三層式AI架構將AI演算法的運算負載分散至不同層級，並根據各層的功能與硬體特性進行最佳資源配置，實現高效、即時且可持續自動優化的AI應用平臺。
- Sensor AI（感測器層）：小型 AI 模型部署於感測器端，執行初階資料預處理與異常判斷，減少非必要資料傳輸，降低網路頻寬與後端負載。
- Gateway AI（閘道層）：集中處理來自多感測器的數據，執行複雜模型推論，並保留原始資料以支援後端訓練與追蹤分析，支援多任務並行與裝置彈性擴增。
- Server AI（伺服器層）：集中管理所有邊緣設備與模型版本，執行 AI 模型再訓練與自動部署，整合跨設備、跨場域資料作為高層邏輯運算與決策依據。
此架構具備多項技術優勢：
- 分層運算設計與分工
- 大規模即時數據處理
- 開發與部署彈性高
- 系統穩定性與維護效率高
- AI 持續自動學習與模型更新
與傳統集中式AI系統相比，三層式架構更能因應多感測、高資料量的挑戰，也提升整體運算效率與系統可用性。特別適用於智慧製造、工業自動化、智慧城市與物聯網等需處理大量即時數據的產業，是企業實現AI驅動轉型的最佳解決方案。