導入AI技術，讓運作架構走向智慧化，藉此提升競爭力，已被多數企業視為未來重點營運策略。不過觀察市場現況，可以發現AI落地並不順利，主要原因在於AI與OT兩大技術不易整合，在工廠端此一問題更為嚴重。要快速簡單的解決此一困境，偲倢科技總經理陳青煒指出，採用在特定領域已有豐富經驗廠商所提供的解決方案，無疑是最佳方式。

AI帶來豐厚商機，大量新創團隊、大型企業紛紛投入，然而目前的發展都不如當初預期順利，偲倢科技總經理陳青煒認為對實際場域的專業知識不足是困境所在，新創團隊更是如此。他指出現在新創團隊的技術研發大多聚焦於AI，對應用產業的專業了解不深，但AI效益要浮現，就必須與應用領域的系統深度結合，如果無力完整掌握場域知識，所打造的系統將難以貼合實際應用需求，進而影響OT團隊對AI新創業者的信任，讓後續的導入更加不利。

至於大型企業內部的AI建置，雖然所屬團隊都已有該產業的專業知識，不過偲倢科技總經理陳青煒指出，大型企業的部門繁多，部門之間的基礎架構、功能需求都不相同，導致AI架構無法橫向複製到其他部門，擴展性也因此受到侷限。

為了解決AI與OT的整合問題，研華與偲倢科技近期攜手合作，推出智慧製造解決方案。研華台灣區業務處專案課長蘇俊豪表示，研華是工業自動化起家，物聯網趨勢啟動後，就不斷尋找各類型合作夥伴，全力打造各垂直領域生態系，偲倢科技就是研華在智慧製造領域的影像辨識最佳伙伴之一。

偲倢科技總經理陳青煒則指出，偲倢科技的團隊都是製造領域出身，不但具備深厚的AI技術基礎，也完全了解OT端的痛點，例如產品檢測時，抽檢和全檢的需求就截然不同，對此偲倢科技團隊會和客戶一起討論，檢視整個流程的問題所在，而非只著眼於AI功能。

在雙方都有OT基礎之下，研華與偲倢科技攜手推出的解決方案，就完全貼合製造業需求。此一解決方案整合了研華AINavi與偲倢科技機器視覺核心，蘇俊豪指出，AINavi是以深度學習演算法為基礎的圖像分析軟體，本身已提供AI檢測工具和訓練模式，可應用於各種需要影像辨識的領域，偲倢科技的核心則是聚焦在製造業的AI深度學習機器視覺影像辨識，這兩套軟體核心的整合，讓AI視覺檢視系統可進一步貼合製造業者需求，再搭配研華邊緣AI系統產品線的硬體產品，就組成完成度達70％～80％的解決方案。

偲倢科技總經理陳青煒表示，透過偲倢科技長期深耕製造業經驗所設計的機器視覺核心， 這套方案解決了系統整合業者因欠缺AI相關導入實務經驗，造成系統功能無法滿足客戶需求的問題。對製造業等終端使用者來說，這套系統所提供的AI功能，則可讓系統導入更順利快速，業者只要負責蒐集並輸入產線上的圖像資料，即可自行訓練與不斷優化模型準確度，至於硬體設備若有不足，研華也有工業電腦、數位／類比輸出入模組等各種工業4.0產品，提供一次購足服務，讓AI在製造現場中順利落地。

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