應用案例

透過AOI人工智慧辨識設備結合機器手臂，改善人工目測檢視產品之誤差，以提升效率。未來將AOI所收集之數據與MES系統所記錄之製造數據對照，可快速發現錯誤數據，改善生產效率。

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。

國內每年展覽場次眾多，本計畫平台可以自動串連合作活動公司資料庫，活動方可先自選展覽或活動類別，後續回存進本系統資料庫前，ＡＩ自動分類器將會針對開立活動進行判別展覽或活動類別權重分配，以利後續會員行為分析計算公式運算，活動方自行輸入主題、簡介、內容…等，ＡＩ分類器將會抓取相關欄位，進行斷字比對及訓練後進行分類。

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。

LibraLung天秤肺影為電腦輔助偵測系統(Computer-Aided Detection, CADe)，以人工智慧(AI, Artificial Intelligence)技術，輔助專科醫師判讀胸腔電腦斷層(CT, Computed Tomography)之肺結節影像。本系統以網頁介面操作，具備「肺結節偵測」及「輔助自動報告」兩大功能。 當系統偵測肺部電腦斷層影像疑似肺結節存在，系統自動於影像中標記肺結節之VOI(Volume of Interests)，以及對應肺結節之類型(Class)、肺葉位置(Lobe)、長短軸(Axes)及體積(Volume)資訊，並經由橫切面、矢狀面、冠狀面、最大投影橫狀面觀察肺結節型態。輔助肺結節偵測範圍，包含肺結節最大直徑尺寸為4 mm(含)至30mm(含)，類型不限為實質(Solid)、非實質(Non-Solid)或部分實質(Part-Solid)。 本產品經國內醫學中心測試，模型在偵測肺結節之FROC表現，平均每例偽陽個數(average number of false positives per scan)為2時，靈敏度(Sensitivity)為94 %；在肺結節之類型分類表現為Precision=0.93, Recall=0.93；在肺結節所在肺葉位置分類表現為Precision=0.99, Recall=0.99。

AI影像識別機器人可以取代原本大量使用人力進行產品外觀品質檢驗的重複性工作，透過攝影機影像進行識別及精準比對，減少人工作業的可能錯誤或是標準不一的情況，進而提升品質檢驗的良率與效率。 五百戶科技結合了資策會創新研究中心及國立中央大學創新AI應用中心的多年研發能量，開發出具有自建學習比對模型的新一代深度學習架構設計的AI影像識別機器人系統，運用CNN技術+TensorFlow框架，整合動態影像識別技術能力，可以快速建立類神經網路模型，用以精準分類並判斷產品外觀尺寸之優劣，達到近乎100%的精準檢驗結果。

我國糖尿病患者視網膜病變盛行率約35％，且十分之一將會發展至威脅視力程度的增殖性糖尿病視網膜病變，造成巨額醫療照護支出。台灣糖尿病眼底拍攝需求大，但篩檢率低(約33%) ，透過「糖尿病眼部影像AI決策支援系統」能協助醫師短時間內更精確的診斷，並輔助非專科醫師/視光師初步快速篩選可能視力病變的病患，以提早控制與治療避免疾病惡化。工研院服科中心「AI+一站式視力健檢」採用嵌入式糖尿病眼底病變辨識系統，連接至數位眼底鏡，利用人工智慧之深度學習方法，醫生對糖尿病眼部專業經驗病變影像判讀的建模，從巨量醫療資料學習出糖尿病視網膜病變辨別模型，可直接完成糖尿病視網膜病變嚴重度判讀輔助即時診斷。「糖尿病眼部影像AI決策支援系統」整合眼底鏡設備，完整AI系統移植於不到10公分長的智慧閘道器，整合十餘款不同廠牌型號的眼底鏡設備；內含由數十萬張影像資料、統計分析及決策支援系統，所發展出高鑑別度、眼底影像AI模型篩出率(二分類正確率：93.86%) 截至2018年底已媲美Google來到世界第3。目前已成功導入企業健檢、醫院健檢中心、家醫科診所、眼科及視光中心…等。

MusesAI- 是提供製造業非資訊人員，透過一站式介面指示精靈，可快速、簡單、準確度高方式，在系統介面自動協同標註特徵及自動訓練AI模型，而後即可立即下載佈署使用的一站式AI模型開發平台，其中AI應用模組類別包含影像類及數據類兩大方向，影像類涵蓋物件辨識(數量、標工)、人員行為辨識、工地安全等；而數據類則涵蓋機台閒置預測、設備故障診斷等應用，可大幅降低一般AI模型開發門檻及投入時間。

