從資料可流通的範圍，決定 AI 架構。
若希望在不外傳機密資訊的前提下使用 AI，會分別洽談內部文件搜尋與工廠影像推論，確認原始資料、問題、回答及日誌的處理與儲存位置。
- 原始資料、問題、回答與日誌的處理位置及可攜出範圍
- 推論及維護更新時的通訊，以及通訊中斷時的運作
- 保存期間、使用權限、訓練用途與稽核
- 現場設備與既有伺服器是否足以達成目的
停止條件：無法符合資料權利、操作權限或資安要求時，重新檢討架構或停止 PoC。
洽談工廠影像的邊緣推論 洽談機密文件搜尋與本地端 LLM方案包含資料不外傳的運作選項。蒐集、學習與模型發布均以顧客同意、權限、使用目的及安全確認為前提，不代表自動蒐集或未經授權重新訓練。
將辨識結果直接接至設備控制前，先確認通訊中斷、電力與散熱、人員介入、通知及安全停止的分工，並區分製造商公布的支援範圍與 SLL 的實機確認。
- 適用對象
- 現場營運者、系統整合商、設備公司及檢測裝置開發企業。
- 可洽談內容
- 外觀檢測、夜間監控及封閉式網路 AI 的可行性評估與實作，區分拍攝、資料、模型、通訊及運作問題。
- 協議後的交付成果
- 評估計畫、資料邊界表、架構方案、比較結果與限制表。實測前應視為計畫，而非結果。
- 適用條件
- 確認資料處理、運算位置及連接對象，再說明評估項目與服務範圍。
- 下一階段
- 縮小條件後重新評估、試作及現場落地應用。既有設備足夠時，不以新設 AI 基礎設施為前提。
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本網站編製的參考譯文。原圖保持不變；本譯文不是原始文件或認證譯本。
AI 解決方案
從發掘課題到設計、開發與實施
結合現場專業知識與先進 AI 技術，解決客戶的事業課題，支持持續創造價值。
- 課題發掘與分析／設計與開發／實施與營運／價值創造與成長
- 視覺與感測器：影像辨識、檢查與量測
- 雲端與資料基礎設施：資料儲存、學習與分析
- 邊緣 AI 模組：即時處理與推論
- 導入業務與現場：業務最佳化、自動化與決策支援
連線匯聚至中央 AI，串聯攝影機／感測器、雲端／資料基礎設施、邊緣 AI 模組及作業現場。
我們的 AI 開發建立於既有技術基礎。
我們是 Physical AI（實體 AI）實作企業，設計經驗涵蓋作為 AI 眼睛的彩色夜視至 AI 資料中心，並以此基礎承接貴公司的 AI 開發。
現場資料 × AI
我們的強項是從攝影機、感測器與影像等第一手現場資料建立 AI，而非僅依賴通用資料集，並處理夜間、低光與戶外等具挑戰性的條件。
以專利支持的技術
將影像處理、監控系統等領域的已核准專利，運用於 AI 開發及 Physical AI 實作基礎。
整合國際技術夥伴
透過與英國 Sky-Drones、台灣 APPRO 及 GEC 等夥伴合作，拓展僅靠單獨開發難以達成的架構。
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合作聯盟／交付網絡
串聯合適的技術與夥伴，推進至實施
核心樞紐
- 策略設計與架構／治理與品質管理／專案統籌
AI 視覺
- 影像辨識與影片分析／深度學習／檢查、量測與辨識 AI
企業系統
- 業務系統開發／ERP 與 CRM 串接／核心業務最佳化
資料基礎設施
- 資料平台建置與維運／資料倉儲（DWH）與資料湖／資料治理與安全
邊緣 AI／IoT
- 邊緣推論與嵌入式 AI／IoT 閘道器／即時控制與最佳化
Web／數位轉型
- Web 應用程式開發／UI/UX 設計／數位行銷支援
實施支援／維運支援
- 專案管理／導入與訓練／維運、保養與改善支援
中央樞紐連接周圍六個專業領域；圖示呈現協作關係，不表示全部工作由單一實體承擔或沒有責任分界。
僅靠軟體，現場 AI 無法運作。
AI 導入的成敗不只取決於演算法，也受到拍攝、通訊與運作條件影響。我們確認低光、逆光、戶外、頻寬及資料不可外傳等現場限制，由 SLL 作為窗口，整理攝影機、AI 與實作的負責範圍及責任邊界。
| 比較項目 | 軟體專業 AI 開發 | Standard Link |
