顯得興趣缺缺，反倒高度關注光纖陣列(FA)、光纖陣列單元(FAU)產線建置進度及預計量產時程，顯見大立光在面對全球手機市場飽和、AI浪潮席捲全球的趨勢之下，加速跨足共同封裝光學(CPO)領域，企圖在AI高速傳輸應用領域占有一席之地，此舉成敗將攸關其能否創造嶄新的成長曲線。

對於我國光學產業而言，過去受惠於全球手機市場規模迅速放大，手機鏡頭規格不斷升級，台廠因具有高階手機鏡頭供應的主導地位，成為手機影像功能升級的主要受惠者，然而近年來面對全球手機市場趨於飽和，鏡頭升級面臨瓶頸，加上生成式AI興起，成為國內外投資市場的焦點，對於傳統手機、PC等消費電子領域的資源形成排擠，對於高度依賴消費電子應用領域的台廠形成明顯的壓力，本文將探究我國光學廠商如何突破既有的舒適圈，搶搭AI成長列車，力求轉型突圍。

全球手機市場趨於飽和，「蘋果光」不再成為蘋果供應鏈的業績保證

就我國光學產業而言，行動裝置鏡頭長期以來均為產值主力，由於大立光、玉晶光等台廠作為蘋果iPhone鏡頭的主力供應商，因此，過往Apple大多於每年的9月份推出年度iPhone系列新機，引領高階手機鏡頭規格走向，成為帶動台廠高階手機鏡頭出貨、營收獲利成長的關鍵動能。然而近年來由於全球手機市場滲透率已高，市場趨於飽和，加上產品創新功能、鏡頭規格升級面臨瓶頸，換機週期明顯拉長，導致手機鏡頭市場需求成長力道明顯放緩，加上華為、小米等中國手機品牌勢力的崛起，挑戰蘋果在手機市場的強勢主導地位，使得以蘋果作為主力客戶的台廠營運表現面臨明顯的壓力，「蘋果光」不再成為大立光、玉晶光等蘋果供應鏈廠商的業績保證。

2026年以來，因應生成式AI應用興起，用戶對於算力的需求明顯提高，促使雲端服務大廠加速投入大型資料中心的建置，為滿足高效能運算、高速傳輸的性能需求，新一代AI伺服器、高階交換器、光通訊設備所需記憶體、被動元件、PCB、IC載板等零組件規格明顯升級，在零組件大廠產能優先供應AI應用之高階產品之下，手機廠商面臨零組件供應吃緊且採購成本大漲，品牌廠商為反映零組件成本明顯增加，陸續調漲產品售價，在控制整體成本的考量下，新機規格升級的速度顯著放緩，衝擊終端市場買氣，各大研究機構均估計2026年全年全球手機市場銷售將年減10%以上，蘋果、三星等品牌廠商雖因零組件掌握、議價能力相對佳，產品以高階機種為主，衝擊程度相對低，但仍難避免銷售下滑的嚴峻考驗，進而導致我國光學廠商營收、獲利面臨下修，營運表現缺乏成長動能。

AI浪潮驅動高速傳輸應用需求，CPO興起迎來光進銅退的新時代

隨著AI技術不斷演進，驅動高階運算晶片算力持續提升，系統內與晶片間的高速資料傳輸逐漸成為影響系統效能與能源效率的關鍵，傳統電互連(Electrical Interconnect)的架構在頻寬密度、訊號完整性、通道損耗及功耗上面臨考驗，為降低高速資料傳輸的訊號損耗與功耗，以矽光子(Silicon Photonics)為核心的光互連技術因而興起，被視為次世代AI運算平台與資料中心架構的重要關鍵，也使得全球AI競賽逐步由GPU算力延伸至高速互連與光電整合系統的全面性競爭。