運用演算法找出重要的關鍵字詞及其相關詞彙，並提供API進行加值運用

於LINE官方帳號建置「桃園市立圖書館」LINE智慧客服，除了提供讀者快速查找圖書相關資訊外，同時提供個人化服務，使用者綁定身分後，即可管理自己的借閱紀錄等功能。

智合科技的研發團隊 採用最新人工智慧深度學習(Deep Learning) 並結合 AOI 技術, 可進行 不規則形狀物件的品質評估：使用 AI 物件偵測, 然後再透過 AOI 進行 2D 資訊計算, 產生評估數據 例如：農業產品 / 不易數據化的物件 / 非標準品的測量 / 2D 與 3D 的數據呈現 不易測量的物件：使用 AI 的技術, 針對邊緣影像的準確度進行推估, 確保整體的檢測數據的信賴性 例如：高精密度金屬加工物件的邊緣值 另外可透過 嵌入式邊緣計算平台, 進行上述技術的整合, 有效降低整體系統的建置成本

VANTIQ新冠病毒安全防護聯動系統可以應付新冠疫情下企業復工，體溫異常狀況監測和限制人員流動傳播疫情。 有效的保障辦公大樓、校園、工廠、政府機關、醫院、機場等場所正常工作秩序，維護員工健康和生命安全。 VANTIQ在監控場所入口設置體溫人臉一體化識別門禁，可以在員工及訪客佩戴口罩情況下進行有效識別。當進場人員體溫超過預警閾值時自動發出警告。通過VANTIQ的即時處理技術，立即通知相關部門進行防護控管安排。VANTIQ整合影片結構化處理能力以及發燒紅外線檢測攝影機，將體溫標籤標示在目標人物上，即時從人潮中定位捕捉。VANTIQ結合外部資訊系統，從航班的安排調度到智慧建築平臺，即時動態對人物或感測器的警示數據進行識別並預警。VANTIQ與室內及室外地理資訊結合，地圖定位疑似病例並即時協調醫療資源，快速跟進處理。VANTIQ 數據看板可以即時展示易感染擴散區域，並可跨區域、跨部門使用業界標準協定共享資訊。

青農好夥伴

糖尿病自1987年以來一直佔據我國人十大死因前5名，而糖尿病患伴隨的併發症更造成我國醫療資源龐大的負擔，其中因糖尿病所衍生視網膜病變，更使得糖尿病患比一般人高出25倍的失明風險，因此國民健康署規定糖尿病患每年至少要進行一次眼底檢查，但經糖尿病共同照護網內之家醫診所統計，眼底檢查率歷年都是指標偏低的項目，原因不外乎診所缺乏檢測設備與眼科醫師，以新北市為例「全區29個行政區，其中13個行政區無眼科診所」，因此本計畫引進工研院開發AI輔助診斷系統，來協助非眼科醫生進行眼底圖判讀，並判斷糖尿病患是否該轉診至眼科，提高糖尿病患視網膜病變的早期篩檢率。 AI眼底圖影像輔助分析是一套針對糖尿病視網膜病變診斷開發的輔助AI系統，透過取得經醫師標註之資料集，設計一個卷積神經網路，採用機器學習技法讓該CNN學習如何從眼底影像萃取糖尿病眼底病變。已於3家醫院及6家診所進行服務驗證，實際受檢測人已超過4,000人次，訓練與測試影像判讀準確率已達 90%，以精準檢測分析數據供醫師作為判斷依據，提高視力醫療照護效率。

現有的CCTV監視系統都只是在錄影而已，當發生異常事件時，即使攝影機有拍到(例如:夜間有人侵入/火災煙霧/有人需要求救/有人昏倒/工地有人未戴安全帽或工作背心/車輛逆向…等)。當出現這些異常事件時若無法立即通報制止或處理，有可能造成更大的危險事件。目前這些工作若依賴保全人力處理的話，除了人力成本高以外，更因保全人員會有倦怠疲勞及高成本等因素讓安全性的議題無法提升更高的水平。UniPicket AI 系統可以不用更換現有的CCTV攝影機，直接整合讓現有監視攝影機變身為具強大功能的AI攝影機。可以讓一支攝影機同時啟動10種以上的AI辨識功能同時運作，可以大幅節省更換攝影機的成本，也可以讓攝影機傻瓜變聰明。UniPicket AI 有多種應用面的設定，可以適應各種不同的場域，政府機關、學校、醫院、飯店、工廠、工地、住宅大樓…。只要有CCTV監視系統的地方就會需要UniPicket AI。