|---|---|---|
| 訓練資料 | 以顧客持有的資料為前提 | 從感測器選型、設置設計與資料取得階段開始支援 |
| 低光與不利條件 | 取決於既有攝影機性能 | 本公司供應彩色夜視產品。0.0007 lux 為本公司評估條件下之參考值。 |
| 責任邊界 | 攝影機、AI 與系統整合由不同團隊負責 | 由 SLL 作為窗口，整理攝影機、AI 與實作的負責範圍及責任邊界。 |
| 資料外傳 | 經常以使用雲端為前提 | 以邊緣 AI、封閉式網路及地端環境設計 |
| 智慧財產 | 依案件個別處理 | 具自有專利，並處理交付成果的權利設計 |
此為一般架構的比較，並非指涉特定企業。
即使沒有訓練資料，也能開始。
AI 導入洽談中，常見課題是沒有資料，或有資料卻無法使用，這往往讓評估停滯。
我們可從拍攝本身著手，設計感測器種類、位置與設置條件，以取得可用的訓練資料。若既有攝影機影像過暗而無法判別，可提案調整攝影機架構。
同一團隊可從沒有資料的階段推進至 PoC，這是具自有攝影機產品的開發公司的優勢。
從尚無資料的階段開始洽談
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封閉式網路與安全 AI 架構
適用於封閉式網路、地端與分散式配置的架構
分析與應用程式層
- 儀表板與視覺化／AI 模型與推論服務／資料分析與報告／業務應用程式串接
AI 平台層
- 資料管理／特徵管理／AI 訓練與推論引擎／模型與版本管理／工作流程管理
基礎設施層（地端／封閉式網路環境）
- 運算伺服器群（GPU／CPU）／儲存設備（加密與備援）／資料庫（結構化與非結構化）／虛擬化與容器平台／備份與災難復原
邊緣與資料蒐集層（現場與據點）
- 工業設備與 PLC／感測器與 IoT 裝置／邊緣閘道器／邊緣 AI 裝置／本機儲存（暫存）
安全層
- 身分驗證與授權（身分管理／多因素驗證）／存取控制（RBAC／政策）／加密通訊（TLS／IPsec）／威脅偵測與防禦（IDS／IPS）／稽核紀錄與竄改偵測
- 封閉式網路（專線／VPN）／安全閘道器
維運與監控儀表板（整合管理）
- 系統整體狀態：正常 98%；狀態類別：正常、警告、異常
- 資源監控：CPU／記憶體／儲存空間
- 警示與事件：資訊／警告／異常；紀錄與稽核軌跡
- 實體安全：設備、門禁進出、監視攝影機等措施
- 原圖標示：完全封閉式網路、資料不對外傳送（資料主權與法規遵循）
向上箭頭由資料蒐集經基礎設施與 AI 平台通往應用層；側向連線經安全層與閘道器連至整合監控。實體安全位於整體架構底部。
網站補充說明：98% 為儀表板示意數值，不是服務實測結果。封閉式網路與安全標示描述設計構想；實際資料流、管制及維運條件須依專案確認。
從現場課題，走向可運作的 AI。
以 NVIDIA Jetson 生態系為開發基礎，一貫設計從邊緣端到封閉式網路資料基礎設施。
影像與影片 AI 開發
外觀檢測、異常偵測、行為辨識，以及夜間與低光影像分析，支援現場邊緣端的低延遲處理。
生成式 AI 與安全 RAG 導入
安全運用內部文件與技術資料的生成式 AI 環境，包含封閉式網路及地端配置，以因應組織的資料外傳限制。
AI 代理業務實作
將諮詢回應、報告製作及巡檢紀錄等例行工作實作為 AI 代理，並設計與既有業務系統的整合。
數位轉型與運作支援
從盤點業務、辨識 AI 適用範圍，到 PoC 規劃、正式導入與持續運作，同時支援現場及技術需求。
服務內容與交付成果
架構依專案而異，以下說明一般服務範圍。
01 影像與影片 AI 開發
- 應用業務
- 外觀檢測（刮痕、缺件、異物）、異常偵測、行為辨識、人員與車船偵測追蹤，以及夜間低光影像分析
- 特色
- 低延遲邊緣處理，可從攝影機、鏡頭與照明條件設計階段參與，也可運用既有攝影機資產。
- 服務形式
- PoC／正式開發／邊緣設備整合實作
- 主要交付成果
- 訓練完成的模型、推論應用程式、準確度評估報告與操作程序
02 生成式 AI 與安全 RAG 導入
- 應用業務
