工业AI基础设施

为制造业提供安全、主权可控的AI算力平台和相关基础设施。在2026年汉诺威工博会上，德国电信的Industrial AI Cloud是典型代表。

核心特征

• 安全可控：满足制造业对数据安全和合规的严格要求
• 主权优先：强调数据本地化，符合特定国家或地区的数据主权要求
• 算力底座：为工业AI应用提供从边缘到数据中心的算力支持
• 生态整合：整合硬件厂商（Dell、IBM、联想等）和软件平台（西门子、SAP等）

技术组成

• 边缘AI模块（如NVIDIA Jetson Thor）
• 数据中心加速系统
• 数字孪生平台（如NVIDIA Omniverse）
• 视觉AI平台（如NVIDIA Metropolis）

相关概念

• [[算力下沉]]：AI计算能力从云端迁移到边缘设备的趋势
• [[边缘计算]]：在设备端部署轻量化AI模型
• [[数字孪生]]：工业AI基础设施的关键应用