架构的搭建需要结合产线的实际需求，比如：
a、数据吞吐量的大小；
b、生产节拍的要求；
c、产线的实际数量；
基于上述需求来灵活选配我们的AI平台架构，如果生产节拍过高，基于现有的5G+工业互联网技术也是无法满足实时生产的需求，那么就需要完全边缘化训练推理架构模式并与产线设备通过PLC进行实时通信；
另外，如果说产线数量多，数据量大，需要频繁进行AI训练，且也需要满足实时生产的需求，那么可以采用云训练+边缘推理的架构模式，实现数据的集中管理和训练，降低硬件投入和管理成本，同时AI推理下沉至边缘侧，满足实时推理的需求；