應用案例

透過提高生產現況回饋的即時性，減少不良產品產出之機會並降低假警報，進而優化生產管制上下限； 在設備上安裝控制器, 負責收集資料並回傳至伺服器, 以利遠端監控執行異常維修預測，當預測可能有異常時，即時通知現場人員處置除了定期維修保養外，還可以預防異常維修的情況，則對於產線生產調度增加靈活與彈性，降低待工風險，並能提供排產即時參考與產線平衡管理

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。

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。

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。

MARS 基於關鍵設備的時序數據，自動建立異常識別模型，即時產生健康度/相似度曲線與重建誤差，在設備效能出現偏移的早期（可提前數天至數週）發出預警。系統同時提供關聯測點排序與根因推論、Web 即時監控與知識管理，協助現場快速定位問題、安排維護，降低非計畫停機與產能損失。功能內容包含：★「多變數時序建模與異常偵測」：非線性分析、健康度/相似度曲線、重建誤差監控。★「自動化與少程式化（No-Code）建模」：互動式資料清洗、設備屬性視覺化配置、一鍵部署。★「關聯與根因分析」：關聯測點排序、單點「實測 vs. 預測」對比、事件時間軸比對。★「資料整合與即時監控」：連接 PI/AF、即時 Web 監控面板、告警治理與知識管理。★「MLOps 與模型治理」：版本管理、再訓練與回訓、門檻管理與效能追蹤。

工研院自主開發的智慧視覺系統機器人，結合視覺物件分析辨識、座標點精確定位、及手眼協調等核心技術，於CES 2017以西洋棋遊戲互動的方式完成展示。在CES 2018進階以Scrabble拼字遊戲，透過2D與3D資訊進行深度學習的物件辨識技術，讓原本只能辨識立體物件的機器人，不再只是藉由物件的造型來辨識，更能看到同一外型上平面圖樣的差異。同時運用深度視覺感測器進行偵測，快速計算物品位置及相對關係，做出正確判斷。 此技術聚焦人性化及與人的協同技術，可自動判讀使用者情緒、動作、手勢，給予互動者更親近的互動體驗。

3D OCMS(3D Operation Central Management System)可視化整合管理平台，也可稱是戰情系統。是一個單一平台將各系統資訊串接，進行整 合及應用、模擬及分析，並以3D視覺化呈現，提供使用者直覺式操作、沈浸式感覺、即時直覺觀看模式、3D介面直覺式操作。可藉由以人形為主的影像辨識系統，並使用具事件管理及情況發生通報功能之影像管理系統，以及以紅外線及WDR寬動態或相關技術達成在低光源、高光反差狀態下之人形辨識率，透過3D監控模組+即時影像貼合樹狀選擇面板單一視窗影像分析，呈現720度視覺角度監看管理，並搭配主動通知、行動裝置 (手機、平板電腦)等措施。

為了因應未來高爾夫球國際市場競爭力及產能的需求，有別於舊廠以傳統分站式產線代工製造高爾夫球，製程多採人工作業方式進行，致使產能有限、營收受限；新建置”明揚二廠”一條流水式自動高爾夫球產線，進行感測器加裝與機台聯網，導入智慧化之供應鏈整合平台串流上下游廠商的即時資訊回饋，提供供需二端線上詢價採購、維修預知、報價出貨之自動快速回覆的e化流程，並導入供應商管理存貨(VMI)模式，生產製程設備安裝感測器及聯網，以及數據蒐集與分析、參數調機、異況通知、預知保修與AOI智慧品檢等，讓回覆的速度加快、反應的時效縮短、生產更為順暢、訊息完全透通，確保產製過程中供料穩定、交期準確及產品合格，並且在資訊通透下減少了交易成本與流程時間。並於品檢端規劃與導入機器視覺、AI人工智慧及深度學習進行高爾夫球之瑕疵檢測，提升球體表面全檢速度、機器參數設定的最適(佳)化，以利提供一快速流暢的生產流程、提升產能與速度。

