AI 的兩個面向：影像看得見，數據看不見，卻同樣重要
影像 AI：讓問題「看得見」
AI 在影像領域的應用已經非常成熟：- AOI 自動化光學檢測，幫工廠快速找出產品瑕疵
- 人臉辨識提升出入管理效率
- 自駕車影像分析保障行車安全
這些應用都非常直觀，因為它們讓「問題」直接被看見。
數據 AI：讓問題「提前被發現」
另一種同樣重要的 AI，來自於看不見的 IoT 數據。
- 電壓電流的波動，可以預測設備是否異常
- 溫度與壓力數據，可以提前發現系統隱患
- 能源數據，可以找到隱藏的浪費來源
影像告訴我們現在看到什麼，數據告訴我們未來可能會發生什麼。
兩者合在一起，才能讓智慧工廠與智慧城市更完整。
為什麼 IoT AI 容易被忽略？
因為它不像影像那樣直觀。
電壓曲線、溫度梯度對一般人來說抽象，但對 AI 來說，它們是決定設備安全、能源效率的關鍵。
事實上，AOI 與 IoT AI 常常需要搭配：
- AOI 找到零件瑕疵，IoT AI 確保生產線機器運轉穩定
- AOI 檢測太陽能板表面，IoT AI 分析電力輸出是否異常
- AOI 協助工人減少目檢負擔，IoT AI 則協助管理者做長期維護規劃
我們的做法：讓數據 AI 更容易落地
我們打造了「AI Ready 的黑盒子」：
- 即插即用，隨時收集高品質時序數據
- 不需要專業工程師清洗數據
- AI 自動生成「診斷報告」，直接給出建議
換句話說，我們讓 IoT AI 跟 AOI 一樣直觀、好用。
結語：AI 的拼圖要完整
AI 不是只有「看得見的影像」，也不是只有「看不見的數據」，而是兩者的結合。
影像讓你「馬上看到問題」，數據讓你「提前預防問題」。
當 AOI 與 IoT AI 連成一條線，企業才能真正做到：
- 生產不良率降低
- 設備壽命延長
- 能源效率提升
- 營運風險下降
這才是 AI 時代，產業真正需要的完整方案。
