圖片中間人物為: Moxa 泛亞暨台灣區總經理林世偉
工業 AI（Industrial AI）被視為下一波 AI 革命浪潮，推動製造業邁向智慧化，實現少量多樣的生產模式，提升效率與品質。然而，挑戰在於如何加速 AI 導入應用，真正達到轉型升級與競爭力提升。工業通訊與網路設備領導廠商四零四科技（Moxa）指出，工業 AI 要成功落地，必須掌握三大關鍵：統合數據基礎、支援複雜流量模式，以及佈建高適應性網路與資安，凸顯網路通訊基礎對智慧製造的重要性。
工業 AI 的實踐涵蓋製造、能源、物流等領域，核心在於透過感測器、機器與網路蒐集大量場域數據，並即時分析以解決特定產業問題。此過程高度依賴穩定且安全的網路傳輸，因為只有高速、低延遲並符合可靠度及資安要求的網路，才能確保 AI 發揮應有效能。
Moxa 泛亞暨台灣區總經理林世偉指出，當工業 AI 普及，網路角色已超越單純的連線工具，而是 AI 執行效率與成效的即時控管機制。隨著智慧製造升級需求增長，成功落地的關鍵在於統合更廣泛與細緻的數據收集、處理複雜的流量模式，以及建構靈活可擴充、兼顧資安的網路架構，並涵蓋 OT 與 IT 網路的前瞻部署。
關鍵一：統合數據基礎
要讓 AI 發揮效益，必須確保生產現場數據能完整收集，涵蓋感知層、網路層與應用層，並兼顧廣度與深度。唯有如此，才能與 IIoT 設備和 AI 應用順利整合，支援即時決策並具備後續擴充能力。
關鍵二：支援複雜的流量模式
工業場域的 AI 分析需同時滿足即時性、運算力與資料安全。邊緣運算能快速處理需要即時反應的應用，並確保敏感數據安全；而 AI 模型訓練與推論則可依需求選擇在雲端或邊緣執行，以兼顧成本與效能。
關鍵三：高適應性網路與資安佈建
隨著 AI 應用深化，網路佈建須支援有線與無線混合模式，實現即時監控、追蹤與協調，並導入新世代工業傳輸技術，如時效性網（TSN）、單對乙太網（SPE）與乙太網 APL，確保 AI 在邊緣運算與數位分身等應用中發揮最大效能。
小結:
高速、安全且靈活的網路不僅是 AI 效能的保障，更能賦能即時異常偵測、預測性維護與自主化流程，帶來生產效率與品質的全面提升。工業 AI 正在改變製造業的未來，而網路通訊正是推動這場智慧化革命的隱形力量。
