PoC 是證明「模型看起來可行」的階段。量產則是建立「即使現場持續變化，仍能穩定營運的系統」。兩者之間的落差，往往不只來自準確度，而更常出現在營運信任、資料一致性、變更管理與現場工作流程整合。
PoC 與量產的「成功條件」不同
PoC 關注的是「在限定環境中是否運作良好」。量產則關注「即使現場持續變化，是否仍能一致地營運」。
重點
AI 從 PoC 走向量產時，問題的核心會逐漸從「模型」轉向「系統」。因此，成功條件不能只有準確度，還必須包含資料一致性與營運信任。
從 PoC 到量產常見的中斷原因
- 資料定義不一致: schema、缺失值或 timing 在 PoC 與量產環境不同
- Distribution shift: product mix、recipe 與 tool state 持續變化
- Label 限制: metrology 延遲或 ground truth 不完整
- 評估標準不同: 量產還必須考慮風險、責任與 auditability
- Workflow gap: alert 沒有連接到 action、approval 與 prevention
- 低估 maintenance: data definition 與 pipeline 有時比 model 更容易失效
量產需要的基本原則
- 一致的 data definition 與可重複使用的 flow
- quality、version 與 lineage 追蹤
- 自然連接到實際決策與 action
- 環境變化時仍能維持信任的 change-management 規則
可以把它想成試車與每天通勤的差別
PoC 像是在測試場確認車子能不能正常行駛；量產則是在下雨、施工與塞車的情況下每天開車。車子可能是同一台，但真正營運時需要滿足的條件完全不同。
本公開說明刻意不包含客戶特定的實作細節、schema、API 與內部機制。