應用案例

透過AI資料思考工作坊之教育訓練，實施方法為理解資料科學與人工智慧專案規劃流程，進行問題定義、資料盤點、預期效益以及後續行動規劃的完整演練，提供改善營運成效及服務創新。

意藍團隊協助國家災害防救科技中心導入AI Search For KM系統，運用生成式AI與自然語言模型建構「災害防救知識問答平台」，自動針對網路社群媒體之災害相關輿情進行擷取，並透過語意分析及搜尋引擎的技術提供網路輿情即時蒐集與災情觀測內容分析，縮短災害發生時的災害相關輿情蒐集時間，同時以完整且系統化的功能進行災害相關訊息分析，協助快速掌握災情現況，落實循證決策、全面提升災害應變能力。

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CoreXR WebAR互動平台結合瀏覽器端AI物件辨識與Web AR技術，打造一套無需下載App、即掃即用的智慧導覽與學習輔助系統。使用者透過行動裝置掃描QR Code，即可於瀏覽器中進入AR體驗，由輕量化AI模型辨識展品或實體物件，觸發相關知識點、3D模型、影片等互動內容，實現即時、沉浸式學習。平台強調隱私保護與即時反應，所有AI推論皆於本地瀏覽器執行，降低網路延遲與雲端依賴。另建有後台管理系統，供場館或教育單位進行AR內容配置、模型上傳與互動設計，降低開發與維運成本。平台支援跨平台瀏覽器使用，適用於博物館、校園、展覽等場域，實現知識的遊戲化傳遞、導覽即學習的全新體驗。

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。

本公司將AI語音評估導入英語數位學習平台，提供學習者英語自學與英語口說練習，並提供教學者透過平台取得學習者之AI語音評估學習成果，透過數位學習平台填補英語口說的練習缺口，以強化英語教學者與英語學習者對口說訓練的需求。

BOTEE 是宏康智慧公司設計開發的人工智慧線上聊天機器人(Chatbot)， 商家可以使用它來幫助提供線上客服、行銷推廣，甚至販售商品的服務， 它能幫商家解決客戶問題、導入客流量以及提高客戶滿意度，是服務客戶與行銷自動化的線上工具。 使用BOTEE不僅能夠節省人力資源，並能依照客戶的需要提供客製化服務，增加觸及率，是商家在線上競爭必備的利器。 1. 7 x 24隨時與客戶在線上互動 2. 互動式引導找出客戶想要知道的資訊 3. 回答與解決客戶提出的問題，自動帶出客戶詢問的或判斷可能有興趣的公司產品或服務 4. 即時提供公司產品或服務資訊 5. 連結客戶至公司產品網站下單 6. 接受售後服務需求，啟動後續真人服務作業 7. 可以主動或應客戶要求連結至真人客服，真人客服可即時或待上班時接續之前的對話與客戶互動 8. 保存每一次與客戶互動紀錄，作為後續大數據統計分析與改進後台語料庫

(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。

車牌辨識是警政系統中至關重要的一項系統功能，為了能夠讓警政系統在進行維護工程的過程中，需要驗證品質以確保其車牌辨識功能可以正常運作，智能車牌辨識系統可根據各處地域、地理位置、環境需求擁有強大的環境適應能力，與以往車牌辨識不同，在於可日夜間全時段進行監控，並且能夠鎖定辨識高速行駛中之車輛車牌，實現高效率且精確的車牌識別，以提供品質維護的驗證，進一步提升交通管理與道路安全的水平。 核心功能 :１、車牌辨識-與以往傳統的車牌辨識相比，本系統在車輛時速超過100公里的高速行駛及任何光線條件的情況下，可以完整擷取車牌的辨識率有95% ２、車輛追蹤-利用車牌辨識系統功能，可以有效抓取車輛的車牌以及目前所在地，達到車輛追蹤的目的。 ３、即時影像-每個路口所拍攝的畫面都會在系統中呈現並且儲存。

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

透過影像事件進行路口車流量偵測分析器監控、管理與操作。 針對號誌路口和交通路口進行動態交通資訊偵測蒐集管理控制應用，應用於雙向路口／十字路口以及多種路口型態於交通路口進行既有網路攝影機或是規劃新設置於號誌路口網路攝影機，透過現場單處AI單路偵測分析器接收影像串流進行即時偵測路口車流以及轉向車流資訊統計，透過4G或光纖網路傳輸，以通訊3.0方式或API傳輸數據至交控中心。 路口CCTV攝影機提供一影像串流H.264/RTSP數位串流訊號於AI影道路偵測模型分析器。其分析器將偵測分 析數據結果透過通訊協定及實體無限4G通訊傳輸至機房端於數據接收整合系統接收，並與AI影像辨識管理平 台資料庫處理應用提供使用者介面顯示、告警、接收、儲存、記錄、查詢。 在勤務疏運管制上，可透過車輛資料紀錄可即時了解是否有車輛受困，保障大型車用路安全。

整合產線運行資料與專業技術人員標記的品質資訊，建立可用於知識理解與語意推論的數據基礎。透過 Embedding 技術，將包含環境感測參數(如:溫溼度)、品質預測（如:LSTM 預測濾網更換等）、設備稼動狀態與製程事件記錄等原始資料轉換為高維語意向量，提供語言模型進行語意匹配與問題解答的依據。 系統搭配 LLAMA 3 語言模型，可接收來自使用者的自然語言提問（User Prompt）與系統提示（System Prompt），並結合語意向量進行推論。為提升回答的實用性與準確度，系統可根據回應結果的品質，動態調整 Embedding 模組的權重參數，使模型更貼近鑄造領域的語境與判斷邏輯，逐步優化回應品質。

本系統整合AI時間序列預警模型、AIoT感測設備與雲端平台，針對室內外水產養殖環境提供即時監控與智慧決策支援功能。透過整合溫度、鹽度、pH、溶氧等多種感測參數，實現養殖池多通道監控。系統能進行餵食行為辨識與餌料優化，降低飼料浪費，同時提供異常預警通知與數據視覺化介面，支援業者遠端管理並提高單位面積養殖效益。

偉薩科技針對傳統軟硬體架構不足，開發特殊高效能運算領域專用的軟體以及專用處理晶片。解決方案包含針對大數據領域的Apache Hadoop™與Apache Spark™系統，以及針對生物醫療領域的次世代基因定序次級資料分析，提供並行排程、高度平行運算流水線、優化資料運算架構。

因國內處理有害廢棄物公司相當多，透過分析駕駛行為，達到事先預警，能降低事故發生率，成為本產品的亮點。之後更能朝向其他貨物載運業或物流配送業者推廣，針對終端用戶者應用環境需求，例如夜間駕駛環境、全時工作環境等，進行客製化資料收型與AI模型改良。本技術可降低終端用戶者危害風險成本，終端用戶者，不須建置資訊部門，則可擁有即時避險之技術。