人工智慧正快速地從試點專案走向生產環境。製造商正使用人工智慧來改善品質檢測、優化生產線、實現預測性維護，並在邊緣實現自動化決策。
然而，儘管人工智慧前景可期，對於許多組織來說，從概念驗證到全面部署的規模擴展仍然是一大挑戰。
成功不僅需要選擇正確的人工智慧模型；還需要合適的基礎設施、長期規劃以及了解工業環境現實的技術合作夥伴。
以下是製造商在部署人工智慧時面臨的五大挑戰，以及在制定成功策略時應考慮的事項。
將人工智慧推向雲端之外
儘管雲端運算在許多人工智慧策略中仍然佔據重要地位，但製造應用可能要求決策在毫秒內完成，而不是等待數據往返於集中式雲端基礎設施。
將每個視訊串流或感測器讀數發送到雲端可能會增加延遲、消耗網路頻寬並增加對網路連線的依賴。
這就是為什麼越來越多的製造商將人工智慧部署在更接近數據生成的地方。邊緣人工智慧（Edge AI）能夠在工廠車間直接進行即時決策，即使在雲端連接受限的情況下，系統也能繼續在本地處理數據。
管理不斷增長的運算需求
如今的人工智慧工作負載遠比傳統工業應用更為苛刻。
電腦視覺、大型語言模型和自主系統需要能夠平衡CPU、GPU和AI加速器性能，同時保持能源效率的運算平台。
選擇專為人工智慧工作負載設計的硬體有助於組織支援當前應用，同時為未來的進步做好準備。
正如英特爾描述其發展藍圖，人工智慧正朝著能夠感知、推理和自主行動的系統發展，這提高了邊緣運算性能的門檻。
選擇專為人工智慧工作負載設計的硬體，有助於組織支援當前應用，同時為未來的進步做好準備。
正如英特爾描述其發展藍圖，人工智慧正朝著能夠感知、推理和自主行動的系統發展，這提高了邊緣運算性能的門檻。
在惡劣工業環境中部署人工智慧
工廠不是資料中心。
工業人工智慧系統必須在具有灰塵、震動、寬廣溫度範圍、電氣雜訊和連續運作的環境中運行。
可靠的部署需要專為這些條件設計的運算平台，而不是重新利用的商用電腦。
堅固、無風扇的架構、工業級組件和長產品生命週期可以顯著提高系統可靠性，同時降低維護成本。
在多個設施中擴展人工智慧
成功的試點只是個開始。
許多製造商發現，在多條生產線或全球設施中部署人工智慧，會帶來標準化、遠端管理、軟體更新和硬體一致性等新挑戰。
可擴展的部署需要：
- 標準化的運算平台
- 長生命週期可用性
- 遠端設備管理
- 針對不斷發展的人工智慧工作負載提供彈性擴充
- 跨站點的一致性驗證
從一開始就規劃規模擴展，隨著人工智慧專案的成長，可以降低複雜性。
人工智慧技術持續快速發展。
組織希望確信目前的基礎設施能夠支援未來的應用，而無需完全重新設計。這使得長期平台規劃成為任何工業人工智慧策略的重要組成部分。
對於依賴英特爾等成熟供應商技術的製造商來說，了解處理器和平台發展藍圖，可以幫助團隊規劃不斷演進的運算需求，同時在長期部署中保持更高的連續性。
長期部署規劃還需要了解組件藍圖、配置變更和生命週期終止過渡。Premio 的產品生命週期管理方法有助於從初始設計到最終平台過渡的各個環節中解決這些問題。
對於製造商來說，與重視長期兼容性、生命週期規劃和產品可用性的技術合作夥伴合作，可以幫助簡化未來的升級並減少部署的不確定性。
為未來工廠打造人工智慧
人工智慧正在改變製造業，但成功的部署不僅僅需要先進的演算法。它們需要專用基礎設施、可靠的工業硬體以及了解在生產環境中部署人工智慧實際情況的技術合作夥伴。
隨著邊緣人工智慧（Edge AI）的持續成熟，投資於可擴展邊緣人工智慧基礎設施的製造商將能更好地支援不斷演進的生產、自動化和智慧需求。
從試點到生產的旅程充滿挑戰，但正確的基礎設施策略可以讓人工智慧在機器、生產線和設施中更容易擴展。
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