應用案例

本計畫針對各種異常狀況使用不同的方法偵測，其中異常狀況有：壅塞、事故狀況、異常物件及逆向行駛，透過追蹤模組判斷是否發生異常事件。首先探討壅塞，壅塞發生在車流量大導致車速緩慢的狀況，針對此現象可以透過追蹤模組取得車速，若平均時速低於高速公路的60km/h 最低速限，則判斷壅塞。第二點事故狀況，由於在道路上行駛時須保持安全距離，若兩車距離過近，則會提高碰撞的機率，在事故發生前透過軌跡判斷兩車是否在前方會有交集點，並在兩車發生重疊時則判斷兩車相撞。第三點是否有異常物件，將一般道路上禁止出現的物件加入訓練樣本，以高速公路為例，正常情況下不會有機車出現，若畫面中辨識出異常物件則進行追蹤。最後一點逆向行駛，在路上行駛方向與其他車有所不同，在追蹤時軌跡會與正常情況下有異，判斷軌跡方向異常時發出警示將團隊所使用的 Smart AVI 與目前最常被使用的影像辨識技術之一的 YOLO 相比。雖然 YOLO 可以辨識的種類較多(屬於通用解決方案)，但要運用在交通方面則是Smart AVI 較具備優勢，因架構與設計屬於特定領域的解決方案，其訓練所需要的樣本數較低，演算速度也更快，最重要的是具備追蹤物件的功能。

配合變色龍聯網解決方案，資策會亦提供AI分析協助生產執行提升產能之技術支援，根據感測器蒐集機台設備運作的細部動作資訊，找出能評估老化趨勢之關鍵資訊，進而利用機器學習方法建立感測資訊與。實際案例包含砂輪機研磨耗損偵測、截斷機裁斷長度預診、空壓機異常停機特徵偵測等等，以AI技術偵測協助現場生產，提高生產良率。 聯網應用描述：資策會智慧系統所研發Pub/Sub 設備聯網閘道技術，提供低延遲且可自主維護之工廠資訊化軟體，導入後使用者可自主管理，現場設備或感測器擴充不需再外包增加資訊化成本。可涵蓋範圍包含多家PLC、CNC控制器、現場表頭、外掛感測器、通訊介面卡轉接及Barcode Reader、RFID Reader等，設備內或現場環境偵測都可集中處理，大幅提升廠內智慧化程度。

醫療影像資料占醫學資訊量 80%，每張醫學影像相關標註，皆是重要的醫療診斷資訊，若可收集放射科醫師平日工作之醫療註解資訊，將可大幅提升人工智慧訓練成效，降低電腦偽陽性與偽陰性之判讀，進而提高AI輔助醫學影像判讀之可行性，提升放射科醫師工作效率。尤其目前醫院在影像醫學科醫師人力普遍不足，預防意識抬頭以至於醫學影像判讀需求遽增，此外先進儀器產生資料量快速增長，皆造成相關工作負荷過重。又特別在偏遠地區專業影像醫學科醫師短缺，若能應用AI輔助醫學影像判讀，提高辨識率外，在影像微小的病灶查找、病灶連續追蹤上，亦可為醫療專業人員強化輔助操作能力。另結合相關檢查檢驗的報告提醒參考與比對，據研究可再提升輔助診斷正確率。最後，將確認的檢查發現導入結構化報告以支持進一步的臨床研究，亦為進入精準醫療目標不可或缺之步驟。本計畫期以建置一套影像AI報告產生平台，使用AI協助醫師更容易撰寫報告，減輕醫師負擔，系統內含可持續提高精準度的AI學習機制。

AI專利風險監控平台可以提升廠商用戶的效率，免除單筆查閱在智財局上的觀看時間減少人力耗損情形。此平台的功能之一網絡圖的部份，依據各年份可以讓商業上決策者或者專利的申請者快速的了解自家發展的專利和哪些公司是相似度極高。由自家公司為網路圖的軸心，透過網路上的圖示呈現，快速對應競爭廠商有哪些申請專利，避免捲入侵權風暴中。 即時監控競爭對手的重要專利技術，強化研發能力。除了基本的交叉分析，AI的過人之處在於其不僅可以分析資料，還可針對既有數據進行預測。若想知道對手/產業未來的技術發展，可利用AI的預測分析能力，預測該公司（或整個產業）未來2-3年可能發展的技術。即可快速了解對手目前的技術優勢與動態，輔助公司研發部門做為日後研發方向的參考依據。

