23. 某製造業公司計劃將 AI 導入生產線瑕疵檢測流程，目前瑕疵樣本約 800 張(含 各類瑕疵類型)、正常樣本約 15,000 張，現有 IT 基礎設施為地端伺服器且無 GPU， 且生產線環境需於地端即時完成推論，檢測需求為每片零件須在 100 毫秒內完成 檢測，且預算為中等、無法於短期內大規模採購硬體。工程師正在規劃第一階段 的 AI 導入方案，請問下列哪一種規劃最為合適？
(A)從零訓練一個大型 CNN 模型，並採購高階 GPU 伺服器以滿足推論速度需求；
(B)採用預訓練模型進行 Transfer Learning，針對瑕疵樣本進行 Fine-tuning，並使 用模型量化(Quantization)或蒸餾(Distillation)技術壓縮模型以符合延遲需求， 部署於地端；
(C)因樣本數不足，建議先暫緩 AI 導入，待蒐集至少 10 萬筆瑕疵樣本後再啟動 專案；
(D)將所有影像上傳至雲端，使用第三方 AutoML 平台自動訓練並部署，以節省開 發時間