以往伺服器內的資料傳輸主要依賴銅線傳輸電訊號，當資料要跨伺服器進行傳輸時，會先將電訊號傳輸至光收發模組，經轉換成光訊號再傳輸出去。由於AI資料中心伺服器傳輸量大幅增加，當傳輸效率超過200G，運用銅線傳輸，會造成傳輸距離縮短、訊號衰竭與耗電等多項考驗，顯見傳統的銅線傳輸電訊號的方式已無法負荷高速傳輸。因此，在AI資料中心持續提高傳輸頻寬與連接密度之下，資料中心光通訊架構逐步由傳統可插拔光模組走向共同封裝光學(CPO)，透過將矽光子晶片(Photonic Integrated Circuit；PIC)、電子晶片(Electrical Integrated Circuit；EIC)藉由先進封裝的技術整合至封裝載板上，並結合光收發模組，以光訊號取代以往用電訊號傳輸資料，以有效縮短傳輸路徑、降低功耗。然而現階段CPO仍面臨封裝、散熱、可維修性、雷射可靠度與測試成本高等挑戰，因此距離全面大規模量產仍有一段距離，2026年將由大型交換器、資料中心網路設備領域率先導入，逐步由「光銅並進」走向「光進銅退」的典範轉移。

FAU成為CPO量產的關鍵拼圖，成為光學廠商切入AI應用的重要路徑

在CPO產業供應鏈中，主要涵蓋光源、光子晶片(PIC)、電子晶片(EIC)及光纖陣列單元(Fiber Array Unit；FAU)，其中傳統光通訊多以雷射提供光源，包括垂直共振面射性雷射(VCSEL)、連續波雷射(CW Laser)，而Micro LED廠商亦積極尋求切入CPO光源的機會；PIC則負責光的導引與調變，利用半導體製程，將光波導、調變器、耦合器等功能整合至晶片上；EIC則負責高速電訊號，涵蓋高速驅動晶片(Driver IC)、轉阻放大器(TIA，Transimpedance Amplifier)以及高速序列/解序列器(SerDes)、數位訊號處理器(DSP)等元件，負責處理邏輯運算、驅動與訊號轉換。EIC與PIC透過先進封裝高度整合為光學引擎(Optical Engine)，並移至GPU或ASIC等運算晶片旁，以有效縮小模組體積、降低訊號傳輸距離與能量損耗，使得光通訊模組得以支援AI資料中心800G、1.6T以上的超高速傳輸需求。至於FAU則負責光訊號從PIC光學介面與光纖之間的連接，使光訊號達成高效率的傳輸，隨著AI資料中心光傳輸規格逐步邁向1.6T、3.2T甚至6.4T，FAU角色從單純的光纖連接器進一步演進為影響CPO量產良率、維修效率與封裝成本的關鍵元件，在CPO領域扮演不可或缺的核心角色。

光纖陣列單元(FAU)是一種被動光學元件，作為光纖與光子晶片(PIC)之間的連接介面，將多條光纖固定在V型槽(V-groove)，讓每條光纖對準並固定，光從光纖射出後，再依光子晶片(PIC)的耦合方式，經微透鏡、透鏡、稜鏡或直接從晶片側面進入。在垂直光柵耦合(EC)架構中，光纖射出的光先經微透鏡準直，再由稜鏡或45度反射面轉向，由光子晶片(PIC)上方進入光柵耦合器(grating coupler)。高階FAU的價值不僅在玻璃或V型槽，而是進一步涵蓋微透鏡、透鏡、外殼、主動對準(active alignment)、光學量測與自動化(Automation)的know-how。

相較於可插拔光收發模組，CPO對於FAU的對準與損耗要求明顯提高(詳見表一)，V型槽的蝕刻深度、槽角、光纖外徑、纖芯偏心、膠材固化都會產生誤差，當通道數不斷增加之下，量產難度大幅提高，因此CPO所使用的FAU的價值不僅只在精度，而在於主動對準、自動量測通道耗損、反向修正，並將流程壓縮至可接受的生產週期(cycle time)，當光纖通道走向70～100條，若不具高度自動化能力的廠商，無法靠大量人工維持品質與成本優勢。

