從Iot到AIot，Moxa 認為AI進入工業領域有三大關鍵

工業 AI（Industrial AI）被視為下一波人工智慧革命，正加速推動全球製造業智慧化轉型，幫助產線邁向少量多樣生產、提升營運效率與品質。不過，要讓 AI 真正導入工業場域，仍需突破幾項關鍵挑戰。

針對如何讓工業 AI 順利落地，工業通訊與網路設備領導品牌四零四科技（Moxa）提出三大核心要素：整合資料基礎、處理複雜流量模式、建構高彈性網路與資安機制，強調網路通訊對智慧製造轉型至關重要。

工業 AI 的落地挑戰：網路與資料成關鍵

工業 AI 的目標，是讓 AI 技術能實際應用在製造、能源管理與物流等產業中，透過即時數據分析來優化流程，甚至實現高度自動化作業。
由於這些應用需仰賴來自感測器、機器與邊緣裝置等大量、具場域脈絡的資料來源，因此高速、低延遲、穩定又具資安能力的網路基礎建設，成為關鍵支撐。

Moxa 泛亞暨台灣區總經理林世偉表示：「當工業 AI 越來越普遍，網路早已不是單純的連接工具，而是實現 AI 即時控制與分析的核心。從大規模資料整合、複雜流量管理，到彈性擴充與資安防護，這些都會直接影響 AI 應用的實效與持續性。」

他進一步指出，要讓 AI 真正驅動智慧製造升級，企業必須從 OT 到 IT 層面做好前瞻性規劃，搭建能隨 AI 導入深度而靈活擴充的骨幹網路，才能真正發揮 AI 的長遠效益。

工業現場的 AI 應用，必須依賴橫跨感知層、網路層與應用層的資料收集能力，且資料需涵蓋更多變數與更細的參數，才能配合 IIoT 裝置與 AI 模型進行即時判斷。這也是未來擴充與應用演進的基石。

製造現場要執行 AI 分析，需要能同時處理多樣化的資料流，例如即時控制所需的低延遲連線，與 AI 模型訓練或推論所需的大量資料傳輸。
此時，邊緣運算不只可用於敏感數據處理，也能強化即時反應能力；而 AI 訓練則可根據成本與資源考量，在邊緣或雲端彈性部署。

AI 的導入，帶動了網路建設的多元需求。有線與無線連線需兼顧即時監控、流程協調與調度管理，同時也必須支援更多數位雙生、邊緣 AI 等應用模式。

Moxa 指出，導入如 TSN（時效性網）、單對乙太網、APL（Advanced Physical Layer）等新世代工業傳輸技術，將可優化資料傳輸效率。

同時，資安也不能缺席。導入 IEC 62443 等工業資安標準，有助於從元件到系統層級進行整體保護。若能導入 IT 資安技術並做好 OT 網路區隔，遇到資安威脅時才能快速反應、保護設備與營運不中斷。

AI 能否在產業落地，網路基礎設施的「彈性」與「韌性」至關重要。從即時異常監測、預測性維護，到自動化決策與生產優化，都需仰賴強健的通訊骨幹。
Moxa 強調：「唯有建立可擴充、穩定又安全的網路環境，AI 才能真正落地發揮價值，協助產業面對更多挑戰與機會。」