應用案例

能火動畫是由前好萊塢電影特效集團虛擬人團隊負責人與知名廣告製片公司創辦人共同創辦，為一家從 3D 後期特效切入的科技公司，將AI、AR、VR等技術廣泛導入行銷產業鏈，願景是成為元宇宙廣告行銷集團。 其主要產品為3D AI智能虛擬人，結合Unreal遊戲引擎與微軟Azure OpenAI ChatGPT、NEC頂尖人臉辨識系統等頂尖技術，使AI虛擬人聽得懂、會說話，更能看得見，經實證後確認可大幅提升行銷與娛樂可能性，短短24小時即收集了3000人次的互動資訊洞見，期待與客戶共創AI元宇宙新紀元。

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%。

「Python語言深度學習應用」課程從類神經網路理論發展沿革開始介紹，涵蓋非監督式與監督式深度學習模型，透過案例介紹常用工具框架OpenCV、Keras、TensorFlow與PyTorch，輔以整合式開發環境Jupyter Notebook或Spyder進行實機操作，逐步達成深度學習精準建模的目標。

1. 彙整專案資料：收集訪談語音檔、會議語音檔以及相關的訪談文件，為後續的資料處理和分析提供基礎。 2. 語音檔轉成文字資料庫：利用先進的語音辨識技術，將收集到的語音檔轉換為文字形式，建立結構化的文字資料庫，為資料分析和處理提供基礎。 3. 建立向量資料庫：根據客戶資料和訪談資料，建立向量資料庫，實現資料的高效檢索和分類。 4. AI自動分類：運用人工智慧技術，對專案需求和訪談要點進行自動分類，幫助企業快速了解專案的重點和需求。 5. 會議記錄及需求文件生成：AI自動生成會議記錄、專案需求文件和專案提案文件，確保文件的準確性和一致性。

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。

1.透過人臉辨識持續監控管制者是否為其本人進行量測，以及其心率狀態是否高於個人的常值。 2.生理資訊檢測：員工及會員於居家期間內的特定抽查時間，進行生理資訊檢測 後，上傳該隔離者的生理資訊量測結果。

（應用一）該系統提供鑽石磨棒刃面處全景深影像留存並提供鑽石磨棒使用後回廠人工比對功能。由於原先生產過程中含人工操作的步驟，所以效率不高，必須使用大量的人力才能滿足量測速度，且有許多數據因人工作業較久無法逐顆量測，需透過作業員觀察到異常時才進行量測，容易發生漏檢情形。本公司透過人工智慧機器視覺方式進行語義分割及迴歸預測，有效縮短生產量測時間並提供鑽石刃面偏心度、鑽石露出面積…等量化數據，不僅提高生產速度及量測品質，亦降低了客戶的人事成本(設備取代人力)，創造出客戶與本司雙贏的局勢。　　　　　　　（應用二）在客戶的產線中銅箔基板因前製程的不良品或是製程汙染(刮傷、亮點、摺痕、污點、粒銅、氧化…等)，導致在後製程前需人工檢查品質加以剔除，若發現瑕疵則使用麥克筆標記該區域，再用雷射打標機以人工對準標記區域進行雷射標記，本系統使用AI物件分類算法以在線學習方式來識別人工記號，並結合雷射打標完成自動打標功能。　　　　　　　　　　　（應用三）隨著SMD元件尺寸日漸縮小，檢測時每片貼片電阻基板上的電阻元件數量可達上萬顆，傳統人工目檢方法已難滿足生產需求，但市場上目前尚未有能支援到0.201…等小尺寸SMD元件的自動量測修阻痕跡並進行雷射打標的設備。本公司採用大標靶且超高解析度工業相機，再搭配高解析度鏡頭，以單隻相機取照架構滿足應用需求以及使用顯示卡透過批量方式進行AI順向預測，極大化使用顯示卡記憶體滿足速度上的需求，並以AI機器視覺方式進行影像分類及物件偵測來達到高精度的檢測功能。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　智合科技的研發團隊結合人工智慧(AI)與光學辨識系統(AOI)，在了解客戶的產品、作業流程及需求後，提出最適、最佳的設計及產品，讓客戶以最適預算取得最佳解決方案，產品應用範圍跨越眾多領域。