3D空氣極光表面改質系統，使用結構光深度視覺掃瞄，具速度快、精度高，可即時掃瞄生成路徑，進行極光表面改質，適用於各種形狀及材質，無需事先進行任何設定。此應用對於中小企業或傳統產業，非常的重要，雖然多關結式的機器手臂最接近人體的結構，使用上相對靈活，很適合應用在少量多樣的製造。但這種機器人在設定及操作上也相對的複雜，所以一般的中小企業或傳統產業，極少有能力可以設定及撰寫多關結式機器人的程式，加上要收集手臂上的數據完全是難上加難，造成產業升級、彈性製造都淪為空談。 我司自主研發的極光表面改質系統，在異質接合上改善傳統製程上的污染，以鞋業為例：原本橡膠和EVA的接合，需要打磨、酸鹼洗、烘乾、處理劑、膠水等步驟，其中會產水和空氣的污染，造成企業成本上升、居民抗議、環境負擔。但如果使用我司的極光表面改質系統，橡膠與EVA的結合，製程上會改成清水洗、烘乾、極光處理、水膠接合。不但工序減少、產能提升，更重要的是與傳統製程相比，至少減少99%的環境污染，而達成企業、消費者、地球 三贏的局面。

協助環保署資源回收稽核認證雲端認證制度，導入影像辨識技術來提升目前人工檢視雲端引擎照片之工作，因引擎號碼的樣態可能多達上千型式，發展以機器為主、人工為輔的智慧稽核認證程序。 導入影像辨識作業結合平板工具(APP)，自動帶出辨識後相識度最高的可能結果，作業人員僅需採用選取的方式，加速人工作業，而資訊直接在作業現場，透過平板設備無線網路傳輸，將資料導入所管理的系統中。

現今各產業皆導入自動化與資訊化技術以便提升產線效率、增加產能與效益，而工業物聯網亦是近期火熱的議題之一。由於工業物聯網環境擁有大量且多樣的聯網機械設備與機台。因此也面臨了盤根錯節的管理機制與資安議題，如何有效偵測甚至預測設備異常情形將是一大挑戰。所以，三甲科技便與製造業者共同執行一人工智慧研究專案，以機台內海量的系統稽核數據紀錄為樣本，經過彙整、正規化、分析、訓練等一系列處理流程，建立所屬的運算模型，爾後反覆校正其準確性，藉由不斷地調整使之趨於安定。接著，我們客製化系統協助業者導入偵測機制，結合文字探勘技術從滿山滿谷的數據中查找出特異的物件，也就是異常的製造單元。另一方面，針對員工操縱設備時的互動影像，加以分析、辨識，發掘違規狀況並加以警省，降低異常操作所衍生的風險。最後，我們藉由人工智慧分析判斷細微的設備異樣與操作習慣，使權責人能盡早察覺以提前應對，降低風險衝擊，進而提升運作穩定性。

電商企業因其主要透過線上銷售，不直接與客戶面對面接觸，顧客主要在 線上與客服進行文字交流，這會產生三個問題，首先是客服難以量化管理，其 次，不同客服人員會有不同的事件對應方法，最重要的是，客服透過主觀意識 判斷顧客的情緒，與決定處理的方式。 本系統能自動根據顧客的文字與其過往消費行為，進行事件緊急程度的分 類，也可以由系統基於提高滿意度為目的，給出一個建議補償範圍或需求引導， 取代過往發散且主觀認定的處理方式。

自動化分揀倉儲決策AI系統結合大數據與智動化科技，研發以預測、快速反應為基礎之AI倉儲軟硬體解決方案，AI in Edge 架構結合揀貨路徑規劃技術、儲位配置技術需求預測與庫存調度技術，整合物流貨品標識影像處理系統、國產化自動化分揀系統設備建置智慧物流Total Solution。智慧科技精準預測、最適儲位規劃、最佳揀貨排程，解決電商倉儲品項上萬、出貨急迫、人力時間不足，導致企業營運受阻問題及仰賴國外昂貴系統之困境。工研院服科中心採用 Variation Auto encoder 之無監督學習模型，結合「事前資源調度」與「人工智慧指揮引導」發展漸進式動態儲位配置調整技術，以遞迴式類神經網路、線性回歸模型、EIQ分析、深度學習、邊緣運算建立倉儲決策AI支援系統 ，協助解決EC物流中心缺工、爆倉等現象 ; AI in Edge 架構優化進貨、入儲及揀貨效率及空間利用，節省EC物流中心30%工時、50%人員移動距離與12%成本，自動化分揀系統與包裹辨識系統，快速滿足B2B、B2C等多型態出貨需求，目前已成功導入宅配物流業、EC物流中心、連鎖型超商…等國內相關業者。

