應用案例

採用 Hailo-8 AI 運算主機 搭配 MAXAIOT AI 智慧辨識攝影機，建置一套具備 AI 物件偵測與追蹤能力的智慧影像辨識系統。該系統可即時判斷行人在穿越斑馬線前是否有擺頭確認來車，並偵測是否違規起步穿越馬路，進一步輔助交通安全教育現場的實作與回饋。 透過影像辨識與即時告警機制，學員能在模擬實境中獲得具體行為反饋，有效加強正確交通行為的認知與養成。整套系統具備即時性、高辨識率及可攜性，不僅提升教學效率，也減少傳統人工作業的負擔，協助監理單位推動智慧交通教育。

我國針對自然水體之監測始於民國65年，初期監測重點在於河川水體之水質，直至民國82年及91年才開始針對水庫及地下水水體執行例行性之監測。截至目前為止，台灣現行之水質監測方式仍多以人工採樣後送實驗室檢測為主，然各水體之水質監測作業乃由各機關依執掌辦理，囿於各機關監測水質之目的不同，往往監測數據缺乏一致性規劃或持續性維護，部分資料格式不相容、資料品管或精度不一致等因素，導致額外耗費人力、成本於確保資料格式轉換及內容正確性，限制了資料的流通及應用。本計畫在林正祥環工技師的多年現場診斷顯微觀察下，獲取非常寶貴之指標性功能微生物影像資料，將此藉由AI的輔助，對自然水體之診斷與監控，將發揮控訴即時之功效。

傳統投入大量人力及時間成本的人工巡檢方式，已無法因應高頻率與成效式的道路養護作業需求，因此，使用人工智慧演算法建立道路鋪面破壞辨識模型，透過攝影機與車機系統達成即時邊緣運算，並同步回傳影像與空間屬性於雲端品管圖台。

傳統零售業分析以ＰＯＳ資料為主，雖然可以理解產品銷售組成但對於許多隱藏資訊如來客人數、進店率、 客戶動線、性別年齡屬性， 提袋率等卻全憑業主經驗， 在經營成本高張與大環境日益競爭的趨勢下，如何抓取更多資訊進行綜合分析以提升坪效性遂成零售業業主的挑戰。 ＡＣＴｉ攜手國內前三大電信商推出智慧零售解決方案，利用影像辨識技術提供從展店前選址評估到展店後來客人數與進店率分析，進而再利用熱點與性別年齡分析讓業主更進一步理解客戶屬性，更可結合會員系統與人臉辨識紀錄深度理解客戶忠誠度以及推薦系統，此外，ＡＣＴｉ解決方案為開放式平台，亦可結合業主自身營運相關系統 （ＰＯＳ　ＥＲＰ　ＣＲＭ…等)，利用全數據協助業主做更全方面的經營策略。

使用人工智慧中之深度學習及機器學習等技術，以混合式多模型(Hybrid model)的設計方式，分析並利用各個傳感器的輸出資料，自動學習並歸類異常行為，並以此做為預測模型之輸入特徵，預估設備的使用狀態，並進一步預測其剩餘的壽命，提供系統使用者相關資訊和及時警告以提早做出最優決策，使潛在之危害最小化。 (1)依據過去人流歷史資料，進行人潮數量之預測，供彈性調度行車間距。 (2)即時分析軌道定位感測器回傳之即時訊號，可預測定位感測器之故障，在定位感測器故障前，即可提早檢知與提早因應，減少全線交通因定位感測器故障導致之停駛或降低行車速度 (3)常態性檢測車廂車軸振動訊號，即時檢測車軸正常或故障並立即辨別故障型態，減少車軸相關元件定期更換頻率，以預防性維修降低定期維修成本，提升行車安全及維修效能。

過去，為了確認使用者的身分，我們透過網路的帳號密碼或是實際生活中的卡片等載具來做為數位資料的中間橋梁。但是帳號密碼會忘記或被竊取；卡片亦有遺失及被竊取的問題；所以過往我們會增設監視裝置做為事後稽核的紀錄方式。而今技術進步，我們可以透過生物辨識的方式，藉由每個人的生物特徵來取代傳統的載具，避免遺失(忘)或是被竊取的問題，進而提升辨識的安全性。再則透過人臉辨識可以採非積極的辨識特性，運用現有的監視設備，可以協助提升自助或是服務的便利性，以提高服務的品質。 精誠集團將人臉辨識的技術整合應用在智慧通行上，提供黑白名單的臉部辨識解決方案，可以不需要額外採購新的監視設備，只要現有監視設備符合H.264壓縮格式即可利用做為前端影像收集的裝置，透過精準快速的辨識功能且架構可以彈性調整，提供快速且大量的客戶資料辨識解決方案。 白名單的部分，適合各服務產業，可以透過人臉辨識後的結果，發送訊息或是直接將客戶資訊帶出，提供從業人員更加迅速的服務客戶，更可以讓服務更精準有質量。 黑名單的部分，可以協助服務業辨識列入黑名單之人員，並發送訊息提醒人員注意防範可能產生的破壞及損失；另外也可以協助保全或廠區管控人員，減少大量訪客或是從業人員進入辦公區域時，因眼睛疲勞造成疏忽而放行的尾隨人員，落實管控。

為了解決X光影像資料不足、類型不夠多樣的問題，我們開發了一套「影像擴增應用程式」，可以幫助建立更多、更豐富的訓練資料，用來提升AI模型辨識可疑物品的能力。這個程式有操作簡單的圖形介面，只要選好資料夾和影像變化的方式，就能自動批次處理大量X光影像。 整體來說，這項工具不只操作方便、靈活性高，也能有效補強訓練資料的不足，協助海關或安全單位建立更聰明、更有效率的智慧查驗系統。

