應用案例

皮托公司自2004年來致力於大數據與文本分析，引領全球人工智慧現況與未來趨勢。提供圖控式操作介面降低資料分析的難度，全部分析步驟從資料匯入、資料前處理、分析、產生可視化報表等皆可在平台完成，打造平民資料科學家。PolyAnalyst具有排程功能，可即時、快速獲得不易取得的隱含資訊、精準策略；且平台整合多種的資料格式：Office、網站、FB、Twitter、電子郵件、Lotus、ODBC…等，可整合現有系統並保留模型操作歷程與知識思維，減少用戶的重複性工作，讓耗時、繁瑣的資料分析流程不再是您的痛點。 平台內鍵AI自動搜尋參數引擎，所有參數可自動由AI決定，並提供自然語言之分析演算法模型，同時與市面上資料分析軟體有所區隔，具備錯誤矯正能力，提供詞關聯、詞量化、文本時序性的功能，提高資料分析品質。另外支援於GIS空間分析、影像辨識，可結合R、Python、Hadoop等，可應用於各產業結構化與非結構化資料，目前已成功導入半導體、鋼鐵業、製造業、銀行業、服務業、政府機關、學校、國家研究單位…等。

本司為降低工安意外發生機率、職災損失與人員傷亡，開發出『iDaka友善工區智能助理』。希望能夠針對工程中的人員、機具、物料、環境，利用人工智能、物聯網及雲服務做出智慧化與自動化的管理。iDaka 整體之工程安全智動化管理解決方案，包含 1. 雲端管理平台 2. AI運算模組 3. 邊緣運算裝置。

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。

糖尿病患居家血糖自我管理之遵從度差（僅53%量血糖，31.7%運動習慣），IWT運動控糖照護解決方案提供用戶客製化飯後Interval Walking Training間歇步行訓練運動，透過IWT劑量化運動導引 +飲食醣份數管理，引導病患於對的時間進行對的運動，運動中使用手機內建G sensor，自動識別運動強度，有效控制飯後血糖高峰值，工研院IWT運動控糖照護解決方案2018已成功導入國內3家糖尿病權威診所可有效降低飯後1小時血糖高峰值，運動前後血糖下降平均約30mg/dL，驗證糖尿病病患HbA1c 3個月平均下降0.9%(每降低 1% HbA1c，糖尿病造成的死亡率可下降 21%、小血管併發症下降 37%、周邊血管引起的截肢或死亡下降 43%) ；使用者可透過飲食照片上傳，整合運動、飲食與血糖關聯分析之健康資訊平台(Dashboard)提供賦能控糖管理使用，結合後台個管系統，協助照護/醫事單位快速找出血糖管理不佳及生活型態異常之個案，提升用戶自我管理血糖能力。成功導入家醫診所糖尿病共照網、團保外溢保單、運動中心…等國內業者。

聯瑩工藝企業有限公司導入四軸與五軸單工位自動拉膠機，並以有創科技之AOI/良率最佳化之影像識別系統透過客製化圖稿設計，能均勻繪製於立體塑膠製品表面，呈現多樣化立體與平面飾紋效果。同時，由智慧化設備運作，可完成多組重複網格線的精密圖樣，且已將間隔誤差控制在1公分以內，大幅提升產品品質穩定度與製程精準度，達成提升自動化、降低人工作業誤差及強化產線智慧化的目標。

(一). 計畫緣起 A. 廠方面臨問題： 1.製程日益精密、客戶要求全檢、量測產能已達上限 2.製程不穩定無法進行有效控制 3.首批需要投Dummy片驗證，需耗時半天 4.Layer量測難度大(破壞性檢驗)，無法全檢。 B. 執行步驟： 執行與整合步驟為： Step1. 建立AVM系統：完成100%全檢目標 Step2. 整合SPC系統：將AVM預測結果整合廠內SPC系統 Step3. 整合Alarm系統：將AVM預測結果依廠內Alarm 原則整合廠內Alarm系統 Step4. 整合Scheduler系統：建立智慧化抽檢機制 Step5. 整合當站製程：進行Feedback Control Step6. 整合後站製程：進行Feedforward Control 。 其中，Step4. 整合Scheduler系統：建立智慧化抽檢機制，需考量9項實務整合因素如下： 1.抽樣比例 2.機台穩定性 3.機台資料異常 4.AVM 模型狀態 5.預測精度水準 6.量測異常 7.產線排程穩定性 8.狀態改變: 調機或清機等。

國內首創商業履歷查詢服務，結合多樣化的OPENDATA並綜整各種網路非結構化商業資料，能夠迅速掌握全臺灣公司行號的商業實績。可廣泛用於工商徵信、商業授信等業務，大幅提升資料蒐集、驗證等工作流程的效率，更降低所需耗費的時間及人力成本。協助迅速偵測商業合作夥伴、競業對手或借貸對象之資訊，透過具有公信力的資料集，將商業營運事實揭露相告。

透過AI資料思考工作坊之教育訓練，實施方法為理解資料科學與人工智慧專案規劃流程，進行問題定義、資料盤點、預期效益以及後續行動規劃的完整演練，提供改善營運成效及服務創新。