表一  FAU的對準與損耗要求

資料來源：BofA Global Research、台灣經濟研究院產經資料庫整理，2026年10月

光纖陣列單元(FAU)主要由光纖陣列(Fiber Array；FA)、微透鏡陣列(Micro Lens Array；MLA)、機械轉接插芯MT Ferrule(Mechanical Transfer Ferrule)所組成(詳見表二)，對於FAU而言，由於現階段FAU直接以黏膠固定在PIC上方，一旦FAU發生故障，必須拆除整組光學引擎才能維修，不僅增加PIC受損風險，亦提高維護成本，傳統流程需完成整體封裝後，才能進行最終光學測試，若最後才發現PIC裸晶不良，封裝材料、製程與工時將全部白費，任何一個加工步驟出現偏差，都可能使整顆CPO模組報廢。因此FAU成為決定CPO耦光效率、組裝良率與維修成本的重要關鍵。為此，FAU逐步朝向四大方向發展，包括採用新型光學元件提升耦光效率、由1D走向多層光纖陣列提高通道密度、導入可拆式FAU改善維修與測試便利性，以及結合自動化主動對位(active alignment)、被動對位(passive alignment)技術，降低封裝成本並提升量產能力。

表二  光纖陣列單元(FAU)關鍵零組件主要功能一覽表

資料來源：台灣經濟研究院產經資料庫整理，2026年10月

隨著CPO技術興起下，傳統的銅線互連面臨頻寬與功耗的極限，光學與光通訊廠商在架構中扮演著「以光取代電、縮短傳輸路徑、降低功耗與提升算力密度」的關鍵角色。由於CPO需要極高的光纖陣列(FA)對位精度，此外，在光路傳輸中，必須透過準直鏡(Collimator Lens)與特殊光學組件，確保光束在晶片與光纖之間精準耦合，大幅降低每位元的功率損耗與訊號延遲。對於光學廠商而言，精密模具、光學設計、玻璃加工、微米級組裝與自動化量產能力，與CPO所需之精密光學元件組裝、晶圓級奈米光學(WLO)與模組組裝能力高度相關，因此CPO成為光學廠商切入AI應用領域的重要戰場。

台廠搶進CPO、實體AI領域，企圖在AI時代創造新的成長機會

觀察2026年終端應用市場走向，受到記憶體市場供應吃緊、價格大幅飆漲，品牌大廠陸續調漲新款手機價格，導致第三季起的手機銷售旺季明顯呈現旺季不旺，包括蘋果、三星兩大手機品牌均陸續下修第四季零組件採購訂單，其中蘋果2026年調整產品發表策略，除推出首款折疊機iPhone Duo，爭取市場目光之外，入門款iPhone 18則延後至2027年發表，並下修iPhone 18 Pro、18 Pro Max機種高階手機鏡頭訂單；而三星則因記憶體價格大漲嚴重侵蝕手機事業獲利空間，預計調降第四季智慧手機產量，並要求零組件供貨下修20%～30%。

另一方面，面對全球智慧手機市場趨於飽和，因應電動車崛起，車廠加速導入先進駕駛輔助系統(ADAS)，並積極發展自動駕駛，吸引台廠搶進車用市場，成功打入特斯拉、歐美Tier 1零組件大廠供應鏈，取得車載鏡頭市場訂單，爭取新的成長動能。然而，2026年美伊戰爭開打，衝擊供應鏈運作，加上中國內需消費疲弱，導致全球汽車市場銷售疲弱、電動車出貨成長顯著放緩，中國電動車市場陷入嚴重內卷，中國車廠大舉出海，以低價優勢搶攻歐洲、東南亞市場，嚴重壓縮歐、美及日傳統車廠的發展空間，衝擊車載鏡頭訂單表現，且陷入激烈的價格戰，對於台廠車載鏡頭出貨亦造成一定程度的衝擊。

對於台廠而言，2026年受到科技通膨效應發酵的影響，包括手機、汽車、PC、遊戲機等各項消費性電子裝置銷售明顯走弱，儘管蘋果iPhone 18系列手機首度導入可變光圈，有助於推升高階手機鏡頭單價，然而受到手機終端市場買氣疲弱、拉貨動能放緩，導致台廠高階鏡頭出貨缺乏成長動能，而汽車市場銷售走弱，亦影響車載鏡頭拉貨力道，使得台廠面臨急迫的轉型壓力。相較之下，AI浪潮席捲全球，不僅AI資料中心迎來高速傳輸CPO市場崛起，機器人、無人機及AI眼鏡等實體AI興起，重塑科技產業新主流，吸引台廠聚焦AI應用市場的拓展，加速投入營運轉型，打造新的成長曲線。