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。

整體場域具備有至少上百組光纖和網路設備機箱，由於腹地廣泛家商鄰近海邊，維修管理相當不易，本專案規劃安裝溫濕度計與門禁權限管理於機箱內部，透過光纖骨幹傳輸至中心端即時傳回現場狀況以及權限提供維護廠商與人員進行開啟機箱，同時結合Qr code辨識，提供室內臨時訪客和廠商的門禁權限管理與異常事件告知。 同時導入AI影像智慧監控及AI事件影像偵測，藉由IOT控制接收器進行相關設備通訊整合，整合介面具備的RS232/RS485或是modbus進行整合串接，在主換成網路通訊埠傳輸至中心管理系統數據庫進行分析與建立閥值通報示警管理。規劃建置各類感測裝置，包含電力、發電機油位、水位、煙霧偵測、火災偵測，不斷電系統狀態、門位開關、溫濕度、風扇啟動、漏水偵測等。

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。

實務上醫療機構對公司所提供之AI應用有迫切需求，並且國內尚無相關急重症預測軟體獲得醫療器材二級許可證，因此此應用在市場上具有其特殊性與獨占性，無須進行生物標記即可產出風險機率值，將更容易與臨床醫療資訊系統進行結合而加速拓展至國內外市場。 運用人工智慧技術，能夠預測未來24小時之後病人發生AKI(急性腎臟損傷)、ARDS(急性呼吸窘迫症)等重症的機率值，藉此資訊輔助醫事人員判斷病人發生AKI、ARDS等的風險，並能即時且連續性的超前預測，掌握介入的黃金時機。 所需之輸入資料，須由醫院端依API手冊之指引實作Software Interface，有兩種模式(Model)，以AKI(急性腎臟損傷)為例： Model-1：醫院資料來源主動、定期推送資料至Software Interface，本產品再定期向Software Interface取得。 Model-2：本產品定期向Software Interface索取資料時，Software Interface才向醫院資料來源索取資料。 上述Model-1、Model-2只需擇一實作即可。 本產品輸出主要為兩大部分： 1.風險機率值：數值範圍為0%~100%，數值越高代表急性腎損傷(AKI)發生的機率越高。 2.特徵權重值與其排序。 (1)本產品之預測產出共21項特徵及其權重值(-1.0~+1.0)，特徵權重的絕對值越大，代表該特徵對於預測模型的重要性越高。 (2)輸出特徵權重值及排序之臨床判讀，臨床醫療人員可以參考產品輸出的特徵排序，了解該病人發生AKI風險的重要因素。

漆料產業所謂的電腦配色,僅為從現有色中挑選在進行配色,若遇到新色實則無法調,皆仰賴師傅的經驗進行調配,因此遇到新色時皆要重頭調配,耗費了許多的人力與時間,且每個師傅因調色習慣不同,所配出來的結果一樣但成本卻差異很大。因此欲透過 AI 的導入,透過 AI 模型的訓練,讓 AI 可直接找出最接近的配方與最省成本之配方。AI 智慧辨色系統,系統可達到色彩分析,自動調配並依據成本進行排列,協助企業追求最佳化成本與利潤。

應用於金融交易之高效能資料數據處理與風險控管系統，包含整合系統軟體、硬體模組，提供客製化設計與服務。 藉由提升原有系統交易資料處理速度，達到即時風險控管之目的以符合監管法規，並進一步客製化數據分析服務。 汎思數據運用FPGA與GPU圖形處理器，並搭配即時交易數據人工智慧深度學習專屬演算法、 方便針對不同客戶需求或法規修改，有彈性地變更系統運作內容，或逐步提供交易客戶不同種類服務。 相較於現今大多以純軟體建構之交易系統，此系統利用硬體平行加速運算提升資料處理速度， 達到超高速交易與異常偵測之目的。

SelfieSign結合FaceOTP驗證模組，打造一款整合影像＋聲＋OTP的數位身份驗證與電子簽章解決方案。當使用者進行遠距簽署時，系統會同時啟用AI活體偵測分析與FaceOTP驗證流程，並全程錄影記錄簽署過程。透過這種三重驗證機制，系統能驗證確保簽署者即為本人、操作過程未被冒用，並可追蹤簽署全流程。該技術特別適用於金融交易授權、遠距醫療同意、保險投保、貸款核准等高安全需求場景。