- 內部文件搜尋、技術知識管理、報告與會議紀錄自動生成，以及圖面與表單辨識
- 特色
- 支援封閉式網路與地端配置，依機密性、回應速度、成本及運作環境選擇模型，不限定特定供應商。
- 服務形式
- 環境建置／RAG 管線開發／運作設計
- 主要交付成果
- RAG 環境、文件處理管線、準確度評估，以及權限與稽核設計
03 AI 代理業務實作
- 應用業務
- 諮詢初步回應、巡檢紀錄製作、報告生成及業務系統間整合處理
- 特色
- 連接既有業務系統與 API，並以人員參與審核的運作方式為設計前提。
- 服務形式
- 業務設計／代理開發／既有系統整合
- 主要交付成果
- 代理程式、整合介面、運作規則，以及日誌與稽核設計
04 數位轉型與運作支援
- 應用業務
- 業務盤點、AI 適用範圍辨識、PoC 規劃、投資判斷資料整理與內部推展
- 特色
- 以改變業務運作為目的，而非僅為導入 AI。
- 服務形式
- 專業建議／PoC 設計／導入後改善支援
- 主要交付成果
- 現況分析、應用路線圖、PoC 設計書與運作體系方案
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各產業的 AI 應用案例
依現場課題設計符合各產業需求的 AI
製造業
- 設備預知保養／外觀檢查自動化／生產計畫最佳化
基礎設施與營建
- 結構物劣化診斷／工程進度與品質管理／巡檢作業效率提升
農業與智慧農業
- 生長狀況視覺化／產量預測與出貨最佳化／病蟲害早期偵測
無人機與機器人技術
- 自主飛行與自主行駛控制／影像辨識與物件偵測／遠端監控與自動巡查
安全防護與監控
- 可疑行為偵測／壅塞與異常視覺化／人臉驗證與車輛辨識
資料與業務營運
- 需求預測與庫存最佳化／業務自動化與效率提升／儀表板視覺化
共用 AI 基礎平台
- 資料整合與學習／模型最佳化／持續改善與維運
- 多元資料來源：感測器、影片、業務資料等
- 進階 AI 技術：機器學習／深度學習／最佳化
- 可擴充的維運基礎設施：雲端／邊緣串接
- 安全可靠的維運：治理與安全措施
中央共用平台連接六個產業領域；下方箭頭依序連接資料來源、AI 技術、可擴充基礎設施與安全維運。以上為應用示例，不是個案準確率或交付保證。
應用情境：讓 AI 在現場發揮作用
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透過技術融合建立的創新組合
生物科技（Bio）
- 水質淨化／農業／機能性食品
電子與攝影機（Electronics）
- IoT 感測器／夜視／AI 技術／機器人與無人機
能源（Energy）
- 微生物發電（BioVolt™）／碳化設備／生質能發電
相連圓環由生物科技，經智慧農業／IoT 環境監控連到電子，再經邊緣運算連到能源。
透過串聯集團各公司與夥伴的技術，針對單一技術難以解決的能源、環境保護與自動化等複雜社會課題，提供複合式解決方案。
外觀檢測 AI：從低光等拍攝條件開始評估
個別確認檢測對象、照明、移動情況與良否標準，整理所需影像品質及評估方法，並依反射、陰影及照度變化等現場條件，評估攝影機與邊緣 AI 配置。
將 HOLONIC Eyes 作為拍攝選項，以實際對象及條件進行 PoC。0.0007 lux 為本公司評估條件下之低光拍攝參考值，不保證 AI 檢測準確度，也不代表不需要照明。
了解 HOLONIC Eyes
夜間與廣域監控 AI
結合彩色夜視、毫米波感測與邊緣 AI，以掌握黑暗及不利天候下的事件與位置。針對重要基礎設施、港口、機場及大型場域，設計從偵測到通知皆於封閉式網路內完成的架構，支援保全作業效率提升。
了解感測技術
封閉式網路的生成式 AI 與代理
以資料不可傳至外部雲端為前提，設計生成式 AI。在日本國內的封閉式網路環境，整合邊緣端至資料中心的生成式 AI 與代理，讓機密資料維持於可控範圍內，支援文件搜尋、表單辨識與業務自動化。
了解基礎技術與智慧財產
架構示例
以三種形式介紹實際洽談時可能考慮的架構。
示例 1：低光外觀檢測
- 課題
- 黑色光澤零件在照明下反光，但降低照明後又難以判別形狀。
