AI 服務應用

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

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AI冷鏈斷鏈預警系統可以有效為小農及農企業提升蔬果運送保鮮效率，整合冷鏈運送管理問題一一解決。透過先進AI演算法，分析生鮮於儲存、運送、轉存過程中進行即時監控並蒐集溫度、位置等資料進行雲端分析，確保商品冷鏈運送過程中能被有效保鮮，降低人員失誤或設備故障所造成之損耗。搭載NBIoT通訊能力之控制器嵌入於冷藏車輛，除即時監視車內冷藏條件外，即時回傳路徑資訊。生鮮出貨及抵達目的均能自動回報雲端並回報歷程溫度變化，提供優質有效率的冷鏈管理系統。針對各式不同溫度保存條件之商品以AI判定冷藏庫、運輸過程之最佳化智慧型溫度管理，仲闐AI系統能提高冷藏室運轉效率並根據儲存、運輸條件及數量，以AI演算協助判定最佳節能及冷鏈移動路徑及方式，並在商品因失溫損壞前提供即時告警。 AI冷鏈運輸斷鏈預警系統可以應用於物流運輸產業的服務與農企業，目前已成功導入農企業興農集團玉美研公司，提供智慧服務、智慧物流、冷鏈管理產品…等應用。

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。

以人工智慧、電腦視覺、深度學習為基礎，透過 Viscovery 自行研究開發的技術，為電商提供【AI 圖像搜索解決方案】，打破文字搜尋的限制，讓消費者透過拍照或上傳照片來搜尋難以形容，甚至無法使用文字來做搜尋的商品，例如：外來文商品、服飾、鞋子、包包、美妝商品等，讓搜尋變得更直觀、容易，藉以提升商品搜尋效率與消費體驗，並進而提升電商轉換率與銷售額。目前已與台灣 momo 合作導入。

PrimeHub 是針對企業內部多人、多專案需求所量身打造的 AI 開發管理平台，基於 MLOps 的概念協助團隊共享運算資源與成果，加速開發 AI 模型的速度。平台架構基於 Kubernetes 的容器編排環境，提供安全穩健的系統資源分配協助使用者實現最佳化資源配置，並搭配⾃動資源回收機制提升使用率與降低營運成本。開發人員透過簡易使用的瀏覽器介面便可管理群組及各種資源配額，快速啟動 TensorFlow、PyTorch、Scikit Learn 等熱門 AI 框架進行模型的開發、訓練、部署及監控，不需再自己搭建基礎設施，讓開發人員能夠專注於 AI 模型的開發以提升工作效率。

為使YouBike會員能夠自主操作查詢，更快速獲取所需資訊，增加資訊的掌握度，導入AI智能客服機器人平台服務以滿足會員需求，以FAQ、NLU 雙大腦等人工智慧領域相關技術，透過微笑單車提供之應用程式介面與微笑單車內部應用系統介接，提供具價值的即時場站資訊、遺失車查詢與通報協尋、遺失物查詢及預約取件、天天YouBike活動查詢、常見問題等中文服務。 利用 AI 人工智慧建置「智能客服機器人」系統自動應答方案，擴增服務管道， 提供 24 小時不間斷的多通路即問即答文字回覆服務，透過AI學習機制，實現人機自然語言之互動，並結合真人文字客服，藉由完整機制達成服務分流，一般性業務諮詢由智能客服機器人協助回覆，客服人員處理複雜業務或是進階服務，有效運用人力資源及提高服務效率。 本案之核心模組以NLU、FAQ與FLOW構成「雙腦一流程」之運作架構組成AI交談式服務。「NLU 大腦」被稱為「服務腦」，負責理解用戶多元詢問提供個人化服務內容；「FAQ 大腦」則稱為「諮詢腦」，專門處理一般性的常見問題，而「FLOW 流程」則可串聯雙腦進行流程設計並與系統API串接，帶來流暢且彈性的客服交談。

智能助手平台可以分析客服與客戶對話內容，匹配出推薦答案，加速客服回答處理；還可以提醒客服適當的話術，增加客戶滿意度，並能提供客戶畫像，幫助客服聚焦識別，挖掘出新機會點。可以應用於客戶服務、業務查詢、業務線上申辦、預約服務等，幫助企業提高服務效率、降低人力成本及新人業務知識學習成本。

