應用案例

日星鑄字行要進行『日星鉛字銅模復刻』計畫，要將持有的鉛字銅模中之文字轉化為數位電腦字型，再復刻成新的鉛字銅模。字型設計是屬於美的範疇，AI在這個領域雖還不算很成熟，不易直接完成全部設計工作，但在輔助大量生產上，卻能有很大的助益。開發一套中文字型需要設計一萬多個漢字，開發工時需要高達20-30個人月的大工程。本系統採用 AI 與人協作的模式，學習設計師已開發的少量新風格字型，自動產生剩下未開發的字型，再輔以設計師的品質確認與調修，完成整套字的開發工作，這樣可以節省大量的開發工時。文鼎擁有全球領先的漢字技術和造字系統，以及累積了開發三十年的字型資料庫，在現行的造字流程中加入本案的AI輔助造字機器人，可以讓文鼎用更少的時間開發更多種類的新字型，上架到iFontCloud雲字庫來滿客戶多樣的需求。現在重視形象的國際化公司除了有企業識別之外，也開始訂製企業字型，文鼎導入AI輔助造字機器人之後，將可和廣告公司或獨立設計師合作，讓客戶用較少的代價擁有能代表該企業精神的企業字型。

本公司將AI語音評估導入英語數位學習平台，提供學習者英語自學與英語口說練習，並提供教學者透過平台取得學習者之AI語音評估學習成果，透過數位學習平台填補英語口說的練習缺口，以強化英語教學者與英語學習者對口說訓練的需求。

自動化分揀倉儲決策AI系統結合大數據與智動化科技，研發以預測、快速反應為基礎之AI倉儲軟硬體解決方案，AI in Edge 架構結合揀貨路徑規劃技術、儲位配置技術需求預測與庫存調度技術，整合物流貨品標識影像處理系統、國產化自動化分揀系統設備建置智慧物流Total Solution。智慧科技精準預測、最適儲位規劃、最佳揀貨排程，解決電商倉儲品項上萬、出貨急迫、人力時間不足，導致企業營運受阻問題及仰賴國外昂貴系統之困境。工研院服科中心採用 Variation Auto encoder 之無監督學習模型，結合「事前資源調度」與「人工智慧指揮引導」發展漸進式動態儲位配置調整技術，以遞迴式類神經網路、線性回歸模型、EIQ分析、深度學習、邊緣運算建立倉儲決策AI支援系統 ，協助解決EC物流中心缺工、爆倉等現象 ; AI in Edge 架構優化進貨、入儲及揀貨效率及空間利用，節省EC物流中心30%工時、50%人員移動距離與12%成本，自動化分揀系統與包裹辨識系統，快速滿足B2B、B2C等多型態出貨需求，目前已成功導入宅配物流業、EC物流中心、連鎖型超商…等國內相關業者。

利用多國語音辨識與智慧點餐，協助餐飲業者接待外國觀光客，使用本國語言點餐。協助商家以AI功能自動將商品名稱、商品描述、商品加值等內容翻譯成多國語言，提供海外旅客無阻礙的在系統上直接選購，支援英文、日文、韓文、法文為基礎語言，協助店家提供海外消費者優質消費體驗。

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。

本案AI瑕疵檢測系統採用模組化AI影像辨識架構，能依不同產線或產品特性快速調整應用模組，例如CNC加工瑕疵檢測、安全帽佩戴偵測等場域皆可靈活部署。系統具備參數化模型調控設計，可依產品規格設定辨識閾值與容許範圍，使用者能於後台即時調整以對應不同製程條件。透過邊緣運算技術結合高速工業相機與Jetson模組，系統可在0.3秒內完成瑕疵辨識與信心值判定，並自動回傳訊號至PLC進行不良品標示。此外，系統具備跨場域資料遷移學習能力，能根據既有標註資料快速微調模型，以降低重複建模成本。導入前提供POC原型驗證流程，讓客戶能於實際產線測試辨識成效與操作介面，確保後續開發更貼近實務需求。部署上採低門檻模組化設計，可透過月租或授權模式導入，提升企業導入意願。系統上線後提供模型再訓練、參數微調與遠端維運機制，確保AI辨識能力能隨產線變化持續優化，達成長期穩定運行與智慧製造轉型目標。