- 配置
- HOLONIC Eyes 超低光彩色拍攝 → 邊緣 AI 判斷 → 將結果輸出至既有設備
- 重點
- 盡量減少新增照明設備，在現場內完成判斷，不外傳影像。
示例 2：大型場域夜間監控
- 課題
- 夜間偵測到場域內活動，卻無法判別人或動物，需投入人力確認。
- 配置
- 彩色夜視＋毫米波感測 → 邊緣 AI 偵測與分類 → 通知封閉式網路內的管理裝置
- 重點
- 可配置不經外部網路、從偵測到通知的路徑。
示例 3：封閉式網路的內部知識生成式 AI
- 課題
- 希望運用設計圖面與技術文件，但無法傳至外部雲端。
- 配置
- 封閉式網路或地端 RAG 基礎 → 具權限管理的內部搜尋與摘要 → 評估未來整合至自有 AI 基礎設施
- 重點
- 以契約明確定義資料儲存位置、訓練使用範圍及存取權限。
以上為依洽談情境設想的架構示例，並非特定導入實績。
07 / PATENTED TECHNOLOGY
日本專利第 7728631 號
守護人的 AI：騷擾偵測與紀錄技術
將已公開的騷擾偵測與紀錄技術，接至支援人員及組織事實確認的運作。日本自 2026 年 10 月 1 日起要求所有雇主採取顧客騷擾防止措施，此法規適用於日本。我們招募授權、共同開發與 PoC 的共創夥伴。
固定式攝影機與一般影像分析諮詢，作為本頁的 AI 委託開發受理，而非描述本專利的權利範圍。
了解專利技術詳情將 AI 帶入實際運作現場。
製造
檢測與預知保養
保全與防犯
夜間與廣域監控
地方政府與防災
河川、道路與基礎設施監控
農業與環境
生長、水質與土壤
物流與港口
車輛、船舶與貨物
服務與設施
現場業務 AI 化
圖片文字翻譯
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AI 專案成功流程
從課題釐清到 PoC、實施與改善的全流程支援
01 釐清課題
整理現場與經營課題，明確界定應由 AI 處理的核心主題。
- 分析業務與資料現況／呈現課題與需求／確認 AI 適用領域／設定成功指標（KPI）
02 構想設計
設計旨在提高商業價值的 AI 應用構想與路線圖。
- 設計解決途徑／定義資料與技術需求／設計執行體制與治理／制定路線圖
03 PoC／開發
從小規模開始驗證價值，透過 PoC 確認有效性，再銜接正式開發。
- 規劃與執行 PoC／模型開發與驗證／成效驗證與回饋／具體化實施計畫
04 實施／串接
透過正式環境導入與既有系統串接，融入業務並創造價值。
- 正式環境導入／系統串接與資料整合／維運設計與安全措施／使用者訓練與變革管理
05 維運／改善
持續監控運作情況，透過反覆改善提高成效。
- 監控與成效量測／模型與業務流程改善／拓展新價值領域／持續改善投資報酬率（ROI）
預期目標為提高商業價值並達成持續成長。
箭頭由左至右連接 01–05 階段；下方雙向線橫跨全流程，標示預期的商業成果。
先小規模驗證，再推展至現場。
- 01
初步洽談
了解課題與現場條件，可簽訂保密協議。
- 02
PoC
透過小規模驗證確認效果，參考期間為 4 至 8 週。
- 03
開發與導入
建置正式系統，部署至實際現場。
- 04
運作與改善
支援準確度改善、重新訓練與持續運作。
期間與費用依專案條件而異，所列期間僅供參考，並非保證值。
費用與期間的評估方式
報價涵蓋需求定義、資料整理、模型開發、現場實作與運作支援，以下五項因素會明顯影響金額。
- 訓練資料的有無與數量
- 現場條件：照度、設置與通訊環境
- 既有系統整合範圍
- 封閉式網路與地端要求
- 所需準確度與驗證次數
若技術或運作條件尚未確認，便以 PoC 評估效果與難度，形成正式開發的投資判斷資料。條件明確的產品可從評估與採用開始。期間及費用依驗證範圍確認，初步洽談時說明推進方式與概算依據。
期間與費用依專案條件而異，所列期間僅供參考，並非保證值。
機密資訊處理
- 從洽談階段即可簽訂保密協議。
- 以契約明定儲存位置、可否用於訓練、存取權限及保存期間。
- 透過封閉式網路及地端配置，可設計資料不外傳的環境。
