應用案例

我國針對自然水體之監測始於民國65年，初期監測重點在於河川水體之水質，直至民國82年及91年才開始針對水庫及地下水水體執行例行性之監測。截至目前為止，台灣現行之水質監測方式仍多以人工採樣後送實驗室檢測為主，然各水體之水質監測作業乃由各機關依執掌辦理，囿於各機關監測水質之目的不同，往往監測數據缺乏一致性規劃或持續性維護，部分資料格式不相容、資料品管或精度不一致等因素，導致額外耗費人力、成本於確保資料格式轉換及內容正確性，限制了資料的流通及應用。本計畫在林正祥環工技師的多年現場診斷顯微觀察下，獲取非常寶貴之指標性功能微生物影像資料，將此藉由AI的輔助，對自然水體之診斷與監控，將發揮控訴即時之功效。

Labelhub 影像標記管理&自動學習及輔助系統，是專門設計給真的需要建模的人使用，它使用半自動化影像辨識的AI架構，結合人工標記的介面，和能自動生成標記資料的AI模型，搭配十足友善的客製化設計介面，協助解決標記影像工作流程中可能出現的各類問題，例如影像資料管理、人員權限控管、系統資源分配、模型版本控制…等。應用領域包括醫學影像辨識、科技業產品良率控管、製造業工安辨識、安全監控…等領域。

新安東京海上產險會選擇與愛酷智能合作在E保網上提供「保單辨識」與「e寶客服」服務，提供24小時線上保險諮詢服務。團隊成員採用OCR文字萃取光學字元辨識技術自動判讀車主拍攝並上傳的汽車險保單資訊，然後將資料自動帶入欄位。客服方面，透過語意分析技術，修正並優化e寶客服的回覆效率。

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。

本案AI瑕疵檢測系統採用模組化AI影像辨識架構，能依不同產線或產品特性快速調整應用模組，例如CNC加工瑕疵檢測、安全帽佩戴偵測等場域皆可靈活部署。系統具備參數化模型調控設計，可依產品規格設定辨識閾值與容許範圍，使用者能於後台即時調整以對應不同製程條件。透過邊緣運算技術結合高速工業相機與Jetson模組，系統可在0.3秒內完成瑕疵辨識與信心值判定，並自動回傳訊號至PLC進行不良品標示。此外，系統具備跨場域資料遷移學習能力，能根據既有標註資料快速微調模型，以降低重複建模成本。導入前提供POC原型驗證流程，讓客戶能於實際產線測試辨識成效與操作介面，確保後續開發更貼近實務需求。部署上採低門檻模組化設計，可透過月租或授權模式導入，提升企業導入意願。系統上線後提供模型再訓練、參數微調與遠端維運機制，確保AI辨識能力能隨產線變化持續優化，達成長期穩定運行與智慧製造轉型目標。

本PHM系統的核心價值在於其能夠精確地預測設備健康狀態與設備的製程狀態，提高生產過程的效率。透過結合IOT、邊緣運算，系統不僅能夠減少算力需求和演算時間，還能夠降低誤判風險，提高模型的遷移性。這項創新技術將為製造業的數位轉型帶來巨大的改變，協助企業實現高效運營和成本降低。

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

本研究目的在透過一個智慧型的對話式人機介面，以聊天機器人的型式提供投資者評估投資新聞內容的可信度。在技術創新方面，本年度之研究利用語意分析之技術，對於金融商品(股票)所提供的相關資訊的品質，進行信息內容之解析與評價，研究包括新聞內容本身(新聞、 雜誌、研究報告)進行解析,辨別單一新聞消息中：(1) 媒體來源(可能是投顧、媒體、記者)、(2) 關聯金融商品標的、(3) 多空看法(內容對商品未來走勢是否表態)、(4) 對應投資期程(短線、中線、長線)等等。透過語意分析技術擷析過往該媒體來源所發佈之新聞內容，並針對新聞內容預測之結果進行回測，計算出該新聞內容提供者所預測之情報準確度產生一檢驗結果，最後由評價產出系統整合產生一評價資訊，並儲存於系統平台以對話式人機互動方式供使用者查詢。藉此，提供投資人查詢各理財新聞提供者過往的準確度，以作為使用者投資理財之參考依據。本研究之目標在幫助投資人對於新聞內容有一參考指標以加深投資者進行投資決策時之幫助 。

