AI Factory（人工智慧工廠）是一種新型的運算基礎設施與概念，專門用來處理大量數據並生產智慧成果。它的核心理念是將 AI 的整個生命週期——從數據收集、清理、模型訓練到推論與部署——像工廠流水線一樣自動化、標準化地運作。 🧠 AI Factory 是什麼？ 一種專為 AI 設計的數據中心或超級電腦系統，將原始數據視為「原料」，經過處理後產出「智慧」或「智能模型」， 由 NVIDIA 執行長黃仁勳在 GTC 演講中大力推廣，視為未來所有產業的核心引擎。
AI Factory 的核心組件
- 數據管線：收集、清理、整合數據，確保品質。
- 演算法開發：訓練 AI 模型，進行預測與分類 。
- 實驗平台：測試模型效能，進行 A/B 驗證
- 軟體基礎設施：提供 API、模組化架構與資安設計 。
- 自動化部署與監控：模型上線後持續監控與優化
Ai機器人包括那幾個系統？
- 運動執行系統
- 軟體控制架構
- 感知系統：手臂+鏡頭，皮膚壓力感測器，其他：視，觸覺，聽覺，嗅覺，味覺感測器。
- 通訊介面系統
- 通用自主決策系統
- 自主學習系統
🔄 運作流程簡述
1. 數據輸入：收集圖片、文字、感測器訊號等原始資料 2. 清理與標準化：自動清洗與格式化數據 3. 模型訓練：使用 GPU 進行大規模訓練 4. 測試與驗證：確保模型準確性與穩定性 5. 自動部署：將模型整合進應用場景 6. 持續優化：監控效能並自動回訓
為什麼重要？
- 工業化 AI 生產：讓 AI 不再是手工藝品，而是可複製、可規模化的智能製造。
- 加速創新：企業能以更低成本、更高效率導入 AI
- 支援生成式 AI：如 ChatGPT、Midjourney 等模型的訓練與推論都仰賴 AI Factory 的算力
傳統數據中心Vs Ai factory
- 運算任務 ：通用運算 | 專為 AI 訓練與推論優化
- 核心產出：資料儲存與處理 | 智能決策、生成式內容
- 硬體架構：以 CPU 為主 | 高密度 GPU/TPU 為主
- 流程自動化：部分自動化 | 全流程自動化、可視化
- 管理模式 ： 靜態專案 | 持續監控與優化形成正向循環
