AI 服務應用

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。

凌群團隊運用AI技術革新食譜創作，生成涵蓋多元料理的1200筆AI食譜，專注於肉類、海鮮與國際菜式，並透過關鍵字標註與圖片生成技術，打造引人食慾的智能食譜資料庫。此外，AI精準推薦系統自動匹配家樂福電商平台商品，確保用戶輕鬆購買所需食材，並動態推薦符合庫存的商品，提升購物體驗和零售業效率。團隊還透過生成式AI對話技術，捕捉用戶需求並推薦個性化食譜，無論是情緒波動、節日還是飲食偏好，皆能提供VIP級的貼心烹飪指南，讓美食準備更輕鬆愉快。

以無人機搭載空氣品質監測設備及相機進行工程環境即時監測，於施工階段中即時監測三維空間中空污數據及空拍影像，藉由無人機AI即時環境監測來找出空氣危害對建築立面的影響，並透過AI數據分析將空氣汙染的嚴重程度用顏色渲染至建築物立面模型上，提供可視化之評估成果供建築設計及智慧建築管理應用，此外並透過無人機即時影像AI識別基地附近之工程車輛進出情形，以掌握潛在之空氣汙染源。同時亦透過無人機拍攝之空拍影像紀錄工程各階段之施工成果，以3D圖台雲端展示以快速掌握工程進度及環境狀況。

提供現場與非現場球迷沈浸式觀賽體驗 1. 可視化運動數據呈現 2. 互動式AR遊戲與服務 3. 一站式智慧助手提供導航、導購、導覽…等服務

過往文件資料的彙整、分類、分析作業皆需仰賴大量人力的處理及判讀，除去高昂的人力與時間成本，透過人力進行這類型工作無可避免會出現人為誤判的情形，往往需要進一步的檢查、驗證，方能確保解析結果的正確率在可接受的範圍內。藍星球資訊將自主開發的自動化資料豐富程序(ADEPT)，搭配改良後的長短期記憶網路(LSTM)、語意向量(word2vector)、深度學習(kNN)等機器學習模型整合為【透事THOUGHTS】系列技術，運用AI演算法自動剖析文本，將巨量文字資料進行智慧分類、自動摘要、詞彙萃取、情緒感測、精準推薦及觀點聚類等分析，協助使用者從中提取可供加值再利用的各式特徵資料。本技術常應用於典藏資料、知識文件、書籍文章、開放資料等各類型中文資料，亦可串接於各種規模資料庫的建置。

數位樣布資料建立： Frontier的方式很簡單，紡織廠不用添購昂貴設備，只要用公司裡最常見的事務機掃描布片，三分鐘就能上傳完成。接著再透過雲端上多達12個AI引擎，自動辨識布種、克重範圍、紋路、規格、色號，省去手動建檔的功夫。 AI織布判別： 經由機器學習(Machine Learning)讓其進行圖片特徵資料之辨識及分析應用，AI自動辨識布種、顏色及花型 AI圖搜圖： 於樣品庫中，品牌設計師可以從生活中找尋靈感，依照手邊的現有布樣花色的圖片、照片，利用圖搜圖功能來找尋廠商樣布中相近的花色樣式，讓設計師可以更加直覺便利的從生活中找尋想要的布樣花色。

協助將第一代智慧里長系統轉移至LINE官方帳號上，建置「新北市智慧里長」LINE智慧客服服務，提供里長工作業務的個人服務，例如「里長通報」、「公文匣」、「巡守隊」等功能。

CloudMile AI 自動內容生成解決方案，專為媒體、出版、電商等內容密集產業設計，協助企業將內容生產流程全面升級至 AI 驅動的新世代營運方式。透過結合全球知名 Generative AI 與大語言模型（LLM）技術，CloudMile 協助客戶從資料整理、標題生成、內容重寫、到語法優化，自動化處理大量文本任務，提升產製效率與內容互動表現。 以時報資訊為例，CloudMile 為其量身打造一套內部專用的文案生成 API 系統，部署於 Google Cloud 平台並串接其內部 CMS，無需額外前端介面，便可快速整合至既有新聞流程中。該解決方案支援多種應用場景，包括「高互動率標題生成」、「社群新聞自動撰寫」、「新聞內容重寫」與「錯字修正」，每一項功能皆透過過去的新聞資料與讀者互動數據訓練模型，確保生成內容符合品牌語氣與編輯需求。 專案導入後，時報資訊在新聞點閱率方面提升逾 20%，有效證明生成式 AI 在內容產製效率與讀者參與度兩方面皆具明顯成效。該系統不僅能針對 PTT 等社群素材即時生成初稿，更可根據歷史流量數據預測標題互動率等級，協助編輯更精準地制定新聞策略。透過 CloudMile 的專業技術支援與技轉機制，企業可持續自主優化模型，靈活調整生成規則，打造出專屬的內容 AI 協作系統，實現內容生產與經營效益的雙重升級。

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。

傳統購買蝸牛苗僅能依據人工推估數量(因蝸牛苗細小不易計算)採購，其數量參差不齊，造成買賣之間的紛爭以及財物損失，紛爭事件更是因養殖蝸牛興起，隨時間與日俱增。故，針對國內迅速成長之蝸牛養殖市場，藉由賣家提供之大兩蝸牛物件之照片，建立大數據資料庫，建立影像辨識R-CNN模型，辨識往後之拍攝照片中計算物件個數(蝸牛幼體)，提供之蝸牛影像辨識服務，協助養殖賣家獲得精準蝸牛數量，降低人為預判之損失及紛爭。

緯創軟體團隊開發了基於機器學習的自動醫學影像標註模型，並將模型整合至雲端平台建立完整的自動標註系統。團隊建立了以下的流程: 1.建立資料清洗模組並自動化建構訓練資料集 2.設立團隊檢閱的檢查點以利審閱自動化建立的資料集 3.建立模型訓練模組並能提供模型訓練結果 4.設立團隊檢閱模型預測結果 5.自動化模型部署流程。模型開發流程主要著重在流程自動化及功能模組化並設立人工審閱節點供工程師及科學家分析資料訓練集與模型測試結果。功能的模組化可以降低工程師在後期維護上的難度，並且有著快速插拔套件的優勢。

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。

針對工廠內部工安管理、製程監控、能源使用與資訊整合等問題，導入人工智慧與物聯網技術，建置可即時偵測與通報的智慧監控平台。系統整合現有監視器、中控設備、電力與濃度監控模組，將感測數據與監控影像同步串接至中央平台，打造廠區專屬的主控中心。 在 AI 技術應用方面，系統導入 YOLO 與 Detectron2 等物件偵測模型，辨識人員跌落、水池接近、火災等高風險事件，並結合骨架姿態估測技術提升動作判斷準確度。透過 OCR 技術擷取無通訊設備畫面資訊，讓系統能從老舊儀表板或傳統監控畫面中擷取數值資料，進行即時分析。主控模組支援 Web 與 APP 雙平台操作，提供互動式廠區地圖、即時影像畫面與模組化功能切換，協助現場人員快速掌握各區域狀況。 AI 智慧巡檢工具結合大型語言模型（LLM），可根據現場人員輸入的自然語言指令（Prompt），針對是否配戴安全裝備、是否誤入警戒區等項目自動辨識異常，並以語意推論輔助任務分類與處理。系統每 7 秒自動擷取影像，檢測結果將逐一記錄並標示異常，大幅減少人為疏漏並提升巡檢智慧化程度。

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。