應用案例

SpotCam智慧影像AI服務是一個平台服務(後稱平台)，使用SpotCam攝影機的使用者除可使用一般影像監控系統相關功能外，並可以訂閱額外提供的影像分析服務，透過每月或是每年付費的方式，使用低成本的價格便可使用到過往高成本的影像分析服務。 目前SpotCam已整合進雲端平台的分析服務有：人臉辨識、人類偵測、嬰兒哭聲偵測、遺失物偵測、電子圍籬、寵物偵測、車輛偵測、昏倒偵測，以下介紹各分析服務的內容： 人臉辨識：事先設定好需辨識的人臉，當有人進入畫面時，判斷是否為已設定的人臉，若不是則為陌生人 人類偵測：偵測畫面中是否出現人類 嬰兒哭聲偵測：偵測環境中是否有嬰兒哭泣 遺失物偵測：偵測畫面中是否有遺失物 電子圍籬：偵測畫面中是否有物體通過設定的界線 寵物偵測：偵測畫面中是否有寵物 車輛偵測：偵測畫面中是否有車輛 昏倒偵測：偵測畫面中是否有人昏倒

BOTEE 是宏康智慧公司設計開發的人工智慧線上聊天機器人(Chatbot)， 商家可以使用它來幫助提供線上客服、行銷推廣，甚至販售商品的服務， 它能幫商家解決客戶問題、導入客流量以及提高客戶滿意度，是服務客戶與行銷自動化的線上工具。 使用BOTEE不僅能夠節省人力資源，並能依照客戶的需要提供客製化服務，增加觸及率，是商家在線上競爭必備的利器。 1. 7 x 24隨時與客戶在線上互動 2. 互動式引導找出客戶想要知道的資訊 3. 回答與解決客戶提出的問題，自動帶出客戶詢問的或判斷可能有興趣的公司產品或服務 4. 即時提供公司產品或服務資訊 5. 連結客戶至公司產品網站下單 6. 接受售後服務需求，啟動後續真人服務作業 7. 可以主動或應客戶要求連結至真人客服，真人客服可即時或待上班時接續之前的對話與客戶互動 8. 保存每一次與客戶互動紀錄，作為後續大數據統計分析與改進後台語料庫

LibraLung天秤肺影為電腦輔助偵測系統(Computer-Aided Detection, CADe)，以人工智慧(AI, Artificial Intelligence)技術，輔助專科醫師判讀胸腔電腦斷層(CT, Computed Tomography)之肺結節影像。本系統以網頁介面操作，具備「肺結節偵測」及「輔助自動報告」兩大功能。 當系統偵測肺部電腦斷層影像疑似肺結節存在，系統自動於影像中標記肺結節之VOI(Volume of Interests)，以及對應肺結節之類型(Class)、肺葉位置(Lobe)、長短軸(Axes)及體積(Volume)資訊，並經由橫切面、矢狀面、冠狀面、最大投影橫狀面觀察肺結節型態。輔助肺結節偵測範圍，包含肺結節最大直徑尺寸為4 mm(含)至30mm(含)，類型不限為實質(Solid)、非實質(Non-Solid)或部分實質(Part-Solid)。 本產品經國內醫學中心測試，模型在偵測肺結節之FROC表現，平均每例偽陽個數(average number of false positives per scan)為2時，靈敏度(Sensitivity)為94 %；在肺結節之類型分類表現為Precision=0.93, Recall=0.93；在肺結節所在肺葉位置分類表現為Precision=0.99, Recall=0.99。

如何避免用藥疏失是值得探討的一個重要課題在一般的用藥疏失事件中，配藥錯誤主要的因素，而造成配藥錯誤的主要原因，是由於藥名或包裝類似造成。慧誠智醫透過“AI機器學習技術”利用智慧視覺的辨識技術，對放入與取出的藥劑及劑量與數量進行確認，智慧藥櫃可減少人為錯誤導致拿錯藥品及數量等問題，避免醫療糾紛，以達到安全用藥的目標。

