應用案例

在電子商務面進全球化競爭壓力下，富邦媒體科技 (momo) 導入工研院發展之「電子商城融合多元方法之混合式推薦技術」，提昇消費者線上購物體驗。工研院的技術融合了多元演算方法與線上、線下兩階段之使用情境偵測，這項混合式推薦技術能分析使用者的瀏覽習慣、購物行為、消費需求與偏好，在短短 2 秒內，從近百萬商品中，精確演算出適合推薦之商品，優先列入推薦，打造快速便利的多種個人化推薦應用，包括首頁主題購物樓層及商品頁、分類頁的推薦應用等。工研院更運用與 Amazon, Netflix 等國際大廠類似之A/B Testing機制，不斷優化推薦成效。富邦媒體科技總經理林啟峰表示，工研院的混合式推薦技術，大幅提升 momo 消費者點擊率達 1 倍，藉由個人化推薦帶動的營收佔比亦達 10%。

(1)初始透過訪談產業專家確定預測需求及影響產品銷售預測之關鍵變數(例如季節，品項大類，淡旺季..等) 。 (2)進行資料擷取、資料清洗、資料整理與資料整理等前置程序。 (3)而後基於數量分析流程，進行描述性統計分析、相關性分析等步驟，以確認變數及其關聯性。 (4)透過銷售預測的模型建立，直接成效反映在備料精確度及人員溝通效率提升，並提升初次合作的高質量客戶滿意度，達成高需求量判斷兌現率。 (5)模型曲線置入缺料預警戰情，提早指示/警示/預警，以報表/移動平台/戰情看板/即時通訊軟體…等呈現，拉動供應商，降低無效追料損耗。 (6)資料來源為ERP/MES，銷售預測與排程系統整合，動態模擬調整庫存水位，因應少量多樣需求，降低庫存呆料， 滿足達交，體現企業提升毛利。 (7)數據歸納出模型後，不需大量，也具參考，只須持續數據量與驗證，提高精準度，強化企業體質，降低人為干預，以數據智能面向市場。 (8)數位優化/世代交替/新冠疫情過後，客戶及供應商重新洗牌，產業高值轉型，跨足新市場，爭取新客人，都須仰賴數據驅動思考變革的方向。 (9) AI 銷售預測可以應用於ODM/OBM/自有品牌製造業。

「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。

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。

AI圖像辨識功能融入資訊月的LINE CHATBOT中，省去以往實體集點活動，大排長龍現場蓋章的不便，好不容易集完點後，集點卡卻又消失的無影無蹤。透過拍攝現場攤位照片，便可以在LINE中累積點數，還可以透過LINE輕鬆了解展場資訊。

利用工業鏡頭獲取產品檢測圖像，搭配自主研發的瑕疵檢測系統，以深度學習技術，檢查出產品各種不良項目，並判斷出良品與不良品，因應所需的效能整合NVIDIA終端設備，建構出完整的軟硬體解決方案。

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。

在競爭激烈的數位市場中，高品質且客製化的內容已成為企業成功的關鍵因素。然而，傳統的文案創作方法面臨著諸多挑戰：耗時費力、難以快速針對不同目標受眾生成個性化內容、缺乏數據支持的創作策略，以及人工撰寫可能導致的一致性和規模化問題。有鑑於此，我們提出了「文案大師」計畫，旨在革新內容創作流程。這項創新不僅能夠大幅提高內容創作效率，還能實現大規模的個性化內容生產。通過利用先進的人工智能技術，我們期望顯著提升文案的質量和相關性，同時幫助企業更精準地與目標受眾溝通。「文案大師」的開發體現了我們對未來內容行銷的願景：高效、精準、客製化，並且完全由數據驅動。通過這個工具，我們希望為企業提供一個強大的競爭優勢，使它們能夠在瞬息萬變的數位環境中快速反應並脫穎而出，實現持續增長。

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。

利用智慧服務型機器人Ayuda人工智慧能力，進一步延伸至防疫需求，研發小型機器人及防疫機，降低成本及提供多方面功能，讓客戶有更多樣式選擇，此外也研發大小機器人協同運作模式，由小型機器人體温偵測及口罩偵測，由大小隻機器 人協同執勤，小隻機器人偵測異常由大型移動式機器人負責阻擋。

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。

將人臉辨識、口罩偵測、體溫偵測整合與服務型機器人進行整合，使其在疫情期間可同時進行體溫量測，口罩提醒等工作; 並可依需要發出警訊。該功能除增加相關硬體設備，同時須與人臉辨識，口罩辨識系統進行整合。口罩辨識系統以機器學習方式建立模型，服務型機器人偵測到人臉時以該模型進行判斷口罩是否佩戴，並決定是否發出提醒語音。

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。

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。

啟雲科技自有研發AIot智慧互動拍照機「PICBOT」為100%台灣設計、研發之拍照互動機台第一品牌。匯流擴增實境、AI影像辨識、體感技術、程式化3D內容及藝術與創意，可變換各類AR造型進行即時互動，可即時互動、拍照錄影與列印相片。最新一代升級版Picbot，AI將扮演重要角色，進行素材處理和即時渲染、結合自有專利之AI生成系統，現實與虛擬內容完美融合，再透過高階顯示器呈現令人驚艷的智能AR互動及視覺效果。