受輔導廠商的椰果產品製造流程中，產品封膜完整性是藉由人工抽樣檢查，因人力資源安排與產線速度不慢兩個因素，目前抽檢覆蓋率為2.5%。封膜不良的產品一但出貨，不但造成單罐產品損害，也影響同箱產品、運輸工具的汙損，並招致蚊蠅，對整體造成危害，影響商譽。 另外，本產品是高濃縮加工食品，封膜不良若無檢查出來，且買家也未檢測，可能造成食安風暴，十分危險。 因此廠商想導入AI品管檢測方案，一方面想提高檢測覆蓋率，另一方面也希望AI系統可以準確地挑出封膜不良產品，減少不良品出貨的機會。

Volvo攜手愛酷智能科技，為活動量身打造Facebook Messenger 上的聊天機器人，導入最新AI科技，提升民眾以往的參展體驗。 本次Volvo打破傳統互動模式，在聊天機器人中應用圖像辨識技術與智能濾鏡，結合QA問答讓來賓在遊戲中了解品牌故事和感興趣的車款。

奕瑞科技將Deep Learning 演算法極盡所能的在各個領域做出落地的解決方案，除了本身精研的核心演算法之外，還能貼近客戶的需求，與客戶共同討論出最適合的解決方案，並且跟著客戶的SOP，不斷地做滾動式的來回討論，以期用AI 人工智能技術，真正改善客戶在管理上的困難。其解決方案包含解決員工需要監看包商是否違規，交由演算法來判斷，能避免掉人與人之間的摩擦，並且節省了大量的人力監督。另外，AI/AOI 瑕疵檢測也解決了傳統瑕疵檢測過多的誤殺（判）造成現場作業的混亂以及不必要的浪費，AI/AOI能夠制定出容錯空間，讓生產線上的員工（期望篩選標準放寬）以及在辦公室處理客訴的管理或是業務人員（期望篩選標準從嚴）達成最最精準的平衡，並且能夠整合後端自動化生產設備，即時傳送訊號讓機器手臂或是相關設備做出相對應的反應。

傳統上電視監測都是透過人工完成，但隨著電視媒體眾多，如果要監測每一台電視現在的播報內容，便需要大量的人力。而使用人力不但有可能會有資料蒐集不完全的可能性，在通報上與分析上也會變得較不即時。隨著深度學習近年來的蓬勃發展，電腦視覺的應用也變得更加成熟，現在，我們可以應用電腦視覺在人臉辨識、瑕疵辨識等應用用途上，亦可以用於場景文字探勘與文字辨識。因此我們即有想法想利用深度學習結合場景辨識、人臉識別、語音識別、光學文字識別與文字探勘等技術，製作成一人工智慧輔助電視監測系統，這樣方能以最全面、即時的方式監測電視媒體，並分析每天播報的內容，供廣告商與公部門進行參考

透過奧義智慧獨家 Craft AI，使用機器學習進行威脅情資分析與關聯推論， 提供快速自動化案情調查、攻擊情境標記與威脅根因分析， 有效提高資安團隊效率，與反應精準度，瓦解潛伏中威脅，強化企業資安強韌性

觀光為臺灣重要的經濟之一，臺灣各景點每年的觀光人口從20~100萬人不等，透過人流的數據，於景點拍照打卡進行 AI 影像分析，分析各地區景點人流、年齡層、性別與情緒…資訊，提供景點及有關單位以利後續商業決策及應用，促進台灣的觀光經濟發展。此專案可延伸性應用於COVID19防範，如：2019年4月份全台11處景點警示新聞，可透過此系統提供民眾資訊，及群發告警，避免群眾群聚感染的風險。

本系統透過RF訊號演算法搭配AI即時推論技術，進行非酒精性脂肪性肝炎(NAFLD)偵測，量測時間僅需10秒，即可顯示肝臟病灶影像，同時可提供影像輔助定位、局部病變結果。此外，系統可將檢測結果之嚴重程度分為四個階段，醫師可藉由分數分級進行輔助診斷。本公司透過與Intel、遠傳電信、國家衛生研究院、長庚紀念醫院合作，將AI超音波技術佈署於Intel OpenFL(Open Federated Learning)，結合遠傳電信的遠距醫療平台，為醫生和患者提供視訊門診對話，使NAFLD脂肪肝篩檢更加容易。 過去醫師以理學檢測確認新生兒髖關節有無異常，檢測一位新生兒平均所需時間為15-20分鐘，本公司與林口長庚紀念醫院骨科團隊合作，研發之AI即時推論超音波系統可將篩檢流程縮短至30秒，除運算快速、可針對超音波影像進行自動判讀，亦可量測髖關節角度，以判斷新生兒髖關節是否異常，避免錯過最佳黃金治療期。

1. 彙整專案資料：收集各類專案文件、專案時程和文件查核標準，為後續的資料處理和分析奠定基礎。 2. 建立企業資料庫：根據收集到的文件資料，建立結構化的企業資料庫，實現資料的高效管理和利用。 3. AI自動分類與計算：利用AI技術，對專案進行自動分類，對專案文件進行分類管理，並計算專案的關鍵時程點。 4. AI派工：將專案分階段進行管理，按照範本格式填入專案時程表和成員日程表，確保專案計畫的有序進行。 5. AI工作調整：當成員出現工作延誤時，AI會自動重新排列該成員的工作日程，保證專案進度的連貫性。 6. AI查核文件品質：系統自動查核交付文件的品質，確保文件的準確性和一致性。 7. AI查核回報狀況：自動製作專案績效報表，提供專案進度和績效的透明化管理。