由於各式瑕疵原因分別在不同製程情境發生，於電鍍後進行判斷較能夠有效提升品質管制效率，需採用全檢模式以肉眼辨識，辨職難度高且高度仰賴人員的經驗，且遺漏比率約10%。透過以AOI自動光學檢測加上深度學習技術，克服金屬扳手反光之特性，提高瑕疵的辨識率(1) 縮短品檢作業時間：透過AOI智慧瑕疵檢測系統，每隻扳手檢測時間自3-4分鐘縮短至約3秒，統計報表由系統自動產出取代過去人工抄寫，且避免篩選遺漏。(2) 老師傅經驗數據化及標準化：依實際檢測數據進行標準差異值統計分析，回饋QC工程標準以優化公差設定值。(3) 生產批及不良品數量整合串接電子看板及MES、SPC系統，提高資訊即時性及加速管理報表產出。

眾至AI SPAM融合了先進的人工智慧技術，主要分為AI寄信行為分析和AI內文分析兩大核心，有效提升郵件篩選的準確性和防護力。在AI寄信行為分析方面，系統通過分析郵件的表頭，識別郵件是否來自正常的寄信行為，或是由大量發送的異常行為所觸發。正常寄信行為通常依賴SPF、DKIM、DMARC等郵件認證標準來進行身份驗證，而異常行為則多見於批量發送郵件，例如電子報、通知郵件、垃圾郵件或釣魚郵件，這些郵件的寄信行為異常將作為主要判斷依據。通過這一過濾方式，系統能夠準確識別出潛在的垃圾郵件和釣魚郵件。在AI內文分析方面，系統依據電子郵件的內容特徵進行分類，運用AI演算法對郵件內文進行深度解析，包括語句特徵、發送時間區間、附件內容、外部連結的數量和特徵等。這些內容特徵有助於識別正常郵件、電子報、通知郵件、垃圾郵件及釣魚郵件。系統通過綜合分析內文及寄信行為，達到高效分類和篩選的目的。

面對高教少子化的趨勢，實施人力精簡的對應策略，導致電話客服人力服務能量捉襟見肘。 因此，因此本公司與人工智能公司合作，將教育平台導入智能客服，以減輕人工客服與導入使用者之問題處理, 若無法解決再行轉接專人諮詢，以降低使用者之服務壓力。

需確保雞隻完整性，以利分切人員能分切較完整的雞隻部位，避免浪費。原先需仰賴人工作業，每日檢查雞隻空掛、斷翅、斷頭、半斷等狀況，檢查完後仍需仰賴人力滕打工時，紀錄分切多少雞隻與各雞隻部位，相當耗時。該客戶因此委請緯謙利用AI訓練辨識雞隻照片，能快速過濾掉不完整的雞隻，並能進行統計與分析，以期能節省人力付出時間。

優愛德利用大數據技術，整合企業行銷所需的數據，包含 Google Ads、Facebook Ads、Google Analytics 與 粉絲團等資料，歸納成媒體 (Media) 、受眾 (Audience) 、產品 (Product) 等維度偵測與追蹤 60 個以上 AI 行銷指標建構成企業的關鍵數據地圖 (MAP)，服務包含使用者行為追蹤、廣告素材分析與建議、產品銷售預測、自動化媒體預算分配等，讓企業行銷在數位策略執行上可快速反應市場變化。

本應用透過LSTM預測模型對靈芝種植環境中的關鍵參數（如溫度、濕度、CO₂濃度）進行即時預測與動態控制。系統整合感測器與邊緣運算設備，建立智慧環控平台，自動啟動風機、加濕器與照明設備，減少人工作業與誤差。該模型結合雙向LSTM與注意力機制提升預測準確性，搭配多目標優化控制策略，有效提升靈芝產量與能源效率，並透過可視化平台（戰情室）監控整體生產狀況。

