工業AI（Industrial AI）正被視為製造業下一波革命浪潮。它不僅驅動產業加速智慧化，更讓企業得以從傳統大量製造，轉型為少量多樣的彈性生產模式，進一步提升營運效率與產品品質。然而，如何縮短AI導入到實際工業應用的落差，依然是產業數位轉型的關鍵挑戰。
四零四科技（Moxa）觀察到，當企業試圖將AI實際應用於製造、能源、物流等場域，最迫切的問題並非演算法本身，而是背後的資料與網路基礎建設。AI必須仰賴大數據做即時分析與推論，而這些數據來自於感測器、設備、產線機台乃至整個OT/IT系統。如果沒有穩定且安全的通訊骨幹，AI應用便無法即時獲取並處理關鍵資料，進而難以支撐智慧製造對自主化營運的需求。
Moxa泛亞暨台灣區總經理林世偉指出，隨著工業AI的普及，網路早已不再是單純的傳輸管道，而是決定AI執行效率的即時控管機制。要讓AI的潛力真正落地，需要能夠統合更廣泛的數據來源、處理多樣化的流量模式，並建立兼具高適應性與資安能力的網路架構。這樣的基礎設施不僅涵蓋OT與IT的整體骨幹，更需要具備靈活擴充與長期演進的能力，才能持續支撐AI驅動的產業升級。
從實務層面來看，AI在工業領域要發揮最大價值，必須先解決三大挑戰。首先是數據基礎的統合。生產場域的資料必須從感知層、網路層一路到應用層完整收集，涵蓋各種細緻參數，才能與IIoT設備與AI模型有效整合，支援即時決策並具備後續擴充性。其次是複雜流量的支援。隨著邊緣運算與雲端AI推論並行運作，製造場域需要同時兼顧低延遲的即時控制、敏感數據的安全存取，以及高運算需求的分析處理。最後是高適應性的網路與資安佈建。無論是有線或無線，網路必須因應不同製程快速調整，並透過新世代工業傳輸技術如TSN（Time-Sensitive Networking）、SPE（Single Pair Ethernet）、Ethernet-APL等，來強化即時性與可視度。同時，資安也需從元件級到系統級全面落實，例如依循IEC 62443標準建構供應鏈的資安管理，並將IT的防護技術導入OT網路，確保在發生事件時能即時阻斷與保護關鍵設備。
工業AI的發展，讓網路基礎建設的重要性進一步被凸顯。網路不僅是AI資料傳輸的血脈，更是驅動預測性維護、異常偵測、流程自動化與生產優化的關鍵。唯有建立具備彈性與安全性的通訊骨幹，產業才能真正釋放數據的價值，實現工業AI所帶來的效率與品質躍升，並在面對全球競爭與市場挑戰時保持持續的創新動能。