應用案例

鑑識人員在現場採集「可疑指紋」跡證後，必須進行「關係人」或「被害人」指紋排除，避免比中無辜關係人，造成鑑定資源浪費。 本團隊採用最新人工智慧AI 建模協助「關係人指紋」的現場指紋排除，從原本的人工作業變成自動化。

透過使用者的個性屬性資料分析預測可能喜歡的內容，如從使用者的年齡、性別及過去的流覽紀錄等，當使用者正在流覽文章時，系統將自動分析使用者偏好的類型、從流覽的時間分析對於該部文章的喜好程度等，機器自動追蹤使用者的喜好，以更精准的推薦使用者正在想看的內容。 系統不斷的自動學習使用者個性的流覽行為，個人化的推薦是即時更新的，即當網站的來源內容或使用者流覽行為發生改變時，推薦序列會自動改變，為使用者即時提供感興趣的內容。

本計畫之適應性號誌控制策略，主要係透過本計畫建置之6支CCTV配合AI影像辨識技術，偵測路口各方向之綠燈使用率與停等長度是否回堵至上游路口，並進行適應性號誌控制參數之推導。

BeRobot教育型機器人產品開發實驗平台，結合人工智慧,物聯網,智慧感測技術，可同步控制32軸強壯有力的超精密數位伺服馬達,LED,感測器,喇叭,無線通訊,鎂鋁合金骨架，支援10種程式語言(圖形介面,Basic,C++,C#, APP,Scratch,Python,Labview…)，可擴充30種感測控制模組，可以語音控制,腦波控制,手勢控制,紅外線/藍芽/wifi/RF/APP遠端遙控，以最高要求品質在台灣量產多種仿生結構型態，品質極佳符合環保安全規範，具備30等級機器人STEAM實驗課程，適合 108課綱最新科學素養學習指標，多種款式組合功能 可分別滿足兒少學習、小學、中學、大學各階段教學教具、學術研究、技術開發實驗、成人職訓教育..等教學工具。http://www.BeRobot.com

AI數據整合 –企業數據中台引擎：結合AI應用與產業數據整合，已導入餐飲及零售業 目前積極與神通電腦集團合作洽談 即將結合該公司力推的Sugar CRM系統串接ERP與CRM之數據，共同打造製造業合用的數據中台。 AI Key in –NLP+OCR導入：以OCR+NLP的方式整合AI，協助燈飾與散熱片製造業客戶，將客戶的訂單與圖檔等文件Training分群 最終再用RPA模擬人的操作將分類好的資料回填到表格中，協助客戶大量節省了60%人工Key in的工作量。 AI 社群分析 –NLP+3D視覺化：以NLP + 自行開發的3D社群網絡引擎，協助客戶建置YOUTUBE聊天室語料分析。

依據國外NGSS課綱以及國內新課綱所列出的科技領域學習階段指標，收斂相對應的學習力指標，規劃出五個學習階段：幼兒啟蒙、結構與動力、基礎程式、機器人發展及高階AI應用，並發展其適合的教學內容。 此學習方案是基於國際知名的兩大機器人賽事 (WRO & FIRST)，目標透過競賽與國際人才進行交流，進而激勵學生在科技領域方面的途徑不斷拓展，發展團隊合作與競賽並存的理念。 教具為有效整合IT+OT應用，達到教學之目的，開發了兩套AI機器人套件組。入門機器人包含自動控制、電機、機械工程、STEM 科普等相關機器人教育之機器人微控制器與學習基礎套件；進階機器人則搭配攝像機、樹莓派、無線搖桿，可實作多功能變化的 AI 機器手臂、AI 自動駕駛車等。並發展多種實務課程，如將生產流水線搬到課堂上學習，實踐產業學習的環境。 教案及課程部分，入門鎖定國高中生，與翰林出版社合作開發初階AI教材「出發吧!自走車! 」，推廣至全台國中；進階套組則針對高中以上至產業人士，開設AI進階機器人研習課程。

此專案的目標是開發一個基於人工智慧和機器學習技術的鋼胚收料電子化 與鋼胚表面影像辨識系統，此專案能夠在鋼胚收料時透過人工智慧的系統將資 訊電子化，並透過影像辨識準確地檢測鋼胚表面的缺陷、異常和鏽蝕。透過這 樣的系統，我們希望能夠實現以下目標：A. 提高生產線上的檢測效率和準確性；B. 減少人力成本和檢測錯誤；C. 改善產品質量並提高客戶滿意度；D. 提高生產過程的安全性和可追溯性。

隨著電商的蓬勃發展，平台上的商品數量日益增加，消費者對於搜尋商品的效率及瀏覽體驗要求越來越高。然而傳統電商平台在商品搜尋上常面臨搜尋範圍有限、標籤不精確、個人化推薦不足等問題，導致消費者難以快速找到所需商品，進而影響購物體驗及轉換率。 為了解決上述痛點，意藍使用先進的人工智慧（AI）技術，並結合語意分析與個人化推薦系統，全面提升商品搜尋和標籤管理效率，賦予商品具有使用者搜尋意圖的標籤，從而優化用戶體驗。首先我們提供關鍵字與標籤搜尋服務，並搭配商家客製的搜尋排序，以提高資料搜尋查找效率與商品曝光率；同時，針對使用者行為和興趣，提供精準的個人化商品推薦，提升用戶的購物轉換率。另也提供商家自定義排序功能，根據商家的優先級和策略進行商品排序，增加商家商品的曝光和銷售。

