大型會議室的瓶頸，並不是硬體不夠好，而是背後的架構模型已經過時。

過去數十年，大型會議室的架構幾乎沒有真正改變，只是不斷變得更加臃腫。整個模式依賴一個集中式編解碼器（codec）- 一個藏在機房或後端的「黑盒」，再透過複雜的線材網路連接各種設備。這種方式不會隨時間變得更好，只會變得更龐大、更昂貴，也更難管理。最關鍵的是，身在會議室中的使用者體驗並沒有因此改善。

Neat 共同創辦人暨技術長 Ivar Johnsrud 在早期職涯中，曾長時間推動 codec 設計的邊界，打造出許多人至今仍認為是該領域標準的方案。但他也會第一個告訴你：這種架構模型在幾年前就已經達到極限。

舊模型的最佳版本，仍然只是舊模型本身。世界已經改變，而 AI 的潛力也改寫了遊戲規則。到了 2026 年，真正的問題不再是「是否仍需要這些核心功能」，而是「如何重新設計體驗，使其更主動、更智慧，並真正原生於現代工作空間」。

我們其實早就看過這種轉變

在 Cisco 任職期間，我親眼見證視訊協作如何從董事會專屬的奢侈工具，幾乎在一夕之間變成全球依賴的基礎能力。在 Aptiv，我則看到智慧邊緣運算如何徹底改變產業，從汽車延伸到航太與機器人領域。

從本質來看，一台自駕車其實就是一個高度協同的分散式系統 - 攝影機、感測器、麥克風與邊緣運算單元即時協作，理解環境並做出決策。當我觀察 Neat 正在打造的現代會議室時，這些架構上的相似性非常明顯。

codec 的問題在哪裡

大多數大型會議室仍然建立在「中央大腦」的概念上。當系統無法擴展時，典型的做法就是不斷堆疊：增加運算能力、更大的系統、更多感測器、攝影機與麥克風。但底層架構沒有改變，因此結果也不會改變，即使需求早已不同。最終導致的問題是：系統難以規模化、不同部署之間體驗不一致，並且隨著複雜度與成本增加而崩壞。

大型會議室本質上是不穩定的環境：人會移動、對話會變化、注意力會在空間中流動。集中式系統無法跟上這種動態變化，因為它從設計之初就不是為此而生。

那麼，什麼取代 codec？

這不是「更大的 codec」或「更多線材」的問題，而是完全不同的模型。

在我們已經實現並持續發展的架構中，不再存在單一中央大腦。每一個裝置都同時具備運算、感知與情境理解能力。攝影機、麥克風與各種設備不再只是被動元件，而是具備智慧、彼此連結並協同運作的節點。

會議室不再是周邊設備的集合，而是一個協同運作的系統。

這並不是放棄 codec，而是重新定義它的角色與形態。

過去所有資料都必須回傳至 codec；現在則可以透過 IP 網路直接連接。真正的分散式系統能做到：全空間覆蓋、無死角、即時協同運算、隨環境擴展運算能力，並且能隨使用情境動態調整，而不是被重新設定。設計不再圍繞限制，而是圍繞真實的人類行為。

邊緣 AI 改變整體體驗

AI 在這裡不是功能，而是架構本身的一部分。

它不只是捕捉影像或音訊，而是理解正在發生的事情。當智慧運算發生在邊緣端時，決策可以在毫秒內完成，資料保留在本地，效能不依賴雲端，也不會因網路波動而下降。

系統不只是記錄會議，而是在即時理解會議的進行。

從被動空間到具備思考能力的環境

多數系統仍然從中央角度產生逐字稿、行動項目與摘要，但這只是單一視角。

分散式、邊緣驅動的系統，能夠理解誰在說話、注意力如何在空間中移動，以及互動如何演變。

長期而言，這將帶來更進一步的能力：不只是記錄會議，而是理解情境，甚至開始驅動會議之外的結果。而這種能力不只發生在會議期間，也會延伸到整個會議空間中的所有活動。

模型的規模化

對企業 IT 而言，這正是關鍵轉變發生的地方。

分散式架構能讓模組化系統在不同類型的會議空間中靈活適配，使基礎設施符合企業標準，並透過單一直覺式介面進行集中管理與控制。系統可以快速部署、無需大幅施工即可重新配置，並以一致性在全球規模擴展。

所有設備透過網路連接，一切能力也透過網路擴展。但並非所有架構都相同。許多傳統方案仍將所有資料回傳至中央 codec，結果只是以不同形式重現相同的限制與瓶頸。

真正的分散式系統則不同。智慧與運算能力分布在各個裝置之間，而不是集中於單一控制點。這不只是更容易管理，而是直接改變了在大規模環境中能達成的可能性。

接下來會發生什麼？

在大型會議室中的協作方式已經改變，而支撐這些體驗的技術也必須隨之進化。近期在硬體與軟體層面的 AI 進展，終於讓 Neat 能夠真正消除傳統架構的複雜性，而不是用更龐大、更昂貴的方案去取代它。

在 Neat，我們專注於一種架構，使互連且具備智慧能力的裝置，能重新定義每一位參與者的會議體驗。我們不只是打造更好的硬體，而是在建立現代工作空間所需的連結型智慧層。

我們也非常期待在今年稍後分享我們的產品路線圖，以及一系列正在開發中的新能力。

一切才正要開始。