採用RAG技術建立知識庫，搭配條件式規則設計處理常見業務邏輯，並透過Prompt Engineering技術優化回應語氣與風格，最終整合GPT模型與LINE聊天介面，實現一套結合語意理解與精準應答的智慧客服系統。打造能即時應答、深度理解的智能客服，支援 LINE 官方帳號對接，亦可擴展至網站、APP等多平台，回覆內容可依品牌風格調整語氣與用詞，展現品牌專業形象增強客戶信任與品牌黏著度。AI客服24/7在線，隨時回應客戶需求，全面提升服務效率與顧客體驗
檢視內容「派藥神器」以「聊天機器人與AI語意分析模組」等技術，將散落在各網站的農業資材訊息整合在聊天機器人平台。 透過「派藥神器」聊天機器人的對話情境，引導使用者找到適合使用、合法的農用化學農藥與友善農法資材，輕鬆簡單又有效率地取得農業資材訊息。 此外使用「新詞Direct」- 農業AI語意辨識模組與自動化分析之演算法，讓使用者不需要輸入精準的蟲害名稱也可以找到資材，同時減輕後台問答及管理人員的維運負擔。
檢視內容很多製造業的常用機台是缺乏物聯網通訊能力的傳統設備，即使本身內建感測器可將運作時的各項生產數據呈現在螢幕上供操作人員參考，但必須透過人為抄寫或另外在機台電路安裝傳感器才能夠將數據傳輸至後端系統。透過慧眼的協助，系統得以直接讀取機台螢幕上呈現的各項文數字生產數據，相較於前述其他作法，慧眼的優點包括低成本、施工時間短、不影響原有設備運作，並可避免人為抄寫的數據出錯或遺漏。慧眼的核心技術是結合深度學習的OCR技術，並具備可擴充性、非侵入式等特色。除了可串聯未連網的PC Based機台設備打造智慧工廠，並能應用於各種產業，提供智慧金融、智慧醫療、智慧物流…等服務，例如：銀行業的匯票識別、支票識別，醫療業的醫療費用單識別、保險單識別，物流業的提貨單識別、交貨收據識別…等。
檢視內容本PHM系統的核心價值在於其能夠精確地預測設備健康狀態與設備的製程狀態，提高生產過程的效率。透過結合IOT、邊緣運算，系統不僅能夠減少算力需求和演算時間，還能夠降低誤判風險，提高模型的遷移性。這項創新技術將為製造業的數位轉型帶來巨大的改變，協助企業實現高效運營和成本降低。
檢視內容AI避障功能特色在晶片成本增加US$1的狀況下，換成RGB sensor以及DeepMentor收集的dataset後，運用微型化大型AI Model並保有精確度，能精準計算距離及物件辨識，大幅降低False Alarm。 亦保有銜接Tof的架構，擴充性可利用其拉類型Sensor fusion，閃避其他的障礙物。
檢視內容傳統保全業者或社區大樓保全須以固定人力執行長時間重複關注且99.99%時間均浪費在等待，或是傳統感測器均只能偵測單一特定狀況。 而近年的人形感測監控於演算技術不成熟的狀況下，誤報率非常高（已經星堡實證），反而更增加客戶與保全業者的困擾與成本浪費。 本公司的分散式節點暨邊緣運算能有效降低誤報，且經由收集得之影像，能更精進影像識別能力，並且於系統學習之後，可經由線上更新客戶端系統，與傳統設備無法更新或更新困難相比，本系統更為靈活，且效率更高。
檢視內容使用者將產品說明、服務描述、想法輸入至本服務平台。平台透過自然語言處理，將關鍵字進行拆解及組成，找尋最適產業領域。並運用多國多語言 AI 自動翻譯生成和多國官方專利商標資料庫串接，僅需 5 分鐘即可自動生成檢索分析報告，達到節省過去長達數週至數月的95%的作業時間。
檢視內容漆料產業所謂的電腦配色,僅為從現有色中挑選在進行配色,若遇到新色實則無法調,皆仰賴師傅的經驗進行調配,因此遇到新色時皆要重頭調配,耗費了許多的人力與時間,且每個師傅因調色習慣不同,所配出來的結果一樣但成本卻差異很大。因此欲透過 AI 的導入,透過 AI 模型的訓練,讓 AI 可直接找出最接近的配方與最省成本之配方。AI 智慧辨色系統,系統可達到色彩分析,自動調配並依據成本進行排列,協助企業追求最佳化成本與利潤。
檢視內容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。
檢視內容本系統透過RF訊號演算法搭配AI即時推論技術，進行非酒精性脂肪性肝炎(NAFLD)偵測，量測時間僅需10秒，即可顯示肝臟病灶影像，同時可提供影像輔助定位、局部病變結果。此外，系統可將檢測結果之嚴重程度分為四個階段，醫師可藉由分數分級進行輔助診斷。本公司透過與Intel、遠傳電信、國家衛生研究院、長庚紀念醫院合作，將AI超音波技術佈署於Intel OpenFL(Open Federated Learning)，結合遠傳電信的遠距醫療平台，為醫生和患者提供視訊門診對話，使NAFLD脂肪肝篩檢更加容易。 過去醫師以理學檢測確認新生兒髖關節有無異常，檢測一位新生兒平均所需時間為15-20分鐘，本公司與林口長庚紀念醫院骨科團隊合作，研發之AI即時推論超音波系統可將篩檢流程縮短至30秒，除運算快速、可針對超音波影像進行自動判讀，亦可量測髖關節角度，以判斷新生兒髖關節是否異常，避免錯過最佳黃金治療期。
檢視內容本系統運用 DeepLabV3 深度學習演算法，建構一套針對保安零件瑕疵辨識的 AI 模型。為提升辨識準確率，開發團隊進行了多種攝影鏡頭與取像環境的測試，共拍攝 1,200 張探傷缺陷影像做為訓練資料，藉此強化模型辨識能力。系統透過筆電連接 RS232 轉 USB 介面，接收啟動指令後，每秒擷取 30 張即時畫面，並對每張影像應用 C1 子項所設計的瑕疵辨識演算法進行判讀，並即時在螢幕上標示出探傷瑕疵部位。整體架構可應用於製造流程的品質控管以及非破壞檢測的磁粉探傷，提升檢測探傷效率化和省人化，協助企業實現智慧缺陷非破壞檢測的探傷解決方案目標精進。
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