AI邊緣資料中心示意圖

東海旅客鐵道株式會社（以下簡稱 JR 東海）、Preferred Networks 株式會社（以下簡稱 PFN）以及 Actia 株式會社（以下簡稱 Actia）已簽署基本協議，將針對在 JR 東海事業區域內設置 AI 邊緣資料中心（註 1）（以下簡稱 AI 邊緣 DC）的分散式 AI 基礎設施建構進行共同研討。

近年來，AI 的應用在多個領域迅速擴大，為了即時處理大數據，相較於一般的雲端服務，具備低延遲特性的 AI 邊緣 DC 其重要性正日益提升。

本項計畫將結合 JR 東海集團所擁有的東海道新幹線沿線閒置土地與網路、PFN 所開發的國產 AI 半導體「MN-Core 系列（註 2）」及 AI 相關技術，以及 Actia 所具備的服務規劃、開發與營運專業知識，共同研討建構國產的分散式 AI 基礎設施。

藉此，目標為透過活用 AI 來提升沿線地區的價值，例如車站周邊的自動駕駛與智慧城市化，以及工業地帶中活用實體 AI（註 3）的智慧工廠（註 4）化等。

１．簽署日期

２０２６年３月３０日

２．內容

①　針對 JR 東海事業區域沿線等地設置 AI 邊緣 DC 的可行性與營運模式進行研討 ②　針對 AI 邊緣 DC（貨櫃型／模組型註 5）的設計與建構進行研討 ③　針對邁向社會實作的商業模式進行研討，並整理相關制度與規範

３．各公司評論

東海旅客鐵道株式會社　代表取締役副社長　中村 明彥 AI 技術已成為支撐社會基礎設施與產業升級的重要基石，若要安全且高效地發揮其力量，整備具備低延遲與優異安全性能的 AI 基礎設施至關重要。JR 東海集團將活用在鐵道營運與沿線開發中所累積的基礎設施營運能力及與地區的合作力，與合作夥伴企業共同針對建構安全且可靠的分散式 AI 基礎設施進行研討，目標為對提升沿線地區價值做出貢獻。

Preferred Networks 株式會社　代表取締役社長　岡野原 大輔 隨著生成式 AI 與實體 AI 進入全面普及期，作為低延遲且堅固的分散式 AI 基礎，AI 邊緣 DC 在未來將變得更加重要。在支撐日本經濟與產業的工業地帶及都市聚集的東海道新幹線沿線，研討建構貼近 AI 使用現場的 AI 邊緣 DC，我們認為這不僅能強化日本經濟與產業的競爭力，亦能對提升沿線地區價值做出貢獻。期待本項計畫能成為推動產業現場 AI 實作邁向現實且迅速發展的基礎。

Actia 株式會社　代表取締役社長　北野 幸雄 在於現實世界中自主運作的實體 AI 領域，即時回應性是兼顧高度安全性與生產力的關鍵。東海道地區雖然聚集了代表日本的產業與都市機能，但同時也是遠離大型資料中心的推論基礎設施空白地帶。本計畫將結合可靈活部署的 AI 邊緣 DC 與本公司的專業知識，透過社會實作貼近使用現場的基礎設施，目標為對提升沿線地區價值與強化產業競爭力做出貢獻。

（參考）用語解說

※１：邊緣資料中心 配置於使用者或設備附近，在現場高速處理數據的小型分散式資料中心。相較於一般的雲端服務，透過抑制通訊延遲，能高效率地實現 AI 處理、IoT 服務及即時控制等功能。

※２：MN-Core 系列 由 PFN 開發的國產 AI 半導體，第一代產品曾三度獲得超級電腦省電性能世界第一。預計於 2027 年提供針對生成式 AI 的 MN-Core L1000。

※３：實體 AI 整合 AI 與機器人技術，在現實世界中自主進行辨識、判斷與行動的次世代技術。能實現現場業務的高度自動化。

※４：智慧工廠 透過數位技術連結工廠內的設備與生產流程，並活用 AI、IoT、機器人技術等，實現生產力提升、品質提升與節能化的高度自動化工廠。

※５：貨櫃型資料中心／模組型資料中心 將伺服器與電源等設備收納於貨櫃內或建築物等小型單位（模組）中的資料中心。相較於一般資料中心，能以更短的時間與更低的成本進行建構，且擴充與遷移也較為容易。

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  • 來源：PR TIMES
  • 分類：partnership