應用案例

依據國外NGSS課綱以及國內新課綱所列出的科技領域學習階段指標，收斂相對應的學習力指標，規劃出五個學習階段：幼兒啟蒙、結構與動力、基礎程式、機器人發展及高階AI應用，並發展其適合的教學內容。 此學習方案是基於國際知名的兩大機器人賽事 (WRO & FIRST)，目標透過競賽與國際人才進行交流，進而激勵學生在科技領域方面的途徑不斷拓展，發展團隊合作與競賽並存的理念。 教具為有效整合IT+OT應用，達到教學之目的，開發了兩套AI機器人套件組。入門機器人包含自動控制、電機、機械工程、STEM 科普等相關機器人教育之機器人微控制器與學習基礎套件；進階機器人則搭配攝像機、樹莓派、無線搖桿，可實作多功能變化的 AI 機器手臂、AI 自動駕駛車等。並發展多種實務課程，如將生產流水線搬到課堂上學習，實踐產業學習的環境。 教案及課程部分，入門鎖定國高中生，與翰林出版社合作開發初階AI教材「出發吧!自走車! 」，推廣至全台國中；進階套組則針對高中以上至產業人士，開設AI進階機器人研習課程。

基於企業資料的智能客服及聊天機器人

透過數據分析與智能客服建造智慧線上預約服務，目前已應用在洗衣產業，透過智慧線上預約系統，線上預約洗衣服務，到府收送 透過智能客服解決洗衣各種問題，打造24小時隨時預約及客服服務。 智能客服採用最新人工智慧深度學習(Deep Learning)，自動紀錄每一次問答紀錄，具備錯誤矯正的能力。 我們打造的AI會員經營，透過數據分析做自動化的會員經營，提高消費者回購率以及客單價。

在電子商務面進全球化競爭壓力下，富邦媒體科技 (momo) 導入工研院發展之「電子商城融合多元方法之混合式推薦技術」，提昇消費者線上購物體驗。工研院的技術融合了多元演算方法與線上、線下兩階段之使用情境偵測，這項混合式推薦技術能分析使用者的瀏覽習慣、購物行為、消費需求與偏好，在短短 2 秒內，從近百萬商品中，精確演算出適合推薦之商品，優先列入推薦，打造快速便利的多種個人化推薦應用，包括首頁主題購物樓層及商品頁、分類頁的推薦應用等。工研院更運用與 Amazon, Netflix 等國際大廠類似之A/B Testing機制，不斷優化推薦成效。富邦媒體科技總經理林啟峰表示，工研院的混合式推薦技術，大幅提升 momo 消費者點擊率達 1 倍，藉由個人化推薦帶動的營收佔比亦達 10%。

皮托公司自2004年來致力於大數據與文本分析，引領全球人工智慧現況與未來趨勢。提供圖控式操作介面降低資料分析的難度，全部分析步驟從資料匯入、資料前處理、分析、產生可視化報表等皆可在平台完成，打造平民資料科學家。PolyAnalyst具有排程功能，可即時、快速獲得不易取得的隱含資訊、精準策略；且平台整合多種的資料格式：Office、網站、FB、Twitter、電子郵件、Lotus、ODBC…等，可整合現有系統並保留模型操作歷程與知識思維，減少用戶的重複性工作，讓耗時、繁瑣的資料分析流程不再是您的痛點。 平台內鍵AI自動搜尋參數引擎，所有參數可自動由AI決定，並提供自然語言之分析演算法模型，同時與市面上資料分析軟體有所區隔，具備錯誤矯正能力，提供詞關聯、詞量化、文本時序性的功能，提高資料分析品質。另外支援於GIS空間分析、影像辨識，可結合R、Python、Hadoop等，可應用於各產業結構化與非結構化資料，目前已成功導入半導體、鋼鐵業、製造業、銀行業、服務業、政府機關、學校、國家研究單位…等。

眾至AI SPAM融合了先進的人工智慧技術，主要分為AI寄信行為分析和AI內文分析兩大核心，有效提升郵件篩選的準確性和防護力。在AI寄信行為分析方面，系統通過分析郵件的表頭，識別郵件是否來自正常的寄信行為，或是由大量發送的異常行為所觸發。正常寄信行為通常依賴SPF、DKIM、DMARC等郵件認證標準來進行身份驗證，而異常行為則多見於批量發送郵件，例如電子報、通知郵件、垃圾郵件或釣魚郵件，這些郵件的寄信行為異常將作為主要判斷依據。通過這一過濾方式，系統能夠準確識別出潛在的垃圾郵件和釣魚郵件。在AI內文分析方面，系統依據電子郵件的內容特徵進行分類，運用AI演算法對郵件內文進行深度解析，包括語句特徵、發送時間區間、附件內容、外部連結的數量和特徵等。這些內容特徵有助於識別正常郵件、電子報、通知郵件、垃圾郵件及釣魚郵件。系統通過綜合分析內文及寄信行為，達到高效分類和篩選的目的。