1. 金融领域 - 信用評估： 模型：信用評分模型。 應用描述：第三方模型評估服務可確保信用評估模型在預測個人或企業信用風險方面的效度。這有助於銀行和金融機構更好地評估借款人的信用風險，降低不良債務的風險。 2. 醫療保健 - 疾病預測： 模型：基於患者病例和生理指標的疾病預測模型。 應用描述：第三方效度評測可確保模型在預測患者患上特定疾病的準確性，對於早期預防和疾病管理非常重要。 3. 人才招聘 - 履歷篩選： 模型：履歷和面試數據的招聘篩選模型。 應用描述：確保模型在篩選應聘者時公正且無歧視，第三方評估有助於排除模型中的潛在偏見，確保應聘者被公正地評估。

鋼鐵業係屬高耗能產業，據統計顯示，鋼鐵業的能源消費與二氧化碳排放比例在全國工業部門中排名第1位。尤其煉鋼製程中的數種主要加熱爐如電弧爐(EAF)、電渣重熔精煉爐ESR 、真空電弧精煉爐VAR 和真空感應熔解爐VIM等用電量都極高。 其中最重要的在於煉鋼過程中，若全廠用電設備包含前述煉鋼爐若同時投入生產時將導致用電超約，導致鉅額的超約費，造成生產成本的巨大負擔。因此如何配合煉鋼作業同時避免超約罰款，是業者迫切要克服的難題。

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

JCAATs 為AI 語言 Python 所開發的新一代稽核軟體，除具備傳統電腦輔助稽核工具(CAATs)的數據分析功能外，更包含許多人工智慧功能，如文字探勘、機器學習、資料爬蟲等，讓稽核分析可以更加智慧化。 JCAATs 可分析大量資料，其開放式資料架構，可與多種資料庫、雲端資料源、不同檔案類型及 ACL 軟體介接，讓稽核資料的收集與融合更方便與快速。繁體中文與視覺化的使用者介面，讓不熟悉 Python 語言的稽核人員也可以透過此介面的簡易操作，輕鬆快速產出 Python 稽核程式，並可與廣大免費之開源 Python 程式資源整合，讓您的稽核程式具備擴充性和開放性，不再被少數軟體所限制。

【蛛思CHOOSE】專注於將無法透過人工處理的海量網路新聞與社群輿情，藉由人工智慧整合分析的互動式圖表呈現，搭配探索行為的介面設計，協助使用者在有限的時間完成網路輿情資料收集、輿情風向趨勢觀測、對手輿情佈局比較、潛在輿情悶燒預判等活動。藉由藍星球資訊所開發的網路輿情偵測自動化模組、透事中文探勘分析系列模組、互動式圖表操作設計模組等三類模組的創新整合，使本服務能為廣告代理商、媒體代理商、公關代理商、品牌顧問、各企業與組織的公共關係部門或媒體事務組、政治幕僚，提供提案談資輿情資訊、活動企劃發想脈絡、網路行銷曝光監測、公關形象輿情回饋及輿情危機警示預判，一次解決資料蒐集、彙整、分析的工作流程。

海洋公民科學家於107年建立了垂釣回報功能，公民科學係指由專家學者進行規劃，並提供一般民眾參與研究案中的部分資訊，公民參與不僅可提供海洋保育署更多的海洋資訊，亦可使得學術更加自由普及，而此功能開放至今，已經有許多民眾進行回報，本年度彙整民眾的填報時所提供的建議，進行頁面調整，並導入AI 智慧影像辨識技術，使系統自動解析照片內容，透過AI辨識模型提供最有可能的3種魚種供公民科學家選取，為使公民科學家能更深入瞭解魚種特性、學名、俗名以及習性等資訊，介接「臺灣魚種資料庫」以提升公民科學家對於魚種的知識與認識，讓使用者更便利的進行填報。