應用案例

面對高教少子化的趨勢，實施人力精簡的對應策略，導致電話客服人力服務能量捉襟見肘。 因此，因此本公司與人工智能公司合作，將教育平台導入智能客服，以減輕人工客服與導入使用者之問題處理, 若無法解決再行轉接專人諮詢，以降低使用者之服務壓力。

此系統可應用於產線生產時的即時監測, 可經由振動感測器將訊號量測後,經過演算法處理所產生的損壞指標做為參考結果,達到及時的 產線監測,同時可透過2.4/5G wifi 與雲端資料庫進行數據蒐集,未來可透過訊號處理與類神經網路分析,發展獨特的機械預測系統,進而避免因產線設備無預警損壞而產生的問題。

協助環保署資源回收稽核認證雲端認證制度，導入影像辨識技術來提升目前人工檢視雲端引擎照片之工作，因引擎號碼的樣態可能多達上千型式，發展以機器為主、人工為輔的智慧稽核認證程序。 導入影像辨識作業結合平板工具(APP)，自動帶出辨識後相識度最高的可能結果，作業人員僅需採用選取的方式，加速人工作業，而資訊直接在作業現場，透過平板設備無線網路傳輸，將資料導入所管理的系統中。

PrimeHub 是針對企業內部多人、多專案需求所量身打造的 AI 開發管理平台，基於 MLOps 的概念協助團隊共享運算資源與成果，加速開發 AI 模型的速度。平台架構基於 Kubernetes 的容器編排環境，提供安全穩健的系統資源分配協助使用者實現最佳化資源配置，並搭配⾃動資源回收機制提升使用率與降低營運成本。開發人員透過簡易使用的瀏覽器介面便可管理群組及各種資源配額，快速啟動 TensorFlow、PyTorch、Scikit Learn 等熱門 AI 框架進行模型的開發、訓練、部署及監控，不需再自己搭建基礎設施，讓開發人員能夠專注於 AI 模型的開發以提升工作效率。

開發國家因人口老化、少子化、勞動條件提高等變遷，傳統零售業面臨人力短缺及人事成本高漲的壓力，導入自助結帳系統已逐漸形成趨勢。Technavio的分析師預測，從2018年到2022年期間，全球零售商店自助結帳終端市場將以18.63％的年複合成長率成長。近年來由於影像辨識結合人工智慧的快速發展，再加上相關硬體技術漸趨成熟且成本下降，採用影像辨識商品外型特徵的技術發展自助結帳已成主流。市場現有的自助結帳系統多採用條碼辨識技術有其先天上的限制，曾興起使用 RFID 技術成本因素也難以普及；AI多鏡頭自助結帳系統運用多鏡頭協同拍攝，結合AI類神經網路與感測器融合技術之開放式互動結帳平台，商品可以自然擺放(瓶裝、罐裝、鋁箔包商品可以豎放)直接進行辨識，針對易混淆商品透過重量感測以提昇辨識率。另外可搭配使用現金支付、悠遊卡等多元支付機台，實現「不用排隊結帳」消費體驗新風潮，商品結算速度較現有店員提升50% 促成實體零售數位化，為新世代零售服務門市提供優良自主結帳之解決方案。

本系統透過RF訊號演算法搭配AI即時推論技術，進行非酒精性脂肪性肝炎(NAFLD)偵測，量測時間僅需10秒，即可顯示肝臟病灶影像，同時可提供影像輔助定位、局部病變結果。此外，系統可將檢測結果之嚴重程度分為四個階段，醫師可藉由分數分級進行輔助診斷。本公司透過與Intel、遠傳電信、國家衛生研究院、長庚紀念醫院合作，將AI超音波技術佈署於Intel OpenFL(Open Federated Learning)，結合遠傳電信的遠距醫療平台，為醫生和患者提供視訊門診對話，使NAFLD脂肪肝篩檢更加容易。 過去醫師以理學檢測確認新生兒髖關節有無異常，檢測一位新生兒平均所需時間為15-20分鐘，本公司與林口長庚紀念醫院骨科團隊合作，研發之AI即時推論超音波系統可將篩檢流程縮短至30秒，除運算快速、可針對超音波影像進行自動判讀，亦可量測髖關節角度，以判斷新生兒髖關節是否異常，避免錯過最佳黃金治療期。

透過Gen AI智能客服與各式搭配的產品模組，包含智能辨識、預測推薦、拍貼、小遊戲、智能DM、促銷活動與數據整合等，迸出數位轉型新體驗!

