應用案例

貿易商透過導入流程機器人於企業流程系統後，根據預測資料再由演算法判斷最佳配貨組合，經由Line bot語音機器人與代銷商聯繫，完成配貨決策與資訊傳遞，精簡人力及提升銷售毛利率。

機器人在製造業的應用已經越來越廣泛，相對的機器人是否能順利運作對生產工作的穩定性也會有相當程度的影響。因此若是有一套系統能針對機器人的健康狀態做線上的監測，並能在機器人發生問題的初期就能發現並及早通知使用者，就能夠及早因應並採取必要的措施，就能有效降低機器人無預警的損壞造成對生產作業的衝擊。機器人自動預知診斷系統能夠7/24線上監測機器人機件運作的細微動作變化，只需要在機器人的基座放置一個震動感應sensor，系統會根據sensor量測到的訊號建立模態，內建的機器學習演算法自動對運作模態做追蹤，無須專家就能夠自動診斷機器人的健康狀態。同時也可以將相關的診斷結果透過內建的IoT Studiio(物聯網通訊軟體)傳送的Internet、雲端、Edge Server。

Viscovery「AI 影像辨識結帳系統」可於一秒內快速辨識多款多件商品，進而結帳，大幅縮短結帳處理時間，取代一個個掃描商品條碼的傳統結帳方式，或協助店員辨識無包裝且外觀具有變異性的商品，例如：麵包、蛋糕、餐點，不僅縮短肉眼辨識時間，亦能有效提高辨識精準度，提供予所有零售業一個更好的結帳選擇。以電腦視覺、人工智慧、深度學習技術為基礎，Viscovery「AI 影像辨識結帳系統」讓電腦具備人的思維，學習辨識各類商品，使之不受商品外觀上自然差異性的影響，以無包裝類商品「麵包」為例，麵包上的糖粉或配料多寡均不影響辨識。 Viscovery「AI 影像辨識結帳系統」可沿用店家現行使用的 POS 結帳軟硬體，無縫整合，並提供商品上下架管理系統，方便業主自行快速上架新品，只需 2~5 張商品圖資，即可快速訓練電腦認識新商品。 目前已導入【一之軒】、【RT Bakery House 雅特烘焙】、【日本 THE BAKE STORE 蛋糕店】...等等烘焙店，運用 AI，輔助結帳員辨識麵包及糕餅類商品、縮短 80% 的結帳時間、有效紓緩尖峰時刻的結帳人潮、提升消費者購物體驗。除了獲得台灣、日本烘焙業正面迴響，亦導入日本無人商店、新加坡食堂...等等。

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。

SpotCam智慧影像AI服務是一個平台服務(後稱平台)，使用SpotCam攝影機的使用者除可使用一般影像監控系統相關功能外，並可以訂閱額外提供的影像分析服務，透過每月或是每年付費的方式，使用低成本的價格便可使用到過往高成本的影像分析服務。 目前SpotCam已整合進雲端平台的分析服務有：人臉辨識、人類偵測、嬰兒哭聲偵測、遺失物偵測、電子圍籬、寵物偵測、車輛偵測、昏倒偵測，以下介紹各分析服務的內容： 人臉辨識：事先設定好需辨識的人臉，當有人進入畫面時，判斷是否為已設定的人臉，若不是則為陌生人 人類偵測：偵測畫面中是否出現人類 嬰兒哭聲偵測：偵測環境中是否有嬰兒哭泣 遺失物偵測：偵測畫面中是否有遺失物 電子圍籬：偵測畫面中是否有物體通過設定的界線 寵物偵測：偵測畫面中是否有寵物 車輛偵測：偵測畫面中是否有車輛 昏倒偵測：偵測畫面中是否有人昏倒

只要準備FAQ，即可快速建立FAQ客服機器人，應用於政府與企業的官網客服、Line官方帳號客服、App客服，自動回覆用戶常問問題，讓人力運用更有效率。 支援即問即答、反問再回答、快速回覆、用戶標籤等功能，提供統計分析報表，可與行銷系統、真人客服系統、會員系統、IM系統，或其他應用軟體系統結合，可應用於便民服務、機關內部客服、客戶服務等。 客戶案例包含花蓮縣政府、中國信託銀行、軍方單位、中華海洋生技、致理科技大學等。 提供雲端版、落地版，100%台灣AI技術開發，歡迎應用系統界接整合，為您現有應用系統賦能AI，提供智能客服。參考資料 https://w3.iq-t.com/faq-chatbot