- 可能涉及出口管制或敏感技術的案件，依適用法令與內部規範處理。
以技術、智慧財產與夥伴作為基礎。
具自有專利的開發公司
Standard Link 在影像處理、監控系統等領域持有 5 件已核准專利（詳情：公司資訊 IP & RESEARCH）。
來源：J-PlatPat。全球技術夥伴
Sky-Drones 與 APPRO：日本獨家銷售權。GEC：策略合作。以已公開關係為基礎進行整合。
集團開發體系
與負責無人機及飛行載具的集團企業，以及 AES Lab（環境與微生物）推進共同開發。
開發團隊與技術基礎
- 開發體系： 本公司承接從需求定義到實作與運作的開發，依專案規模及領域，與日本國內多家開發夥伴組成團隊，以日本國內體系支援高度機密或資料不可外傳至海外的案件。
- 邊緣基礎： 以 NVIDIA Jetson 生態系（含 Jetson Orin NX 等）為基礎，也支援 Intel Edge 配置。
- 視覺輸入： 依用途配置自有 HOLONIC Eyes，以及持有日本市場獨家銷售權的 APPRO 攝影機模組。
- 生成式 AI： 不限定特定供應商，依機密性、回應速度、成本及運作環境選擇模型，支援封閉式網路與地端配置。
- 集團體系： 與負責無人飛行載具的集團企業，以及 AES Lab（環境與微生物）合作，整合開發僅靠軟體無法成立的系統。
- 智慧財產： 在影像處理、監控系統等領域持有 5 件已核准專利。來源：J-PlatPat。
常見問題。
小型案件也能洽談嗎？
可以，包含 PoC 規模的小型驗證，先在初步洽談整理範圍。
資料無法外傳至公司外，該怎麼辦？
先區分文件搜尋與影像推論，再確認原始資料、問題、回答及日誌的處理位置、保存期間、存取權限與訓練用途。封閉式網路指通訊範圍，地端指設置及運作形態，專用雲端則是雲端上的專用環境，三者並非同義。我們會評估符合要求的架構。
可以整合既有系統嗎？
以連接既有業務系統、攝影機與感測器為前提進行設計。
開發完成的 AI 權利歸誰？
由契約明確約定，依專案整理交付成果、訓練資料、模型與既有智慧財產的處理方式。
可以洽談國防或安全相關案件嗎？
個別確認可承接範圍，出口管制及敏感技術依適用法令與內部規範處理。
沒有訓練資料，也能委託嗎？
可以從確認資料取得條件及既有設備開始。製造業 AI 頁面將不良影像不足與誤判，分為拍攝、良否標準及複檢流程說明。我們確認可用資料及評估範圍，不一律保證效果。
了解外觀檢測與製造業 AI 評估也能一併導入攝影機與硬體嗎？
可以。本公司供應彩色夜視攝影機，並可提供包含邊緣 AI 設備的配置，也接受僅軟體的委託。
使用哪些 AI 模型或 LLM？
依機密性、回應速度、成本及運作需求選擇，不限定特定供應商，也可配置在封閉式網路或地端運作。
可以不使用雲端嗎？
以邊緣 AI 或本地端 LLM 為候選，確認既有設備的處理能力、記憶體、回應時間、儲存、權限，以及推論與維護時的通訊條件，也整理中斷時的運作方式。既有設備足夠時，不以新設 AIDC 為前提。
會收到哪些交付成果？
依專案提供訓練完成的模型、推論應用程式、準確度評估報告及操作程序等，交付成果與權利範圍於簽約時明定。
可以接手其他公司開發的 AI 嗎？
歡迎洽談，先整理目前架構及課題，再設計接手範圍。
洽談前應準備什麼？
初次請提供可公開的課題概要、對象業務、既有設備與希望做出的判斷。簽訂保密協議前，請勿寄送機密照片、影片、圖面、第三方個人資料或未公開發明。詳細資料於確認權限及處理條件後再處理。
政府機關或地方政府可以洽談嗎？
可以。我們因應公共領域的封閉式網路生成式 AI、夜間與廣域監控、基礎設施巡檢等課題，也可依採購制度提供報價與技術資料，歡迎先行洽談。
可以洽談顧客騷擾防止的 AI 導入嗎？
可以。因應日本自 2026 年 10 月 1 日施行的顧客騷擾防止要求，可洽談已公開專利技術，以及利用既有攝影機與音訊，建立事件客觀化、紀錄與分享機制。詳情請見「守護人的 AI」專題頁。本法規變更適用於日本。
BUILD WITH STANDARD LINK
先告訴我們您的課題。
整理現場條件、現有資料與既有系統，共同設計首次驗證範圍。