AI刀具智慧壽命監控可以將工廠重要議題浮出檯面並予以解決，透過機器數據收集，大量擷取機台資訊創造原始資料庫，科智企業採用人工智慧深度學習(Deep Learning)，以及演算法，透過平台整合所有資料來源並精密分析運算後，讓工廠最常出現的耗材「刀具」予以控管，並且知悉刀具使用時間、個別磨耗程度、追蹤管理刀具庫，同時也具備磨耗預警功能，讓使用者能快速掌握工廠加工狀況，以確保所製造出的產品品質以及刀具成本控管。 同時也可以整合科智企業發展的ServCloud，不僅協助自主客戶並能擴大至上下游，整合各個廠域工廠資料，打造智慧供應鏈，也可以將原先廠內的ERP、MES資料進行介接，不浪費企業內部資源。將機台、人員、金流、報工資訊等重要工廠議題，進行整合與使用，讓工廠資訊即時且透明化。目前已成功導入台灣中小事業群體，以及外銷機聯網產品至海外如：泰國、印度、大陸、歐洲等國家。

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。

案例‒鋼珠製造產業長期以來面臨產品種類眾多、尺寸規格複雜、客戶經常性改單導致生產線產能分配不均、工裝次數頻繁、磨盤異常損壞增加等問題，造成工廠生產效率不佳。鋼珠製造流程從原物料的線材、鍛造到形成鋼珠的粗研磨、熱處理、細研磨、精研磨，最後為成品的洗淨、檢驗和全檢；其中主要的瓶頸為粗研磨至精研磨的關鍵三道研磨製程。其原因為鋼珠在研磨過程無法即時監控磨盤的狀況，容易造成堵溝、尺寸變異，嚴重時將造成磨盤崩裂而傷及鋼珠的完整性，若因人員的疏失造成規值的錯誤，不但造成產能的損失且增加成品久置而生鏽的可能性，增加產品重製的加工成本及工廠的產品產出時間（cycle time）。

啟雲科技將技術模組化，加強AI底層技術訓練與導入，利用AI影像辨識與即時影像生成訓練模型，並導入自研發AIot之「PICBOT 」系列互動機台，優化應用服務並提供科技行銷之不同消費者體驗。 AI虛擬互動攝影棚服務，民眾可與喜愛的偶像合照互動。滿足粉絲期待與偶像近身合影的需求 , 並透過「粉絲經濟」創意行銷展新商模!

XCockpit 平台由三大核心模組構成，每個模組都深度整合了 AI 技術，實現自動化分析、偵測和應變： 端點安全態勢管理 (Endpoint)：  自動化案件管理：告警不再被動處理，而是透過 AI 分析，自動建立和管理案件，提升團隊效率。  視覺化根因分析：AI 模擬攻擊路徑技術，自動歸納事件關聯，並以視覺化方式呈現根因分析，讓案情一目瞭然。  AI 即時案情解說：獨特的資安專用 AI 模型，能提供中文案情摘要和處置建議，協助管理層快速掌握狀況。 帳號安全態勢管理 (Identity)：  帳號衝擊分析：AI 模擬帳號衝擊分析，預視駭客可能的攻擊路徑 (Attack Path)，揭示企業特權邊界。  監測威脅先兆：監控異常的特權帳號活動，即時偵測常見的 AD 帳號攻擊手法，識別攻擊先兆。  量化身份管理：掌握身份攻擊面 (Attack Surface)，量化企業 Identity 安全指標，提供整體安全態勢。 外部資產曝險管理 (EASM)：  數位資產調查：持續監測對外曝露的服務和數位資產，提供外部攻擊面可視化分析，掌握企業資安破口。  評估資安態勢：提供即時的風險評估、整體資安態勢指標和處置建議，協助資安人員迅速採取行動。  虛擬 AI 情資助手：提供企業風險評估、資安合規報告，並彙整重大資安事件重點，協助掌握全球駭侵資訊。

(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。

JustKa AI智慧體平台專為企業提供一站式智能客服和營銷解決方案，整合了多種社交及企業自有渠道，涵蓋LINE、簡訊、官網等多渠道整合管理，讓企業可以集中高效地管理客服、行銷及用戶互動。平台採用大語言模型（LLM）和AI代理人（AI Agent）技術，並引入檢索增強生成（RAG）技術，以保證知識提取的精準度及AI回應的穩定性。JustKa不僅可以協助企業24小時快速應答，還能依據用戶需求進行個性化互動，有效提升用戶滿意度。 JustKa平台具備強大的Botflow機器人流程編輯器（無需程式碼），讓企業能輕鬆設計對話流程，並通過標籤系統及用戶旅程數據，為每位用戶提供高度個性化的服務體驗。透過智慧體協作平台，JustKa提供多領域的智慧體支援，並且以全方位標籤系統協助企業深度了解用戶需求，從而實現精準營銷和用戶分群。最終，JustKa不僅降低企業客服成本，更增強了客戶體驗，幫助企業在智能商務時代中保持競爭優勢。

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。