Linker的Ground Truth服務旨在提供高效、準確且可靠的數據標註解決方案。Linker AI平台具有持續學習的AI演算法技術，能運用人工智慧技術增進自動標註準確度​，減少數據品管成本與整體輸出。平台​透過人工微調整參數，再運用相輔相成的Golden Sample機制，檢驗每次模型產出之metrics數字以確保更好的結果；再把標註好的資料放入平台做訓練，以保證品質達到客戶需求標準。Linker AI自動標註平台大幅提高客戶標註效率，為客戶節省許多時間和人力成本。另外，人工標註容易出現主觀判斷和錯誤，導致標註不一致或不準確。Linker AI自動標註平台利用深度學習演算法和大數據訓練模型，對影像進行更高精度的標註，提供準確的標註結果。再者，Linker AI自動標註平台能提供同時標註多種類型的對象和場景，大幅擴展標註的範圍，為客戶提供更全面和多樣化的數據，用於訓練客戶的自駕車系統，而多樣的標註數據也可以使自駕車系統更好地理解和預測各種交通情境，提高自駕車運行的安全性和適應性。

透過服務設計的介入，提供完整以使用者為導向的設計規範，不單僅以現有問題解決為主，而是透過四大角色象限: 管理者、生產員、品檢員與客戶，進行以服務設計流程全盤規劃統籌並導入技術應用的思考方式。透過實地觀察、用戶訪談、用戶旅程地圖以AS IS-TO BE的方式展開，實際挖掘人、機、環三者間的關係並產生關鍵服務需求，導出設計解法與服務藍圖並執行之。 以此為觀點，場域透過智能檢測針織生產數位分析平台，可詳實記錄分析生產參數，針對產線設備與作業人員進行稼動分析，並即時了解生產狀態，透過品質預測，找出影響品質的特徵因子，達到品質監測改善之目標，提供管理者與顧客有效掌握生產進度與品質之生產數位方案。

市中心舊城區第二期路網壅塞告警機制與路網動態號誌策略，主要範圍包含成功路(含)以南、府前路(不含)以北、金華路(含)以東、北門路(含)以西，透過影像式自動化路況偵測系統、路網動態號誌策略，達到道路即時監控、動態控制及增進道路交通運行效率之目標。

人才選擇公司的世代來臨，透過Apollo獨家招募功能Lasso AI Video Interview先面試再篩選，縮短招募時間，讓企業實現大批量招募；針對不同職缺設定相對應的問題，提供快問快答、選擇題、基本答題等題型，讓企業實現結構化面試題型，結合AI應用分析潛在情緒資訊、透過綜合加權評比客觀分析，自動生成人才矩陣快速篩選網羅試才。<業界唯一>做到一體化招募管理，Lasso AI Video Interview與企業招募網站和招募、人資系統完美整合，從內部職缺申請、公告、履歷蒐集、篩選、視頻面試、面試官審查紀錄、人員錄用簽核、錄用通知一直到建立員工資料，整個作業流程僅需單一平台即可完成，幫助企業打造專屬人才庫和完美實現一體化招募管理流程。

開發國家因人口老化、少子化、勞動條件提高等變遷，傳統零售業面臨人力短缺及人事成本高漲的壓力，導入自助結帳系統已逐漸形成趨勢。Technavio的分析師預測，從2018年到2022年期間，全球零售商店自助結帳終端市場將以18.63％的年複合成長率成長。近年來由於影像辨識結合人工智慧的快速發展，再加上相關硬體技術漸趨成熟且成本下降，採用影像辨識商品外型特徵的技術發展自助結帳已成主流。市場現有的自助結帳系統多採用條碼辨識技術有其先天上的限制，曾興起使用 RFID 技術成本因素也難以普及；AI多鏡頭自助結帳系統運用多鏡頭協同拍攝，結合AI類神經網路與感測器融合技術之開放式互動結帳平台，商品可以自然擺放(瓶裝、罐裝、鋁箔包商品可以豎放)直接進行辨識，針對易混淆商品透過重量感測以提昇辨識率。另外可搭配使用現金支付、悠遊卡等多元支付機台，實現「不用排隊結帳」消費體驗新風潮，商品結算速度較現有店員提升50% 促成實體零售數位化，為新世代零售服務門市提供優良自主結帳之解決方案。