應用案例

憶象智能影像辨識系統可以協助客戶三大方向:一提升營業額：為提高生產品質,將人工辨識的產品不良率, 藉由AI智能辨識提升產品的良率；二,降低成本：從需要大量人工的目檢辨識工作，轉由AI辨識降低錯誤節省人力, 提高生產效能，三,企業專業知識管理：縮減教育訓練時程/預防專業知識的斷層(師傅退休/跳槽)。憶象智能影像辨識系統採用最先進的深度學習之捲積神經網路(convolutional neural networks, CNNs)與電腦視覺技術，團隊具備開發AI模型設計與系統開發能力，設計出符合應用單位的AI模型，產出最符合應用客戶之檢測模型, 讓使用者可明顯獲得差異性的產品成效新體驗。 憶象智能影像辨識系統整合客戶檢測產品之圖像管理與標記，ＡＩ模型，即時統計，一站式的服務幫助企業檢視各生產鏈的問題點, 及優化備料與生產裝置設定。憶象智能影像辨識系統可以應用於各種產業的生產線應用，目前已成功導入電子業、傳統製造業、健康醫療…等，提供工廠與生產線之智慧視覺辨識應用。

近年常因田間病害及氣候異常問題，面臨作物產量、品質無法控制的困境，而目前憑藉過往經驗制定的因應對策，除無法有效控制局面，更耗費人力、防治資材等成本，未來將造成產業停滯甚至被淘汰的局面。而本系統將協助解決以上問題，透過建立種植數據資料庫、結合種植流程資訊化管理系統，搭配專家、農民經驗及田間氣象數據，建構出種植數據雲，並產出即時生產進度預測生長障礙警示二項智慧預測模式，系統的種植排程管理功能更同時協助降低作物用藥、資材成本，提高人力效率。系統亦將持續針對各次的種植預測與實際資訊進行誤差分析，將經驗回饋加深系統自主學習，並朝向精準預測目標邁進。

現階段產品應用，進行球員、移動軌跡、執行戰術、得分與否進行辨識，將蒐集的數據整合進儀表板，提供教練團進行訓練規劃。遠期產品規劃，使用於正式比賽，即時串流影像與辨識，與賽評或實況進行搭配，與觀眾進行互動。

隨著電子元件微型化，對檢測設備準確度之要求越來越高，然而現今檢測設備大多仍採取傳統影像處理技術來檢測瑕疵，無法滿足高準確度之需求，為了避免漏檢瑕疵，業者被迫將檢測機台靈敏度調高，其副作用就是造成了大量假瑕疵的產生，使得產線仍須耗費大量人力做二次篩檢，不僅耗費成本，且影響產品品質及生產速度。國內檢測設備業者聯策科技以AI深度學習技術進行真假瑕疵之判定，可協助PCB業者減少一半以上之假瑕疵，促進產線自動化，且以軟帶硬提升設備10倍之價值。

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。

門市對客戶沒有溫度，不知客戶內心需求。門市人員考效及人效差，沒有主動提供客戶最佳活動。利用大數據分析，智能推播更有能力可以解決細緻的個人化服務與精準行銷。宏康智慧採用wifi結合台灣主流通訊軟體LINE，收集線上線下客戶活動軌跡 主動推薦客服有關客戶相關訊息與教學，幫助客服更易了解客戶以便提供適合產品方案，行銷/人事管理單位也能夠以此作對應評審該門市/客服的服務水平績效,以提升坪效與人效。同時也可以整宏康智慧發展的其他通路平台，服務可以整合APP、LINE、POS，應用於各種產業的服務與行銷應用。

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。

AI避障功能特色在晶片成本增加US$1的狀況下，換成RGB sensor以及DeepMentor收集的dataset後，運用微型化大型AI Model並保有精確度，能精準計算距離及物件辨識，大幅降低False Alarm。 亦保有銜接Tof的架構，擴充性可利用其拉類型Sensor fusion，閃避其他的障礙物。

傳統購買蝸牛苗僅能依據人工推估數量(因蝸牛苗細小不易計算)採購，其數量參差不齊，造成買賣之間的紛爭以及財物損失，紛爭事件更是因養殖蝸牛興起，隨時間與日俱增。故，針對國內迅速成長之蝸牛養殖市場，藉由賣家提供之大兩蝸牛物件之照片，建立大數據資料庫，建立影像辨識R-CNN模型，辨識往後之拍攝照片中計算物件個數(蝸牛幼體)，提供之蝸牛影像辨識服務，協助養殖賣家獲得精準蝸牛數量，降低人為預判之損失及紛爭。

根據會員資料或標籤屬性串聯ChatGPT自動生成行銷文案。

Linker的Ground Truth服務旨在提供高效、準確且可靠的數據標註解決方案。Linker AI平台具有持續學習的AI演算法技術，能運用人工智慧技術增進自動標註準確度​，減少數據品管成本與整體輸出。平台​透過人工微調整參數，再運用相輔相成的Golden Sample機制，檢驗每次模型產出之metrics數字以確保更好的結果；再把標註好的資料放入平台做訓練，以保證品質達到客戶需求標準。Linker AI自動標註平台大幅提高客戶標註效率，為客戶節省許多時間和人力成本。另外，人工標註容易出現主觀判斷和錯誤，導致標註不一致或不準確。Linker AI自動標註平台利用深度學習演算法和大數據訓練模型，對影像進行更高精度的標註，提供準確的標註結果。再者，Linker AI自動標註平台能提供同時標註多種類型的對象和場景，大幅擴展標註的範圍，為客戶提供更全面和多樣化的數據，用於訓練客戶的自駕車系統，而多樣的標註數據也可以使自駕車系統更好地理解和預測各種交通情境，提高自駕車運行的安全性和適應性。

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。

使用者將產品說明、服務描述、想法輸入至本服務平台。平台透過自然語言處理，將關鍵字進行拆解及組成，找尋最適產業領域。並運用多國多語言 AI 自動翻譯生成和多國官方專利商標資料庫串接，僅需 5 分鐘即可自動生成檢索分析報告，達到節省過去長達數週至數月的95%的作業時間。

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。CIC攝影機妥善率偵測，也是在與眾多客戶接觸過程中，了解了客戶在管理攝影機會遇到的問題以及無法克服的困難，進而用我們視覺辨識的作法，開發出一套能自動排程掃描攝影機畫面的軟體，讓客人從此不再因為畫面保存不當，而造成事發後無法舉證、釐清責任的窘境

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。