憶象智能影像辨識系統可以協助客戶三大方向:一提升營業額：為提高生產品質,將人工辨識的產品不良率, 藉由AI智能辨識提升產品的良率；二,降低成本：從需要大量人工的目檢辨識工作，轉由AI辨識降低錯誤節省人力, 提高生產效能，三,企業專業知識管理：縮減教育訓練時程/預防專業知識的斷層(師傅退休/跳槽)。憶象智能影像辨識系統採用最先進的深度學習之捲積神經網路(convolutional neural networks, CNNs)與電腦視覺技術，團隊具備開發AI模型設計與系統開發能力，設計出符合應用單位的AI模型，產出最符合應用客戶之檢測模型, 讓使用者可明顯獲得差異性的產品成效新體驗。 憶象智能影像辨識系統整合客戶檢測產品之圖像管理與標記，ＡＩ模型，即時統計，一站式的服務幫助企業檢視各生產鏈的問題點, 及優化備料與生產裝置設定。憶象智能影像辨識系統可以應用於各種產業的生產線應用，目前已成功導入電子業、傳統製造業、健康醫療…等，提供工廠與生產線之智慧視覺辨識應用。

企業常態性面臨數位化管理課題，為了協助企業有系統地蒐集基礎資訊，首先以可客製化的電子表單模組協助企業建立各式企業表單，授權予產業一線人員蒐集數位化資訊，採用敘事型資料結構串聯專案內的人(負責工程師、外包廠商等)、事(任務)、時(專案預定時程)、地(結合現地圖說)、物(實體結構物或工作成果)資訊，利用雲端資訊平台讓企業管理資料。為完成數位化後的資訊應用，將人工智慧技術應用於簡化作業方式或流程、數據分析、最佳化分析、決策輔助等實務應用，輔以產業顧問的服務機制。

滿拓科技提供客製化的 LLM 演算法落地訓練服務及企業資料庫串接， 協助您領先市場推出最具競爭力之專有領域生成式對話 AI 服務， 抑或是實現內部 AI 資料化訓練，滿拓獨家 LLM 自動化訓練流程， 可在高度自動化程序下，用最短時間協助您推出新型態 AI 服務 ，提供從雲端到地端落地部署一站式整合服務，整合了 AI 專家顧問、 AIHPC 技術環境資源、大型語言模型 LLM 開發服務，並且能夠支援在地服務， 滿拓科技願與您攜手合作，協助貴司擁有最符合企業需求及 使用效益之 LLM 產品，搶佔市場領先地位

經由「美白日記」網站式服務平台提供之影像辨識技術的類膚色分析儀服務，可以自行在家追蹤美白成效，不僅避免使用成效不彰與財務浪費的疑慮，也能與賣家建立信任度，成為賣家服務的忠實顧客，且檢測後之數據回饋，將同時記錄至主機資料庫，廠商可以確定消費者過去到現在的美白差異，作為產品效果的依據，提升美容業消費者獲得更精準的治療與成效。

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。

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。

本計畫針對各種異常狀況使用不同的方法偵測，其中異常狀況有：壅塞、事故狀況、異常物件及逆向行駛，透過追蹤模組判斷是否發生異常事件。首先探討壅塞，壅塞發生在車流量大導致車速緩慢的狀況，針對此現象可以透過追蹤模組取得車速，若平均時速低於高速公路的60km/h 最低速限，則判斷壅塞。第二點事故狀況，由於在道路上行駛時須保持安全距離，若兩車距離過近，則會提高碰撞的機率，在事故發生前透過軌跡判斷兩車是否在前方會有交集點，並在兩車發生重疊時則判斷兩車相撞。第三點是否有異常物件，將一般道路上禁止出現的物件加入訓練樣本，以高速公路為例，正常情況下不會有機車出現，若畫面中辨識出異常物件則進行追蹤。最後一點逆向行駛，在路上行駛方向與其他車有所不同，在追蹤時軌跡會與正常情況下有異，判斷軌跡方向異常時發出警示將團隊所使用的 Smart AVI 與目前最常被使用的影像辨識技術之一的 YOLO 相比。雖然 YOLO 可以辨識的種類較多(屬於通用解決方案)，但要運用在交通方面則是Smart AVI 較具備優勢，因架構與設計屬於特定領域的解決方案，其訓練所需要的樣本數較低，演算速度也更快，最重要的是具備追蹤物件的功能。

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。

為國內知名研究機構設計並執行Azure生成式AI實作課程，透過Azure OpenAI與Cognitive Services結合的實務訓練，使學員能在自然語言處理（NLP）、語音與影像辨識、智能翻譯等領域具備應用能力。課程採「理論＋實作＋應用案例」方式，讓參與學員實際體驗AI技術導入業務流程，如文件生成、自動摘要、客服問答與資料分析等，達成AI落地實作之教學目標。