應用案例

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。

輔導客戶運用AI、深度學習結合客戶Domain Know-how，進行資料收集、資料前處理、轉換與分析並建立AI訓練與驗證模型，提供完整AI之解決方案，並協助客戶導入AI正循環。透過IoT(Internet of Things)或工業相機將資料彙整並AI、深度學習訓練，隨後可達AI之預測。應用：AOI(Automated Optical Inspection)、工業自動化、智慧工廠、客製化服務

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。

配合變色龍聯網解決方案，資策會亦提供AI分析協助生產執行提升產能之技術支援，根據感測器蒐集機台設備運作的細部動作資訊，找出能評估老化趨勢之關鍵資訊，進而利用機器學習方法建立感測資訊與。實際案例包含砂輪機研磨耗損偵測、截斷機裁斷長度預診、空壓機異常停機特徵偵測等等，以AI技術偵測協助現場生產，提高生產良率。 聯網應用描述：資策會智慧系統所研發Pub/Sub 設備聯網閘道技術，提供低延遲且可自主維護之工廠資訊化軟體，導入後使用者可自主管理，現場設備或感測器擴充不需再外包增加資訊化成本。可涵蓋範圍包含多家PLC、CNC控制器、現場表頭、外掛感測器、通訊介面卡轉接及Barcode Reader、RFID Reader等，設備內或現場環境偵測都可集中處理，大幅提升廠內智慧化程度。

電商企業因其主要透過線上銷售，不直接與客戶面對面接觸，顧客主要在 線上與客服進行文字交流，這會產生三個問題，首先是客服難以量化管理，其 次，不同客服人員會有不同的事件對應方法，最重要的是，客服透過主觀意識 判斷顧客的情緒，與決定處理的方式。 本系統能自動根據顧客的文字與其過往消費行為，進行事件緊急程度的分 類，也可以由系統基於提高滿意度為目的，給出一個建議補償範圍或需求引導， 取代過往發散且主觀認定的處理方式。

臺中市政府為改善交通壅塞問題，以提供民眾更好的交通環境，與彰化、南投縣合作並結合高速公路局、公路總局，於民國 109年開始實施「中彰投交通協控計畫」，隨著協控平台逐步發展成熟，在 111 年「中彰投交通協控計畫」期望能藉由人工智慧車流計數數，以提供更完整 的交通信 息及提升 運輸效 率，並持 續改善區 域間之交 通問題，車流量資料分析模組針對路口車流計算要求，利用AI影像辨識建立車輛識別，藉由人工智慧車流計數，以提供更完整的交通信息及提升運輸效率，即時了解路口交通流量和趨勢，並持續改善區域間之交通問題。

海洋公民科學家於107年建立了垂釣回報功能，公民科學係指由專家學者進行規劃，並提供一般民眾參與研究案中的部分資訊，公民參與不僅可提供海洋保育署更多的海洋資訊，亦可推動學術普及。110年導入AI魚種辨識服務，民眾上傳魚種照片後，系統會自動提供三種相似魚種以提高資料回報的準確性。為使公民科學家能更深入瞭解魚種特性、學名、俗名以及習性等資訊，介接「臺灣魚種資料庫」以提升公民科學家對於魚種的知識與認識，讓使用者更便利的進行填報。直至113年7月共有4004位垂釣公民科學家累積35,017次垂釣回報，112年度進一步增加垂釣資料的蒐集欄位，改善填報系統的便利性，針對臺灣地區常見的魚種，新增84種魚種辨識種類，使填報魚獲的資料更加豐富。

醫療影像資料占醫學資訊量 80%，每張醫學影像相關標註，皆是重要的醫療診斷資訊，若可收集放射科醫師平日工作之醫療註解資訊，將可大幅提升人工智慧訓練成效，降低電腦偽陽性與偽陰性之判讀，進而提高AI輔助醫學影像判讀之可行性，提升放射科醫師工作效率。尤其目前醫院在影像醫學科醫師人力普遍不足，預防意識抬頭以至於醫學影像判讀需求遽增，此外先進儀器產生資料量快速增長，皆造成相關工作負荷過重。又特別在偏遠地區專業影像醫學科醫師短缺，若能應用AI輔助醫學影像判讀，提高辨識率外，在影像微小的病灶查找、病灶連續追蹤上，亦可為醫療專業人員強化輔助操作能力。另結合相關檢查檢驗的報告提醒參考與比對，據研究可再提升輔助診斷正確率。最後，將確認的檢查發現導入結構化報告以支持進一步的臨床研究，亦為進入精準醫療目標不可或缺之步驟。本計畫期以建置一套影像AI報告產生平台，使用AI協助醫師更容易撰寫報告，減輕醫師負擔，系統內含可持續提高精準度的AI學習機制。