1. FAU在CPO領域扮演關鍵角色，聚焦FA、微透鏡等零組件發展

隨著AI伺服器與運算模型對數據傳輸速度的要求逼近物理極限，矽光子(Silicon Photonics)與共同封裝光學(CPO)技術應運而生，FAU在CPO領域扮演關鍵角色，由於CPO必須將光收發模組與GPU、ASIC在極度微小的空間內共同封裝，微米級的對準偏差導致訊號大幅損耗，考量高精度V型槽誤差極限約0.35微米，加上光纖具有一定的誤差，為達到FAU組裝精度必須小於0.3微米，為此，傳統製程採用挑選法(sorting)，在大量的V型槽與光纖中挑選誤差相對小的兩者進行配對，良率相對低落、量產成本高。

有鑑於此，以往高度仰賴高階手機鏡頭的領導大廠-大立光，2026年正式宣示大舉跨入CPO領域，瞄準具高技術門檻的高精度FA，開發特殊精準對位(special alignment)製程，將最終成品對位誤差控制在0.3微米以下，並透過採用自行開發的產線製程設備，打造自動化的產線，加上累積多年的精密加工、製程控制經驗，自製光纖陣列(FA)，外購微透鏡陣列與稜鏡，投入FAU的組裝生產。在試產線通過客戶認證之下，預計於2027年中完成的自動化產線，將全數投入FAU的生產，進入量產出貨，逐步對於營收帶來貢獻。為支應未來CPO的相關應用需求，並大立光2026年第三季投入超過80億元投入土地購置，預計2030年全數完成廠房建置，針對未來產能擴充進行預先準備。

相較於大立光聚焦FA、FAU的開發與量產，玉晶光2026年積極進行CPO領域的布局，策略布局以「產品線廣度」為優先，以精密模組開發、光學元件點膠與精密加工技術，投入MT插件(Mechanical Transfer Ferrule)、準直鏡(Collimator)、稜鏡、V型槽、FAU等技術與產品開發，其中MT插件已進入小量試產，其餘零組件陸續進入送樣認證階段，預計2027年～2028年出貨漸趨放量，期待CPO相關零組件繼手機之後擔綱未來成長動能。

此外，原先以筆電鏡頭發展為主的先進光，2026年擴大資本支出建置V型槽加工與MT插件產線，以承接FAU客戶驗證後的量產需求，目標2027年下半年進入量產，由既有筆電鏡頭組裝，延伸到光通訊精密加工零組件。另一方面，亞光則利用奈米壓印 (NIL)技術生產超穎透鏡(Metalens)，嘗試從平面光學的角度，解決傳統CPO光學對準、耐熱與量產良率偏低的痛點，產品涵蓋準直鏡(Collimator)、稜鏡，並積極開發將微透鏡陣列(MLA)與稜鏡直接整合的單一元件，採用NIL技術全整面成型、切割並研磨出TIR反射面，爭取CPO領域市場機會。至於國內光學上游玻璃毛胚廠聯一光學，因掌握德國肖特等關鍵材料來源，並具備玻璃材料加工能力，提供CPO前段精退火與毛胚材料加工，2026年起少量出貨，預計2027年逐步放量。

2. 機器視覺扮演AI之眼，掌握機器人、無人機等實體AI市場商機

根據Gartner 2026 年頂尖科技趨勢預測，其中「實體人工智慧（Physical AI）」成為關鍵焦點。實體AI指的是能在實際物質世界中感知並採取行動的機器智慧，包括機器人、無人機、工廠設備及自駕車等。生成式AI、大型語言模型以及深度學習技術的不斷演進，2026年起AI正從虛擬世界走向實體場景，從工廠檢測、智慧機器人到無人機都成為AI應用落地的重要載體，機器視覺不再只是單純的圖像擷取，而是具備自主判斷與協作能力，因而對於高解析度、超低畸變、大光圈的高階工業鏡頭及機器視覺模組的需求隨之浮現。