因現場操作人員無法兼顧所有機台確認狀況，當織帶編織錯誤時， 需到最後品管包裝才能確認錯誤，現場機台編織織帶60~70碼/時，會造成相當長度的損失。 當織帶會遇到明顯不良包括脫線、預計導入鞋帶工廠織帶良率檢測系統改善品管流程提前修正錯誤降低材料耗損。

本計畫針對各種異常狀況使用不同的方法偵測，其中異常狀況有：壅塞、事故狀況、異常物件及逆向行駛，透過追蹤模組判斷是否發生異常事件。首先探討壅塞，壅塞發生在車流量大導致車速緩慢的狀況，針對此現象可以透過追蹤模組取得車速，若平均時速低於高速公路的60km/h 最低速限，則判斷壅塞。第二點事故狀況，由於在道路上行駛時須保持安全距離，若兩車距離過近，則會提高碰撞的機率，在事故發生前透過軌跡判斷兩車是否在前方會有交集點，並在兩車發生重疊時則判斷兩車相撞。第三點是否有異常物件，將一般道路上禁止出現的物件加入訓練樣本，以高速公路為例，正常情況下不會有機車出現，若畫面中辨識出異常物件則進行追蹤。最後一點逆向行駛，在路上行駛方向與其他車有所不同，在追蹤時軌跡會與正常情況下有異，判斷軌跡方向異常時發出警示將團隊所使用的 Smart AVI 與目前最常被使用的影像辨識技術之一的 YOLO 相比。雖然 YOLO 可以辨識的種類較多(屬於通用解決方案)，但要運用在交通方面則是Smart AVI 較具備優勢，因架構與設計屬於特定領域的解決方案，其訓練所需要的樣本數較低，演算速度也更快，最重要的是具備追蹤物件的功能。

智能電話客服機器人透過電話管道為客戶提供與傳統客服一致的使用者體驗，但可以藉由快速接聽電話減少來電客戶的等待時間，也協助引導客戶反映問題，將整理的來電結果交給客服人員作出妥善安排迅速處理，並能夠將客服人力從高重複性的前期例行應對工作中解放，轉而投入處理真正需要複雜規劃判斷能力的客戶問題，提升客服部門的價值。鼎新電腦的「大人物」部門具備研發整合「大數據、人工智慧、物聯網」各式應用的能力，能夠為企業分析需求並量身打造適合的人工智慧應用。智能電話客服機器人的核心是基於自然語意處理（NLP）技術的聊天機器人，以深度學習與機器學習分析客服語料後建立智能客服對話模型，並整合文字及語音的識別及應答，可以跟使用者進行自然語言的互動。

MEW Reality XR Studio虛實製播服務平台整合本地語音辨識（ASR）、自然語言理解（NLU）、語音合成（TTS）與知識檢索（RAG）等AI核心模組，實現在Kiosk等邊緣裝置中即時、離線的智慧互動體驗。平台針對台灣在地語音特性開發繁體中文TTS與語意理解技術，支援情境感知、情緒語音風格調整與長文本韻律優化，大幅提升虛擬助理的自然度與同理性。 此外，平台提供虛擬角色即時製播功能，結合動作捕捉、3D角色同步驅動與即時渲染，支援Vtuber直播、虛擬導覽、XR展示等應用場景。用戶可藉由直觀控制介面與標準化角色綁定流程，高效完成互動內容製作。平台同時具備邊緣運算資源調度與本地知識庫自學習機制，有效降低對雲端依賴、節省頻寬並提升數據安全性。透過AI與XR整合的雙軸設計，MEW Reality不僅強化多場域智慧應用，也為產業提供具成本效益的沉浸式互動解決方案。

卡洛地常年參與由微軟贊助的 Azure 或 AI 相關技術的企業培訓，包含 Azure Analytics 及 Azure AI (Machine Learning、Cognitive Services、Applied AI Service) 課程，透過實作體驗幫助客戶拓展其 Azure 專業知識。在 Azure 沉浸式工作坊 (AIW) 系列中，提供客戶所尋找的 Azure 專業知識和實作體驗，推動對解決方案的需求。 因應今年當紅的 ChatGPT 技術，微軟特別針對台灣製造業大廠設計 Azure OpenAI Servie 搭建 KM 系統的一日 workshop 課程，並委託卡洛地為客戶輔導，此實作 workshop 演示利用 Azure OpenAI 以及 Azure Cognitive Services，整合企業內部數據。

緯創軟體具備專業的資料處理團隊，快速處理任何格式的大量資料，包含資料的收集、擷取、標註、分析; 協助客戶專注在AI 產品的開發!

本公司將AI語音評估導入英語數位學習平台，提供學習者英語自學與英語口說練習，並提供教學者透過平台取得學習者之AI語音評估學習成果，透過數位學習平台填補英語口說的練習缺口，以強化英語教學者與英語學習者對口說訓練的需求。