應用案例

UNI-PIC AI 智慧服務機器人

在 2018 年Computex 會場，工研院展示了多款智慧無人機應用。這些無人機各有其功能及特色，如可設定飛行路線，能一鍵執行飛行任務，臺灣警政署、高鐵、水庫管理單位也使用工研院無人機來執行任務。電信操控無人機隊配備高解析變焦攝影機，結合航點規劃可在空中進行精準拍攝，運用 AI 影像分析技術可快速判斷觀測目標，適合用在工程設施的安全檢測，如勘查鐵路、水庫、橋梁、快速道路或是高樓層建築等。而長效智慧分析無人機，因配有繫留供電和自動捲線器，可長時間不間斷在制高定點監控，經工研院測試能持續飛行6小時以上，並具有抗干擾定位功能。此外，若無人機結合複合動力系統和輕量化航空用引擎，適合防災空拍巡檢、物流運輸、高壓電塔輸配電系統巡檢等。

本案例使用視覺辨識銲道的位置和姿態，再驅使機械手臂進行全周銲。同時進行銲接品質之AI檢測，在銲接完成的端板上方架設一台CCD，捕捉銲道的影像，使用訓練好的模型便可立即辨識出端板銲道的各種缺陷和瑕疵，若辨識出有缺陷或瑕疵的端板會發出警示，通知工作人員進行補銲之作業。

過去污水處理作業多仰賴人員定時巡檢，無法即時掌握閘門是否被垃圾或油脂阻塞，經常導致排水不順、水體回溢等問題。尤其在大雨或突發事件時，錯過處理時機更容易造成環境災害與人力負擔。 本系統專為改善上述問題而設計，透過部署於截流站現場的影像監控與感測裝置，即時掌握水面與閘門情況，搭配人工智慧技術自動辨識是否有異物阻塞（如漂浮垃圾、攔油繩、雜物等），並在出現異常時主動發出警示。

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。

在分秒必爭的產銷協調過程中，食品業者時常面臨供過於求造成浪費，或是供不應求錯過商機的情況。為了解決供應鏈產銷不協調的問題，Decanter AI 提供快速、易用、準確的自動化機器學習引擎，協助食品業者進行冷藏食品出貨管理，達到精準掌握終端消費市場的需求。此外，透過直覺的圖形化介面，Decanter AI 讓不具資料科學背景的 IT ⼈員，或是業務單位中不具編程背景的採購經理都能輕鬆操作，讓企業迅速建立精準的 AI 模型。

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。

受輔導廠商的椰果產品製造流程中，產品封膜完整性是藉由人工抽樣檢查，因人力資源安排與產線速度不慢兩個因素，目前抽檢覆蓋率為2.5%。封膜不良的產品一但出貨，不但造成單罐產品損害，也影響同箱產品、運輸工具的汙損，並招致蚊蠅，對整體造成危害，影響商譽。 另外，本產品是高濃縮加工食品，封膜不良若無檢查出來，且買家也未檢測，可能造成食安風暴，十分危險。 因此廠商想導入AI品管檢測方案，一方面想提高檢測覆蓋率，另一方面也希望AI系統可以準確地挑出封膜不良產品，減少不良品出貨的機會。

牧場即時監控與告警、產蛋率預測

青農好夥伴

基於設備大數據的預測性維護與診斷 AVEVA PRiSM的APR技術 (Advanced Pattern Recognition先進模式識別)，將設備的實時運行數據同其特有運行模式進行比對，發現系統行爲的細微差異，從而對設備可能存在的問題進行提前預警，實現對設備的預測性維護。早於傳統報警系統數天、數周或數月進行預警 傳統的警告方式為設定上、下界限，但PRiSM是以點的周圍來計算，利用演算法建立一個正常的模式，當實際值和預測值之間的偏差超過允許的限制時進行預先報警。

商業電子郵件詐騙（Business Email Compromise，簡稱BEC）為近年新興的全球性資安威脅，造成各企業每年合計超過百億美金損失。犯罪組織針對受害企業以各種方式入侵、長期潛伏盜取資訊，最後策畫騙局誘使受害者匯款或與錯誤的對象交易。 此類犯罪中，關鍵的詐騙信件常與一般的商業或私人信件無異，因為與商務情境、日常往來行為相符，BEC信件甚至不需含有網址、附檔等可供技術性偵測防護的內容，讓防毒、阻擋點擊的防護措施無從著手。 Openfind網擎資訊為國內郵件資安領導廠商，具有最高市占率並輸出至日本等國。針對各種惡意威脅信件，雖已研發推出各式產品服務，可由信件附檔、信件寄送行為中辨識威脅郵件，仍然持續觀察到市場上缺乏對BEC更精準有效的偵測技術，對於不含有惡意附檔或可疑網址的信件，系統能偵測或理解信件內容之自然語言、感知其意圖，提醒使用者注意，期望能將AI技術落實在資安領域，提升企業競爭力。

透過整合進企業現有的客服系統輸入對話雙方的語音，經過資料預處理後分離出不同的對話人員，再分別分析其情緒，此資料透過 API 會傳給客服系統，可以根據分析結果以分時情緒變化圖的方式呈現出來，可有效呈現客服人員在服務過程中，雙方的情緒變化，進而分析客戶對於服務的滿意度，進而讓客服中心的營運主管可透過AI 進行客服人員品質檢測，解決原有質檢流程人工隨機抽樣，進一步精準分析客服中心整體營運狀態，透過語音情緒分析技術可以有效衡量客戶的有效性與真正效益等指標，解決客服中心進行質檢瑣碎的人工流程及透過AI 增加客觀的分析維度改善整體客服中心的營運績效。

傳統購買蝸牛苗僅能依據人工推估數量(因蝸牛苗細小不易計算)採購，其數量參差不齊，造成買賣之間的紛爭以及財物損失，紛爭事件更是因養殖蝸牛興起，隨時間與日俱增。故，針對國內迅速成長之蝸牛養殖市場，藉由賣家提供之大兩蝸牛物件之照片，建立大數據資料庫，建立影像辨識R-CNN模型，辨識往後之拍攝照片中計算物件個數(蝸牛幼體)，提供之蝸牛影像辨識服務，協助養殖賣家獲得精準蝸牛數量，降低人為預判之損失及紛爭。

開心AI 客服機器人，透過與客戶對話，引導顧客留下資料(需求)，讓人工客服可快速接手，解決問題。機器人可判斷說話者的意圖，取得對話中的重要訊息，執行對應動作。並根據訊息應對邏輯、語意資料庫，自動學習應答。開心AI已串接facebook、LINE，將訊息整合到統一窗口管理，可多人同時線上客服， 整合AI與真人，既有效率又有溫度。