工业 AI 被视为引领全球制造业 AI 驱动转型的下一波革命浪潮，可推动生产走向少量多样、营运效率与品质双提升。然而，要真正突破现场导入瓶颈，如何加速 AI 在工业场域实践才是关键。Moxa 泛亚暨台湾区总经理林世伟强调，网路通讯正是承载这场变革的基础架构，必须从三大面向进行优化与强化。

Moxa 与台达电子、云界数位创新探讨工业AI加速落地的机会与挑战

AI 在制造场域的精准发挥，仰赖涵盖多层次（感知层、网路层、应用层）与更广更细致的生产现场数据。只有整合包括 IIoT 感测器、运动叁数、环境资讯等全方位资料，才能顺利与 AI 应用及 IIoT 装置融合，实现即时决策与後续扩充应用潜力。

面对场域实时分析需求，网路必须同时支援多样流量模式，包括对时效性要求高的控制讯息，以及对资料量大但延迟容忍更高的 AI 推论或模型训练。林世伟谈到边缘运算与云端协同的重要性：边缘适合即时控制与敏感资料处理，云端则服务 AI 训练与推论，以平衡性能、安全与成本考量。

AI 导入使得生产现场网路更加多样且复杂，包括有线、无线、单对乙太、时效网等新世代传输技术。这些技术支撑更隹监控、追踪与协调能力，但也带来资安挑战。因应 IEC?62443 等工业资安标准，网路架构需融合元件层级与系统层级之资安管控，并导入 IT 资安防护与 OT 网路区隔策略，以确保生产设备与数据安全。