企業級對話機器人(Enterprise Chatbot)及虛擬助理(Virtual Assistant)是八維智能歷時數年研發建置的「D8智能服務雲」中的兩個主要服務項目【圖1】，目的是要能為企業或機構快速而有效地打造其專屬的對話機器人或虛擬助理，以及用戶上線使用後的人機對話資料分析及管理、機器人語言模型的持續更新及優化。其中企業對話機器人服務包含了網頁機器人、智能對話分析、智能客戶服務、自動客服質檢、電話機器人等模組，而企業虛擬助理服務則包含企業虛擬助理及流程機器人等模組。一個企業虛擬助理可整合企業對話機器人及其所導引的企業工作流程，例如請假出勤、會議安排、商品退換(RMA)等常見流程。生成企業對話機器人/虛擬助理的軟體系統核心是八維智能自主開發的自然語意理解引擎(Natural Language Understanding Engine)及情境對話管理引擎(Contextual Dialog Management Engine)，能依企業各自的需要而產出企業專屬的機器人語言模型；利用系統內建的企業簡訊平台，使用者(包括企業的客戶及員工)無需下載App即可經由企業網頁、公用簡訊平台如LINE、WeChat、FB等渠道，進行與機器人/虛擬助理、客戶、員工間的三方溝通，提供了一個人機協作的智能客戶服務環境【圖2】。本系統提供符合資安的API連結，依個別企業或機構的需求提供雲端或落地(企業私有雲)的客製化服務。

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。

民眾來到稅務局的時候，常常不清楚自己該繳多少稅額，或是需要哪些條件才可以申辦各項業務。透過本計畫，民眾即可透過Web、Line/FB、數位看版與語音機器人進行互動以尋求解答。SmartRobot 智能機器人運用自然語言分析技術在機器智慧問答的基礎上全面升級客服中心，使民眾能自助服務、降低人力成本、提升效率及顧客滿意度，系統支援優化與知識學習體系，提供民眾優質標準化回饋以及7/24零時差諮詢服務。碩網資訊開發的智能機器人 SmartRobot 作為系統導入之底層架構，運用 SmartRobot 之資料源整合工具、智慧型搜尋引擎，關聯相關性分析、語意分析、自然語言處理等 AI 人工智慧工具分析的核心技術，整合客戶服務、身份管理等關聯應用系統平台服務進行平台建置系統開發。

於平台資料庫中，客戶可以找到產品的用料需求、輸入關鍵字進行搜尋，並可在關鍵字中，讓其依照布料組織、成份、重量等數值讓其依序排列，進而找到想要的布料圖像資料，也可用以圖搜圖的方式，找到類似紋理，圖案的布片。

我們採用了最新的深度學習技術和索引搜尋演算法建立一個新聞推薦系統，並且透過UI的設計，媒體可以很簡單的建立自己的profile，接著上傳自己最近的一篇新聞和目前所關注的關鍵字，之後平台會推薦出數十篇相關的國外新聞文章並包含摘要。媒體可以從這些資訊快速了解到國外的趨勢，寫出具廣度的專案報導。

U會議室一套專為跨國、跨據點公司及行動工作者設計的視訊會議服務。可讓您在Windows/Mac個人電腦及iOS/Android行動裝置上，進行高品質的視訊會議及畫面共享。U會議提供了簡易上手的介面及高品質的影音，相容於現行裝置，可免去傳統視訊會議設置複雜、需昂貴專用裝置之困擾。 U會議整了了訊連科技的PerfectCam，一套整合了AI及AR技術的虛擬攝影機插件軟體。您可在U會議或其他視訊會議中啟用PerfectCam，透過AI技術，精準偵測人物及背景，讓您與會議中可將雜亂或具隱私資料的背景虛化模糊、或替代成其他場景之圖片。此外，針對有跨時區工作的女性工作者，PerfectCam運用了臉部特徵點偵測，可以實時套用擬真的虛擬彩妝，讓您在會議中隨時保持專業妝容。

(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。