為爭取新的成長機會，包括大立光、亞光、佳能等台廠均陸續切入機器人、無人機等新興應用，其中大立光採用5P(5片塑膠鏡片)設計應用於人形機器人之機器視覺模組陸續通過客戶認證，並投入機器手臂鏡頭的開發；亞光則積極爭取切入特斯拉人型機器人Optimus供應鏈，提供手部感測與視覺辨識模組等產品。在無人機應用領域，亞光、邑錡、佳凌及華晶科等台廠陸續切入無人機應用市場，爭取可見光相機、中紅外線鏡頭、雷射測距儀、夜視相機、無人機影像模組及整機組裝等相關訂單。

值得關注的是，佳能近年則積極從傳統光學影像代工，轉型為邊緣AI智慧視覺解決方案供應商。將「機器人」與「無人機」定調為未來主要成長引擎，在機器人方面，透過策略性投資美國人形機器人新創 Agility Robotics，並結合NVIDIA生態系平台開發專用機器視覺與高階光學感測模組，2026年與日系及美系客戶合作開發次世代機器人感測與視覺模組正式量產出貨；至於無人機應用領域，佳能開發的高階相機鏡頭及光學模組陸續完成客戶認證並逐步進入交貨，用於環境監測、基礎設施巡檢及公共安全等領域，在產品陸續進入量產出貨階段，2026年成為佳能轉型成果逐步顯現的重要一年。

3. AI眼鏡挑戰成為次世代消費終端，機會與挑戰並存

隨著邊緣 AI 算力的大幅提升，AI眼鏡已擺脫早期單純的語音助理定位，全面升級為整合語音、視覺辨識與即時翻譯的多模態實體 AI 載體，引領2026年全球AI眼鏡市場邁入關鍵轉折期。隨著Meta與Ray-Ban合作的AI眼鏡在全球掀起消費熱潮，AI眼鏡將是繼智慧型手機後，被期待下一個能夠達到大規模銷售的邊緣AI裝置。AI眼鏡的核心光學挑戰在於「輕量化」與「顯示光學」兩大面向，不論是鏡頭的微型化、超薄化，還是顯示終端所使用的超穎透鏡(Metalens)與光波導(Optical Waveguide)技術，均成為光學廠商積極參與、展現技術實力的重要場域。

就台廠而言，玉晶光做為Apple Vision Pro及Meta Quest系列之光學元件的核心供應商，顯見其早已投入AI眼鏡相關應用領域的布局，在Pancake Lens及AI眼鏡微型相機鏡頭的布局進度相對領先，2026年多款輕量化AI眼鏡相繼問世，對鏡頭的要求朝向極度小型化發展。玉晶光研發的Pancake透鏡製程，能有效縮減光學總長(TTL)，得以滿足穿戴裝置輕量化與廣角化的需要，預計2026年AI眼鏡將成為玉晶光僅次於手機鏡頭的第二大產品線。至於揚明光學則在AR光機（Micro LED/LCoS微型投影）領域深耕多年，主要供應AR眼鏡內部的關鍵微光機元件，成功打入三大北美及國際一線品牌客戶，2026年布局AR眼鏡的成果漸趨浮現，陸續進入量產出貨階段，另有蛙鏡形態的系統鏡頭專案亦同步推進。

AI浪潮成為光學產業轉型契機，搶先布局決戰新賽道

2026年是臺灣光學產業轉型的重要分水嶺，將成為能否「破繭而出、華麗轉型」的關鍵轉折點。面對智慧手機、PC等終端傳統消費電子市場的飽和，自動駕駛受限於法令規範、生態系尚不完整的挑戰，發展速度不如預期等考驗，台廠必須走出長期依賴高階手機鏡頭規格升級的舒適圈，以累積多年的精密光學加工、光學對位的量產經驗為基礎，輔以晶圓級奈米光學與機光電整合能力，大舉投入CPO高速傳輸、機器人、無人機、多模態AI眼鏡等AI應用市場的拓展，市場競爭的重心亦將升級為高精度主動對位、材料、製程掌握度及高度產線自動化的整合能力。因應AI浪潮大舉襲來，台廠2026 年加速投入營運轉型，陸續完成多項新技術與客戶認證，預計2027年至2028 年將成為各家布局成果轉化為實質營收獲利表現的關鍵時期，能在次世代AI產業鏈的新賽道搶占市場優勢的勝者，才能在新一波市場競爭中勝出，爭取新一波成長動能。