AI 影像觀測系統專業開發商
客戶可在相機管理平台上自由設定拍攝頻率，從每 15 分鐘到每日固定時間均可配置
平台自動彙整照片，AI 優化畫面品質與銜接，生成完整工程縮時記錄影片
多工地、多相機統一管理，隨時查閱歷史影像，下載或分享工程進度報告
客戶無需技術背景，所有操作皆可在網頁管理平台完成，7×24 小時不中斷記錄
自動辨識樓層高度、結構完成度，AI Analytics 即時追蹤施工進度
統計進出工地人數
建立每日出勤記錄
AI 自動辨識未配戴安全帽人員
即時警報通知管理人員
自動截圖留存違規畫面
提供稽核與法遵依據
實際展示 AI 系統在建案現場的多功能辨識能力，包含施工進度追蹤、惡劣天氣（霧況）下的影像增強辨識，以及工地機具的自動偵測與分類。
Micron XVR — Nozzle Defect Detection POC
美光將噴嘴影片上傳至 Google Vertex AI 由工程師人工標記
Micron uploads nozzle footage to Google Vertex AI for manual labeling
產線工程師沒有時間進行標記，標記樣本嚴重不足
Production engineers have no time to label — insufficient labeled samples
半導體製程良率極高，瑕疵事件極為罕見，傳統監督式學習行不通
Defect events are extremely rare — supervised YOLO training is not viable
Incremental Anomaly Learning
不需要瑕疵標記 — 利用噴嘴自然生命週期作為訓練信號
不需標記瑕疵幀。只需大量的「正常幀」（新噴嘴初期）建立基準，任何明顯偏離即為異常。
No defect labeling needed. Train on normal frames (new nozzle) to build baseline — deviations are anomalies.
Option B 的第三個月主要是等待美光 IT 審核與時程協調，工程作業量與 Option A 相近
+ NVIDIA DGX Spark 硬體
三層全部通過，才建議進入整廠部署 · All three layers must pass before full-factory rollout
漸進式異常學習方法是否有效？
能否從「正常幀」中學到有意義的基準？
Can anomaly learning extract meaningful baseline from normal frames?
AI 偵測準確率是否達標？
誤報率 (False Positive) 是否控制在 1% 以內？
Does detection accuracy meet targets with FP rate < 1%?
NVIDIA DGX Spark 是否能同時穩定處理 14 路串流？
1 台可擴展至 100 條產線的架構是否成立？
Can 1 Spark unit handle 14 streams → scale to 100 lines?
⚠ 硬體僅用於 POC Demo，不包含在交付物中
After successful POC — choose your deployment model
* 以上報價均為每條產線費率（1 條產線 = 14 台相機），適用於 POC 通過後正式部署。最低訂購單位為 1 條產線。具體條款依合約為準。