我們瞭解在零件清洗的製程當中，去離子水的潔淨度至關重要， 就讓 FlowVIEW 協助您掌握最精準的微粒子監控數據！ FlowVIEW 使用最新的雷射感測技術，搭配超精密的多通流道， 用心研發出專為可靠性設計的<全自動多通道粒子檢測系統>。 可完美整合到您的設備當中，是為汙染管控的理想產品。 以1µm的靈敏度搭配每分鐘30ml的流速， <全自動多通道粒子檢測系統>可24小時不間斷地分析水質並即時回傳數據。 使用者可輕鬆判讀微粒子數量的變化，有效監控水質與處理槽系統狀態， 大幅提升零件清洗製程的效率。

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。

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。

InsAI.FS AI財報智慧辨識系統，以AI協助辨識財務報表，取代傳統的財務報表登打作業。在金融相關產業當中，常需要將財務報表輸入到會計系統或徵授信系統，但財務報表的判讀與識別需要相對專業的金融知識，往往有經驗的同仁才能夠快速完成。傳統的光學字元辨識（OCR，Optical Character Recognition） 雖然能夠將PDF辨識成文字檔案，但在後續可用性卻偏低，若要在其他系統使用這些資料，仍然需要將檔案整理之後才能使用；且若遇到檔案解析度過低或歪斜、髒污…等問題，就會影響到辨識準確度。而『InsAI.FS AI財報智慧辨識系統』將OCR加入AI的元素，即使PDF的影像品質不佳，也能夠成功辨識，準確率超過90%，AI讀懂財報後，資料會進入到系統，並將金額進行加總覆核，並於系統中標示出可能辨識失敗的地方，使用者不需重頭登打財報，僅需核實系統標示的地方即可，確認無誤後，即可透過API的方式將資料串接到後續徵授信…等資訊系統當中，粗估約可減少80%登打的時間。

卡洛地常年參與由微軟贊助的 Azure 或 AI 相關技術的企業培訓，包含 Azure Analytics 及 Azure AI (Machine Learning、Cognitive Services、Applied AI Service) 課程，透過實作體驗幫助客戶拓展其 Azure 專業知識。在 Azure 沉浸式工作坊 (AIW) 系列中，提供客戶所尋找的 Azure 專業知識和實作體驗，推動對解決方案的需求。 因應今年當紅的 ChatGPT 技術，微軟特別針對台灣製造業大廠設計 Azure OpenAI Servie 搭建 KM 系統的一日 workshop 課程，並委託卡洛地為客戶輔導，此實作 workshop 演示利用 Azure OpenAI 以及 Azure Cognitive Services，整合企業內部數據。

為提升市民查詢市政資訊的便利性與智能化程度，建置一套智能客服系統，透過語意理解技術與自動化知識庫管理，讓市民可自然語言查詢市政資訊，系統可即時回應並持續優化服務品質。

迪威智能奠基於20年音訊分析基礎，致力於聲學辨識領域的AI解決方案研發與應用，提供客戶一站式的數位音訊處理解決方案。目前聚焦應用於音樂娛樂、智慧製造、一般語音處理、教育等四大領域。 於音樂娛樂領域，可以提供音樂教學內容生成、歌唱比賽評分、學習歷程管理等，把聲音可視化、進度看得見；於智慧製造領域，提供相似度評分、機械聲音健康度管理等，維持機台運作正常、減少聽覺工傷、提高稼動率；於一般語音處理，可以提供線上音檔降噪服務，協助影音內容生產者提升音檔品質，優化收視體驗；於教育領域提供中英文咬字評分等演算法，讓語言學習事半功倍。

本案提供「金屬表面／工程圖面／鋼卷」三類字元辨識方案。 金屬表面字元辨識：面向閥體加工件，運用反光抑制、陰影補償與深度學習 OCR，在油污、刮痕與曲面條件下仍可穩定讀取，支援手持、固定工站與產線相機，序號／料號可即時寫入 MES／ERP。 工程圖面字元辨識：自動解析 2D 圖面中的尺寸、符號、材質牌號與註記，輸出 CAD 欄位、BOM 或標準表單，減少人工判讀。 鋼卷字元辨識：在高速移動與強反光下，以工業相機與邊緣運算快速讀取捲鋼外觀碼與標籤，完成批號、規格與庫存之批次建檔與追溯。