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。

本案AI瑕疵檢測系統使用先進的影像處理技術，能夠從不同角度全面檢測工件，並且辨識特徵數量及各種微小的瑕疵或缺陷。相比人工檢查可能因疲勞或視覺限制而漏檢的問題，檢測系統能夠提供更高的一致性和準確度，不受人員情緒和疲勞影響，能夠保持穩定的檢測質量。過去品檢員在使用傳統方法時，需要逐一從多個角度檢查每個工件，每次檢查一個工件需要約15秒。導入AI系統則能在短短4秒內完成相同的檢查任務顯著縮短了每個工件的檢查時間。

Shoplus 是 iKala 在東南亞及台灣為品牌主及零售商打造的 AI 社群電商銷售工具，運用 iKala 獨家開發的 AI 語意及圖像偵測技術，協助品牌主及零售商，快速整合臉書及 IG 等社群銷售通道。透過 AI 商務機器人、訂單管理系統、及社群電商顧客管理系統，在銷售的過程中，運用 AI 傳遞人和人之間的溫度。憑藉卓越的 AI 技術實力也奪下多項 AI 應用大獎。2021 年回台落地，與全家獨家合作，推出 Shoplus 商店家，共同面向台灣市場。 三大特色： 1. AI 偵測直播留言，訂單不漏接：運用 NLP 技術協助賣家在直播銷售的同時，自動偵測具有購買意願的留言，並立即寄送 Messenger 訊息通知消費者，快速引導完成訂單。 2. 智能對話機器人引導訂單成立，購物好簡單：消費者在社群影片下方留言後，便能即時收到 Messenger 訊息，在對話中完成訂單，讓直播選購、社群消費、及訂單確認一氣呵成，體驗無縫接軌的社群電商消費流程。 3. 整合式管理後台，管理好方便：結合商品添增、訂單資訊、客戶管理及營運報表的整合式後台，讓商家一覽銷售與庫存的全貌。整合全家店到店取貨物流服務，透過整合式管理後台，便能清楚掌握包裹寄送及貨款入帳狀態。

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。

智能化麵包辨識系統有效解決結帳人員記憶、辨識、計算成本且提高結帳的正確率，讓結帳人員和消費者之間有更良好的互動。 雲逵科技的智能化麵包辨識系統是建構於iPad AI POS上，設計上讓使用者輕鬆達成-智能、敏捷、輕巧、快速、準確、穩定、決策的目標。 在使用上-使用者可利用iPad AI POS 的功能將麵包裸裝及包裝的圖像拍攝後上傳於AI雲，在AI雲收到麵包圖檔後即進行標註->建模->訓練的動 作->產生模型。使用者只需下載模型後即可進行辨識，在進行辨識的同時若有產生無法辨識或辨識錯誤的物件時，可即時在iPad上進行標註， 每次的辨識及標註都會即時上傳至AI雲，在AI雲端會利用這些已辨識的圖檔定時做優化的動作，讓AI辨識變的愈來愈聰明，有效提高結帳人員 的效率及結帳的效益。

NAPA將結合社群平台，提供球友之間共同的交流區。NAPA最大的特色在於智能看板即時協助服務，將能即時顯示姿勢、揮拍速度及力道更支援3D動作軌跡比對正確度，讓使用者達到快速進步和健康運動之效果。 運動科學化：將球員能力數據化，推廣「科學化訓練加速學習」的觀念，進行有效的溝通協調與姿勢示範。 運動電競化：針對電競運動化的風氣反思，遊戲化的打球體驗促使學生族群擁抱真實世界的美好感受。 運動社群化：社群在時間的累積之下，各自形成風格強烈的生態圈，社群串聯形成廣大的運動城市網絡。