生理量值例如生命徵象，其中包含體溫、血壓、脈搏、呼吸、血糖等為居家照護每日必須量測數值，是長者身體狀況定期追蹤之指標，而生命徵象的異常更可作為後續衍生疾病的預警資訊。智齡科技透過合作照護機構蒐集之高齡者生命徵象歷史資料，進行分群（Clustering）與離異值分析（Anomaly detection）找出各分群群體的離異值，來設立每個群體的異常值判斷模型。此外，因生命徵象資料屬性為非均質，且具時間相依性高、資料數量大、個人化差異性顯著，故需要可持續學習新進資料的人工智慧技術，如以RNN (Recurrent Neural Network)、LSTM (long short term memory)來分析生命徵象時間序列。後續可透過每位長者的資料量持續累積，以建立個人之異常值判斷模型，提高適用至個人之模型判斷準確率。當異常值警示出現時，可透過資料庫中各種量測數值的變化軌跡，提供照護者與家人其對應的照護措施與衛教資訊提醒，掌握照護實施的黃金時間。

運用演算法找出重要的關鍵字詞及其相關詞彙，並提供API進行加值運用

AIoT的影像辨識促銷系統SSP主打造虛實數據整合的數位店員，硬體的SSP Edge運用邊緣運算與模型加速技術，讓AI辨識模型縮小體積並保持精準度，以達到輕、薄、短、小的硬體需求，體積不佔空間，適用於鑲嵌智廣告面板後側為數位推播加值。軟體部分，結合AI辨識、邊緣技術與推薦系統，提供實體場景消費者輪廓描繪，追蹤消費者點擊項目與時間，預測並推薦商品給使用者，隨使用次數增加與數據累積，提升推薦精準度，並優化品牌服務。 產品亮點為AI互動掌握年齡與性別辨識，協助品牌進行三階段的導購數位化。第一，招客，當偵測到消費者時，介面釋出對應的行銷語，以達到賓至如歸的吸睛感。第二，推薦，針對不同輪廓的消費者，給予差異化的商品推薦，增加目的性曝光與選擇新奇感。第三階段，數據策略化，經過一段時間的使用與數據累積，根據消費紀錄釋出指定的商品訊息、優惠，品牌行銷將更具風格。 目前顧客為數位化的連鎖、單店品牌、百貨零售、觀光工廠。運用SSP重新改造場域資訊的曝光流程，透過打招呼、資訊重新排版、數據商品推薦來延伸訪客的使用旅程。對於使用品牌而言，依據數據的資訊，能變換更多的行銷手法，快速更動曝光素材，創造零時差的行銷互動新體驗。

現階段產品應用，進行球員、移動軌跡、執行戰術、得分與否進行辨識，將蒐集的數據整合進儀表板，提供教練團進行訓練規劃。遠期產品規劃，使用於正式比賽，即時串流影像與辨識，與賽評或實況進行搭配，與觀眾進行互動。

Labelhub 影像標記管理&自動學習及輔助系統，是專門設計給真的需要建模的人使用，它使用半自動化影像辨識的AI架構，結合人工標記的介面，和能自動生成標記資料的AI模型，搭配十足友善的客製化設計介面，協助解決標記影像工作流程中可能出現的各類問題，例如影像資料管理、人員權限控管、系統資源分配、模型版本控制…等。應用領域包括醫學影像辨識、科技業產品良率控管、製造業工安辨識、安全監控…等領域。

JWII Automated ML Engine 可協助製造業以合理的成本與快速的導入來建立高價值系統，解決工廠設備異常損失與工程品質不穩定的問題，藉此提升產品品質、生產效能、與達交率，最終達到智動化生產與智慧工廠的目標。 JWII Automated ML Engine已於諸多產業的製造環節中應用，目前已成功導入光電產業、石化產業、PCB產業、電子組裝產業、金屬加工業、設備製造業、表面處理產業、傳統產業…等，提供製程參數異常偵測、生產配方最佳化推薦、連續性製程品質預測、設備故障停機預測、異常因子分析預測…等相關製造業所應用。 JWII Automated ML Engine 可單獨使用，同時也可與企業應用系統整合如ERP、PLM、MES、IOT、WMS、BI…等異質系統中，讓這些系統被賦予AI 預測與診斷等特性，讓相關系統達到智能化的目標。

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。