宜鼎以「软硬整合」打造AI落地最后一里路前的可扩展基础架构

宜鼎透过Architect Intelligence架构，贯彻独特的智能建筑师定位，为企业与产业打造整合、可持续的AI基础设施。宜鼎国际

全球AI应用正以前所未有的速度扩张，从制造瑕疵检测到零售自助结帐，企业纷纷投入AI转型。然而，当算力不再是门槛，「如何让AI真正落地」成为最大的挑战。硬件厂商往往只谈效能，软件开发者又不熟悉硬件限制，导致众多专案卡在PoC阶段、难以量产。

对此，全球AI解决方案与工控存储领导厂商宜鼎国际（Innodisk）以「智能建筑师」姿态突围，透过可扩展架构与软硬整合实力，协助企业打造从边缘运算到云端管理的完整AI基础设施，让AI应用能以稳健体质，迎向在各产业落地的最后一里路。

企业导入AI的速度虽明显加快，但软硬整合的挑战却愈趋复杂。宜鼎国际智能周边应用事业处资深处长吴志清指出，市场上AI芯片百花齐放，IC大厂各拥架构优势与演算法特色，却缺乏一致的测试标准，不同架构的实际表现仍可能相差数倍，举例来说，擅长大语言模型推论的GPU能在云端运算中展现惊人效能，但放到需要实时反应的影像任务时，却可能因延迟与功耗问题而力有未逮。

吴志清表示，其问题的根源在于软硬整合，当软件逻辑与硬件运算环境未能精准衔接，即使再强大的算力也难以发挥应有效益。为解决这一断层，宜鼎选择跳脱传统供应思维，定位为AI落地的共同设计者，从专案初期即介入系统规划与验证，确保AI应用在实际场域中能稳定运作并创造长期效益。

宜鼎在设计AI系统时，将整体架构视为一个「数据流整合体」。前端的影像与传感器负责输入，后端的I/O模块与控制系统负责输出，中间则是存储与AI演算法协调运作的核心。这套看似简单的逻辑，其实需要对场域环境与测试机制的深入掌握。吴志清以镜头模块为例，一般电脑搭配的镜头只需在500至600 Lux环境测试，但AI应用如路边停车识别，须在「0 Lux夜间到数万Lux烈日」间稳定成像。

对此，宜鼎重新设计测试流程，建立AI视觉专用验证标准，确保夜间不失焦、逆光不过曝。这种「应用导向设计」思维，让宜鼎跳脱传统工控产品仅看规格的框架，真正从使用场景出发，打造能在各类环境稳定运作的AI基础元件。

宜鼎智能建筑师哲学  打造整合、可持续的AI基础设施

在确立共同设计者的角色后，宜鼎进一步将这份协作精神上升为方法论，提出「Architect Intelligence」概念，扮演智能建筑师角色。吴志清强调，这是一种贯穿硬件、软件与服务的设计哲学，以建筑师整体思维，为AI系统打造可扩展、可重复且可持续优化的基础架构。

为了让此一理念具体落地，宜鼎以三层式架构实践「智能建筑师」精神。硬件基础层是第一环，涵盖工业镜头（视觉输入）、I/O界面（控制中枢）、SSD与DRAM（数据存储），以及边缘AI运算平台，共同构筑AI推论与数据流通的底座。其上是智能软件层，整合影像识别、模型推论与AI Agent管理机制，使系统能在感知、理解与决策的完整架构中自我运作。例如宜鼎自主开发的Agentic AI，即可实时监控设备状态、识别异常并自动执行调整，让AI不仅能看、能想，更能移动。最上层则是服务模块层，则以「Collective Intelligence」整合生态系夥伴，并透过「Prime Service」负责跨品牌兼容性验证，确保不同元件能在同一平台上协同运作、稳定可靠。

透过由下而上的设计逻辑，宜鼎让AI基础设施不再是零散堆叠的元件，而是一个可不断进化的智能体系，真正体现「智能建筑师」所代表的整合力与前瞻性。这种「一站式设计」模式让企业不必分头协调多家供应商，即可取得从元件到系统的完整解决方案。所有合作夥伴都可透过宜鼎平台实测，确保整合后的一致性与稳定性。

宜鼎的「智能建筑师」理念，除了落实于产品设计与系统架构，更进一步融入专案协作的思维与流程。以欧洲智能工业车辆案例为例，该工程车辆原采用GMSL影像监控系统，后欲改用AHD同轴传输以降低成本。为此，宜鼎不仅重新设计镜头模块，还与集团子公司安提国际的主机板团队协同开发，透过镜头、运算模块、I/O界面的三种模块协作打造定制化解决方案。

吴志清接着表示，团队协作时会透过周期性会议同步开发进度，藉由深度共创机制，让专案开发更贴近现场需求，同时兼具弹性与延展性：大型企业客户可采用全流程定制化服务；中小企业则能透过标准化模块快速导入，在成本与效能间取得平衡。

吴志清最后表示，AI时代的竞争，已不再是单一算力或演算法的较量，而是谁能整合跨域资源、让AI真正落地。宜鼎以「智能建筑师」为核心定位，从影像数据蒐集、存储架构到AI代理运算，构筑出可扩展、可复制、可协作的AI基础设施，协助企业跨越从概念到实践的落差，让AI不再只是技术展示，而能成为持续创造营运价值的智能引擎。