AI醫療已蔚為趨勢，但醫療研究者常因資料蒐集、標註資料、撰寫程式語言和反覆調校訓練模型花費許多的時間與精力。沐恩生醫憑藉與許多不同醫師合作解決AI問題累積的經驗，特別研發出讓醫學研究者不用寫程式即能一鍵自動建模，直接自動處理AI機器學習所需要之特徵工程、模型選擇、調整參數、模型評估等冗長的處理流程，成功打造MAIA人工智慧自動化完整解決方案平台，協助研究者高效生成專屬的分析及預測模型、加速AI臨床應用 ，不但能建立混合數字、文字、圖形、波形複合資料的模型，同時以遷移學習的方法，讓產出之模型可以共享、疊加，進而衍生模型市集，讓研究模型變成分散式合作和分潤的新商業模式，對加速AI智慧醫療進化提供了整體的解決方案。 除醫療影像外，沐恩生醫亦積極發展人工智慧應用於醫療數據之判讀與預測， 以及利用自然語言處理技術，協助生醫資訊學之研究發展，運用此技術除已擴增MAIA平台功能可以透過問句方法大量閱讀與摘要醫學期刊，更可將文字、數字變成向量，運用AUTO DL+GCNN模型加速創新開發，如蛋白質與疾病的關係、蛋白質與藥物的關係，希望能對台灣生技醫療產業的創新及發展做出更大的貢獻。

AIoT的影像辨識促銷系統SSP主打造虛實數據整合的數位店員，硬體的SSP Edge運用邊緣運算與模型加速技術，讓AI辨識模型縮小體積並保持精準度，以達到輕、薄、短、小的硬體需求，體積不佔空間，適用於鑲嵌智廣告面板後側為數位推播加值。軟體部分，結合AI辨識、邊緣技術與推薦系統，提供實體場景消費者輪廓描繪，追蹤消費者點擊項目與時間，預測並推薦商品給使用者，隨使用次數增加與數據累積，提升推薦精準度，並優化品牌服務。 產品亮點為AI互動掌握年齡與性別辨識，協助品牌進行三階段的導購數位化。第一，招客，當偵測到消費者時，介面釋出對應的行銷語，以達到賓至如歸的吸睛感。第二，推薦，針對不同輪廓的消費者，給予差異化的商品推薦，增加目的性曝光與選擇新奇感。第三階段，數據策略化，經過一段時間的使用與數據累積，根據消費紀錄釋出指定的商品訊息、優惠，品牌行銷將更具風格。 目前顧客為數位化的連鎖、單店品牌、百貨零售、觀光工廠。運用SSP重新改造場域資訊的曝光流程，透過打招呼、資訊重新排版、數據商品推薦來延伸訪客的使用旅程。對於使用品牌而言，依據數據的資訊，能變換更多的行銷手法，快速更動曝光素材，創造零時差的行銷互動新體驗。

本專案主要功能為透過人工智慧影像辨識技術，即時偵測工地現場人員是否正確佩戴安全帽，以強化施工安全管理並降低職災風險。系統整合工業攝影鏡頭與NVIDIA Jetson系列邊緣運算模組，於現場即時執行AI推論作業，當偵測到未佩戴安全帽或進入禁區等異常狀況時，立即觸發聲光警示並將影像紀錄與警報資訊同步回傳至管理平台，協助管理人員即時掌握現場安全狀況。其應用功能包括：安全帽佩戴辨識、違規行為告警、出入稽核記錄、異常事件回報及安全報表生成等，能有效取代人工巡查，提高監測效率與精準度。 應用產業與場域涵蓋建築工地、營造工程、廠房施工、高科技廠區、公共工程及能源設施等高風險工作場所。系統同樣可延伸至製造業智慧工廠，用於監測人員是否配戴安全防護具（如護目鏡、耳罩、防護服等），或應用於物流倉儲與港口作業，進行人員進出監控與安全紀錄管理。未來更將逐步擴充至「安全背心」、「安全面罩」、「安全手套」等個人防護裝備（PPE）辨識模組，實現多項安全裝備同步監測，建立智慧工地的整合防護機制。 AI技術運用方面，系統採用Roboflow平台標註並訓練多場域影像資料集，使模型能於多角度、強光或低光環境下仍具高精確率。模型部署於Jetson Nano或Orin NX等邊緣端設備，具備低延遲與離線運作能力；同時結合AIoT架構與雲端資料庫，能自動產生違規統計與趨勢分析報表，協助管理單位掌握安全遵守率與風險熱點。 實際應用案例包括：於建築工地導入本系統後，透過AI即時警示與影像紀錄功能，顯著提升施工現場安全性與管理效率。整體而言，本技術可作為智慧工地及智慧製造之基礎模組，為產業提供自動化、可視化與智慧化的勞安管理解決方案。