半導體、資料中心、商辦樓宇與電力電網，是施耐德電機在台灣的四大重點。李總監分享，AI要落地，不能只談演算法，還要把供電、散熱、安全與營運整合成一套可複製的方案。

早在2016-2017年，施耐德便從工廠數位化起跑：把製程每一步的資料掃描、串接到後端系統，讓AI與規則引擎能跨製程學習，從單點改善升級為全線優化。AI資料中心能耗高、散熱難，設計周期更要壓縮。施耐德與產學與國際夥伴協作（如與GPU生態系平台對接），把供電、熱管理與機電方案帶入數位孿生與模擬，讓布局、上電、散熱一次到位，縮短規劃落地時間。

多數企業卡在「不知道從哪開始」。做法：先盤點場域與關鍵KPI（能耗、可靠度、PUE/良率）；導入資料治理與感測基礎；以試點專案驗證—從一條線/一層樓做起；選定能整合供電、散熱、監控與安全的夥伴，把AI變成你的「外掛」而非孤島。

AI不會取代產業專業，而是會放大專業。當資料中心與永續成為新共識，拿出你的場域 Know-how，與對的系統整合伙伴協作，才能把效率、穩定與減碳，一次做到位。下一站，就用可度量的數據，證明你的AI投資回報。

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製作 |：孫聖峰