為了解決X光影像資料不足、類型不夠多樣的問題，我們開發了一套「影像擴增應用程式」，可以幫助建立更多、更豐富的訓練資料，用來提升AI模型辨識可疑物品的能力。這個程式有操作簡單的圖形介面，只要選好資料夾和影像變化的方式，就能自動批次處理大量X光影像。 整體來說，這項工具不只操作方便、靈活性高，也能有效補強訓練資料的不足，協助海關或安全單位建立更聰明、更有效率的智慧查驗系統。

昱峰以智能大數據科技(AI+BIGData+Technology)的核心能力，引領晶圓製造業進入智能決策新境界。昱峰團隊曾在半導體晶圓廠有24年經驗，橫跨製程，產能，良率，產品設計，IT各個關鍵領域。並投入14年的實戰經驗以智能數據分析能有效定位製程上各類問題，並幫助晶圓廠創造百億以上的績效。 在全球晶圓產能持續升高之下，我們該如何在這波產能擴增中勝出。另一要關注的趨勢是，各大晶圓廠在微縮製程的追逐，暫告一個段落，轉向在利基產品上聚焦。在此趨勢之下，要在原本的產能製程技術上，想要有突破性的成長與改善，投資非常巨大。AI+BIGDATA給我們指引出一條新的路徑。

慧演智能專注於為製造業提供 AI 影像辨識解決方案，已成功應用於半導體、電子周邊及食品製造。 我們自主研發的 BailAI 平台，讓企業無需撰寫程式，即可完成從資料標註、模型訓練到部署推論的全流程管理。1.免寫程式、操作簡便：專為非工程背景用戶設計，一站式導入 AI 檢測。 2.快速建模、少量多樣：內建多種優化演算法，可用極少影像資料完成高效訓練。 3.靈活場域應用：模型可快速切換，適應不同工廠、產品線及檢測條件。 4.推論即時、自動監控：整合邊緣端 AI BOX，能即時判斷並記錄現場影像。 5.大幅節省成本與時程：縮短驗證週期、降低導入成本，加速 AI 成果落地。

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。

卡洛地常年參與由微軟贊助的 Azure 或 AI 相關技術的企業培訓，包含 Azure Analytics 及 Azure AI (Machine Learning、Cognitive Services、Applied AI Service) 課程，透過實作體驗幫助客戶拓展其 Azure 專業知識。在 Azure 沉浸式工作坊 (AIW) 系列中，提供客戶所尋找的 Azure 專業知識和實作體驗，推動對解決方案的需求。 因應今年當紅的 ChatGPT 技術，微軟特別針對台灣製造業大廠設計 Azure OpenAI Servie 搭建 KM 系統的一日 workshop 課程，並委託卡洛地為客戶輔導，此實作 workshop 演示利用 Azure OpenAI 以及 Azure Cognitive Services，整合企業內部數據。

在過去，當我們需要從監視系統中找尋目標人物，例如說嫌疑犯、走失人員或是Covid-19的染疫者足跡，我們需要透過人工的方式，去檢查每支攝影機的每個片段，當找到可以作為證據的片段時，也需要一段段的輸出再交給警方或是相關單位，非常的耗費時間。而現在，當我們有了airaTrack, 全場域人員追蹤解決方案，我們可以在場域的主要路徑上，採用攝影機做及時的人臉擷取，儲存臉部特徵值為Face Index, 當需要找尋目標人物時，我們透過搜尋Face Index以及位於監控系統VMS當中的錄像存檔，就可以快速找到與匯出帶有目標人物的影像片段。aira作為影像與AI的專業團隊，致力於提供整合各產業的落地方案，從演算法、軟體、應用都是由自己的團隊開發，並透過數十年的產業經驗，使用先進的AI技術、相容性高的系統架構，來解決客戶問題。

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。