員工可以透過行政智慧客服得到所需的解答及服務，關於公司行政相關如人資、行政、財務、會計、法務、資訊、公關等問題，甚至在詢答後的下一步（如查詢或申請），都能透過智慧客服完成！像是請假時詢問假別資格、天數額度、影響的績效及獎金或相關規定後，可直接透過行政智慧客服幫員工請假。

啟雲科技自有研發AIot智慧互動拍照機「PICBOT」為100%台灣設計、研發之拍照互動機台第一品牌。匯流擴增實境、AI影像辨識、體感技術、程式化3D內容及藝術與創意，可變換各類AR造型進行即時互動，可即時互動、拍照錄影與列印相片。最新一代升級版Picbot，AI將扮演重要角色，進行素材處理和即時渲染、結合自有專利之AI生成系統，現實與虛擬內容完美融合，再透過高階顯示器呈現令人驚艷的智能AR互動及視覺效果。

以IoT與AI技術建構示警支援平台。裂縫尺與水平氣泡儀具備低成本、可量化之特性，搭配AI智慧辨識，可使社區居民僅需拍照上傳，即能自動回傳數據並觸發警示，突破專業監測與民眾自主間的落差，逐步落實防減災普及化。

因應少量多樣的訂單複雜性需求，透過建置上下游供應鏈資訊串流平台與外包商空桶管理系統，提升供應鏈串接的能力，並藉由射出機連線與可視化看板、AI 智慧排程系統，提升製造端管理手法，進行智慧化生產現場管理，進而達到指標的改善。

利用安裝於工廠產線或各種戶外嚴苛環境的工業等級的 ToF 與stereoscopy 3D相機擷取大量2D與3D影像，經由立普思團隊特殊的AI機器學習演算法與大數據整合，可有效識別並重建各式物體在3D空間中的相關位置資訊，配合立普思獨家的硬體加速與平行處理功能，可實現高禎率即時物件與人形識別，可廣泛應用於工業4.0、智慧零售、智慧農業、健康照護、安全監控等各種不同領域。 立普思的製鞋自動化方案同時整合了2D與3D機器視覺、手臂控制、電漿噴塗、與機台控制等，能有效取代傳統製鞋業的人工步驟，同時藉由單隻或多隻 2D/3D攝影機，透過影像拼接 (image stitch)方式，將物件全方位掃描結果搭配AI深度學習的自動路徑規劃，直接控制機器手臂帶動電漿噴頭，以精準的法向量覆蓋鞋底全表面進行噴塗，相較目前大多數使用線雷射掃描的方案有更快的整體反應速度，同時也更具價格競爭力。立普思的VGR (Vision Guided Robotic) 方案目前已成功導入製鞋生產，此技術同時也可應用在各種相關產業，或是搭配立普思的其他AI應用如人臉辨識 (Facial Recognition)、人流計數 (People Counting) 、身形辨識 (Pose Estimation)等。

無人機是利用程式控制操縱的飛行器，作為「天空中移動的第三隻眼」，為交通領域的安全監管和應急處理帶來了很大的便利，因此臺北市政府利用無人機機動特性快速蒐集市內欲監測位置之影像數據，再透過AI技術分析車流狀況、紅綠燈、人口蓋等路面設施之現況，期望藉由無人機定點以及巡檢航拍的功能達到迅速座標化、數據化、3D模組視覺化等目標，以提升交通局交工處對於事件處理之效率和後續資訊歸檔之完整性。

1. 創新服務模式：雲端AI 訂閱制服務 由醫院或診所實驗室上傳胚胎影像或照片，雲端運算與回傳報告，最先進、安 全、低費用的胚胎篩檢分析技術。 2. 產品擴散模式：透過平台進行海外通路布局，並提供系統整合規劃、界接等配 套措施，實現『AI生殖醫學服務輸出』的商業模式。 3. 導入終端用戶效益：結合醫師專業知識與人工智慧分析之人腦與AI雙腦協作， 效率可大幅提升。

因應彈性化製造之生產趨勢，製造業需要導入AI以快速學習適應不同的生產需求。AI自主學習機器人是未來製造業邁向AI時代的關鍵技術，目前工廠導入視覺機器人必須仰賴演算法工程師針對不同工件調整參數來達成任務，造成換線/任務耗時耗力。工研院以深度增強式學習(Deep Reinforcement Learning，DRL)為基礎，研發自主學習之AI機器人夾取技術， 簡單、易用，補足勞力需求。本技術之特色與創新包含: 1.機器人自主嘗試學習，減少人為介入，讓換線能夠更加快速、有彈性2.以DRL技術提供更快速、更穩定、更精確的訓練機制3.結合機器人模擬軟體，大幅減少整體學習時間與實體嘗試的次數

AI每日吸收市場的消息面、籌碼面與產業基本面等資訊，並模仿專業人士的投資決策思維以提供最佳化的投資標的；透過大數據呈現，提供投資人更客觀的投資決策參考，讓投資人不再憑感覺投資。此外，也強調總體經濟的重要性，提醒投資人要注重經濟的中長期基本面。