FaceMe® 是專為邊緣運算裝置 (Edge Computing) 設計的臉部辨識引擎，支援Windows、Linux、Android和iOS等主流平台。透過跨平台支援的軟體開發套件（SDK），無論是軟硬體開發商或系統整合商，皆可依據需求和應用場景，快速將高精確度之人臉偵測及辨識功能整合至各式產品或服務。可協助智慧零售、智慧城市、智慧金融、智慧家庭、智慧辦公室等AIoT解決方案，快速導入臉部辨識功能。 訊連科技 FaceMe® 臉部辨識引擎，以高達98.5%的正確辨識率，低於百萬分之一的認錯率，在全球知名的MegaFace Challenge及美國國家標準局 (NIST) FRVT 1:1 中，名列全球頂尖臉部識別技術之列，更為兩項競賽中排名第一的台灣廠商。 FaceMe®主要功能包括：臉部偵測、臉部特徵點定位(多達106個特徵點)、臉部辨識(提供高達98.5%辨識率/ 百萬分之一誤認率)、臉部特徵擷取(年齡、性別、情緒、頭部動作及臉部表情)、2D及3D防偽(可避免使用相片、影片假冒身分)。

Beseye 日本東急鐵道公司合作，將 Beseye 的骨幹分析技術應用在日本東急鐵道公司的平交道上，若有人員闖入平交道、做出危險行為時發送即時通知到中控中心，有效降低危險發生率，解決先前傳統IVA、紅外線感測不夠準確的問題，成為全球首個將人工智慧影像辨識應用在鐵道的案例。至今 Beseye 的人工智慧影像分析也成為零售商店的首選，包含中華電信、遠傳電信、全球前三大手機品牌、台灣最大商場及全球各地的零售店，目前都使用 Beseye 的影像分析技術來了解客群、消費者行為，進而提升營收和營運管理效益。

緯創軟體針對由軟體導向的醫學影像演算法及工作流程，研發雲端運算與流程編排引擎系統，測試與維運服務，加快其自身淘汰舊有系統，完成數位轉型與升級並創造更大的獲利。此計畫的目標為開發雲端運算與流程引擎。此引擎的使命與目標包含：1.取代既有不同產品線內的運算系統，提供各產品線中央化的AI與演算法服務平台 2.提供具高效及高擴展性的雲端運算平台，以應對日益複雜且來自世界各地的需求 3.提供演算法團隊開發，驗證與部署AI與演算法的環境 4.提供易監控且易於數據分析的平台

在企業雲端治理與數據分析需求持續增加的趨勢下，卡洛地股份有限公司為知名建設集團導入CRP（Cloud Resource Planning）雲管平台，整合AI異常偵測與預算預測模型，實現跨雲資源的自動化監控與預測分析。平台具備AI驅動的費用監控、異常警示與自動化報告功能，協助企業精準掌握用量與支出，並藉由Transformer與Graph Attention Network等模型提升預測準確度與決策效率。

BeRobot教育型機器人產品開發實驗平台，結合人工智慧,物聯網,智慧感測技術，可同步控制32軸強壯有力的超精密數位伺服馬達,LED,感測器,喇叭,無線通訊,鎂鋁合金骨架，支援10種程式語言(圖形介面,Basic,C++,C#, APP,Scratch,Python,Labview…)，可擴充30種感測控制模組，可以語音控制,腦波控制,手勢控制,紅外線/藍芽/wifi/RF/APP遠端遙控，以最高要求品質在台灣量產多種仿生結構型態，品質極佳符合環保安全規範，具備30等級機器人STEAM實驗課程，適合 108課綱最新科學素養學習指標，多種款式組合功能 可分別滿足兒少學習、小學、中學、大學各階段教學教具、學術研究、技術開發實驗、成人職訓教育..等教學工具。http://www.BeRobot.com

鑑識人員在現場採集「可疑指紋」跡證後，必須進行「關係人」或「被害人」指紋排除，避免比中無辜關係人，造成鑑定資源浪費。 本團隊採用最新人工智慧AI 建模協助「關係人指紋」的現場指紋排除，從原本的人工作業變成自動化。

我國糖尿病患者視網膜病變盛行率約35％，且十分之一將會發展至威脅視力程度的增殖性糖尿病視網膜病變，造成巨額醫療照護支出。台灣糖尿病眼底拍攝需求大，但篩檢率低(約33%) ，透過「糖尿病眼部影像AI決策支援系統」能協助醫師短時間內更精確的診斷，並輔助非專科醫師/視光師初步快速篩選可能視力病變的病患，以提早控制與治療避免疾病惡化。工研院服科中心「AI+一站式視力健檢」採用嵌入式糖尿病眼底病變辨識系統，連接至數位眼底鏡，利用人工智慧之深度學習方法，醫生對糖尿病眼部專業經驗病變影像判讀的建模，從巨量醫療資料學習出糖尿病視網膜病變辨別模型，可直接完成糖尿病視網膜病變嚴重度判讀輔助即時診斷。「糖尿病眼部影像AI決策支援系統」整合眼底鏡設備，完整AI系統移植於不到10公分長的智慧閘道器，整合十餘款不同廠牌型號的眼底鏡設備；內含由數十萬張影像資料、統計分析及決策支援系統，所發展出高鑑別度、眼底影像AI模型篩出率(二分類正確率：93.86%) 截至2018年底已媲美Google來到世界第3。目前已成功導入企業健檢、醫院健檢中心、家醫科診所、眼科及視光中心…等。