人工智慧解決方案

解決人工智慧落地實施的挑戰

由於資料基礎設施不足、技術複雜度高、人才短缺、監管限制，以及試點專案難以規模化等原因，許多組織在將 AI 專案從概念階段推進至生產階段時面臨重重困難。瞬聯透過一整套完善的能力體系，協助組織克服這些障礙：

端到端人工智慧開發與整合

瞬聯提供貫穿整個生命週期的全棧式AI解決方案——從資料策略與準備，到模型開發、部署、監控及持續優化的各個環節。我們的團隊確保系統具備可擴展性與可靠性，並與業務目標保持一致，協助企業快速實現從概念到生產的轉化，同時保證穩定的品質與可衡量的成效。
可擴展的 MLOps 與基礎設施

瞬聯建構面向生產環境的 MLOps 流水線與雲原生 AI 基礎設施，並針對實際應用進行效能優化。我們的解決方案涵蓋自動化 CI/CD 工作流程、模型全生命週期管理、資料漂移檢測，以及跨多雲環境的持續訓練。這些能力在確保 AI 系統穩定、可擴展且高效運行的同時，減少人工投入並提升系統的長期可靠性。
人工智慧增強型開發團隊

瞬聯提供專業的工程團隊，具備在受監管行業中構建符合認證與合規要求的 AI 系統的豐富經驗。我們的架構師、資料工程師與 MLOps 專家將深厚的行業知識與成熟的工程流程相結合，有效加速專案交付。透過 AI 增強式協作，企業能夠實現更快的開發周期、更低的技術風險，以及高品質的生產級成果。

人工智慧服務與能力

瞬聯提供完整的 AI 與大型語言模型（LLM）服務生態體系，協助企業整合、部署並規模化應用生成式 AI、電腦視覺、機器學習、自然語言處理、大數據、物聯網以及雲端運算等新興技術。

人工智慧服務

提供客製化的 AI 模型開發、訓練與優化服務，並實現與業務流程的無縫整合。

計算機視覺：影像識別、目標檢測與追蹤、實例分割、人臉識別及高級影片分析。

自然語言處理：光學字符辨識（OCR）、文本分類、語義分析、語音生成與識別、自動補全及主題建模。

生成式人工智慧：智能內容與程式碼生成、基於大型語言模型（LLM）的分析（如程式碼審查、資料庫分析、效能調校）、透過智能體工作流程執行多步驟任務，以及先進的檢索增強生成（RAG）。

智能體自動化：自主且目標導向的智能體，能與企業系統整合，協同跨平台工作流程，並做出自適應決策，以最少人工干預實現業務流程優化。

資料標註：高精度計算機視覺、機器學習與自然語言處理標註服務，打造高品質、嚴格品管的訓練資料集。

DataOps

可擴展的資料管道與即時處理能力，依託優化的架構與資料治理，確保資料的高品質、可靠性，並可隨時用於分析。其能力涵蓋自動化 ETL/ELT 工作流程、面向物聯網及 AI 系統的流式資料收集，以及跨資料湖與資料倉儲環境的持續資料品質監控。

MLOps

面向模型開發、部署、監控及全生命周期管理的流程經過精簡優化，並由AI驅動的自動化（如智能內容校驗）進一步強化。這不僅能減少人工投入、提升系統可靠性，還能確保在實際生產環境中持續保持穩定一致的效能。

雲端運算服務

為 AI 工作負載提供安全且可擴展的雲端解決方案，涵蓋雲端遷移、雲原生叢集、無伺服器運算及智能 DevOps。這些方案構建在可隨時運行 AI 基礎架構之上（人工智慧即服務），並針對高效能的大型語言模型（LLM）及先進的智能體（Agent）自動化系統進行優化設計。

這些與 AI 相關的軟體服務，使企業能夠無縫整合 AI 技術、提升營運效率，並推動創新，而無需建立龐大的內部專業團隊。

跨產業的成功實踐

人工智慧硬體 ( TPU/GPU ) 認證與機器學習技術堆疊優化

超大規模雲端服務提供商

該專案旨在解決下一代 AI 硬體（ TPU/GPU ）及機器學習框架在投入生產前，如何滿足嚴格性能與穩定性要求的挑戰。

瞬聯透過對先進 AI 硬體（ TPU 與 GPU ）進行全面性能驗證與穩定性測試，支援下一代機器學習與高效能運算平台的研發。我們的工作包括：為 JAX、PyTorch、MaxText 等主流機器學習框架建立自動化基準測試流水線，同時設計驗證工作流程及基於指標的門控機制，確保軟硬體新版本始終符合生產級可靠性與性能標準。

透過引入日誌自動化分析工具、核心指標提取技術及可視化性能儀表板，瞬聯將驗證週期從約一週縮短至約兩天。這些改進不僅加快了新型 AI 計算能力的部署速度，也提升了流程一致性，並顯著降低人工投入。

Code Assist、NL2SQL（自然語言生成 SQL）

全球領先的雲端與 AI 技術提供商

這兩項解決方案有效解決了程式碼審查緩慢、AI 生成程式碼品質參差不齊，以及 SQL 查詢生成效率低下等問題。

瞬聯構建了程式碼助手（Code Assist），透過對 Claude.ai、ChatGPT、Copilot、Gemini 等多款助手進行基準測試，以實現更快速、更高品質的程式碼生成，幫助客戶明確改進方向。相關工作內容包括不同基礎模型的比較、程式碼生成品質評估、AI 引擎能力驗證、問題分類，以及缺陷修復與功能開發。

瞬聯同時開發了 NL2SQL 解決方案，能夠依據自然語言指令生成精準的 SQL 查詢。該專案內容涵蓋建構全面測試用例以評估 SQL 生成的品質與效率、進行跨模型性能比較，以及創建高品質 NL-to-SQL 資料集以用於模型訓練與優化。資料集覆蓋多種資料倉儲與資料庫環境，如 BigQuery、Redshift、Databricks、Snowflake、MySQL 及 PostgreSQL。

這些解決方案由瞬聯的 GAINS（生成式人工智慧基準系統）框架提供支持，用於評估大型語言模型的準確性與可靠性。

智能駕駛安全

美國車隊安全服務提供商

車隊營運商長期面臨駕駛行為不安全的問題，而相關排查通常成本高昂、人力投入大且測試週期冗長。瞬聯構建了一套由 AI 驅動的駕駛安全系統，涵蓋即時警示、分心偵測及車隊行為分析等功能。

透過縮短測試時間、自動化手動任務並提升整體車隊安全性，瞬聯打造了更穩定、更成熟的解決方案，從而有效降低高風險駕駛事件的發生。

人工智能巡檢平台

全球領先的通信設備提供商

大多數通信基站的巡檢仍以人工方式完成，過程緩慢且容易出錯，尤其在跨國或大規模網路中問題更為突出。瞬聯開發了一套由 AI 驅動的巡檢平台，能夠自動檢測基站的防護失效、腐蝕（包括鏽蝕）及更廣泛的結構性缺陷。為確保全球覆蓋與本地合規性，該平台在海外部署於 AWS 雲服務，在中國則部署於 InSuite 平台。

該平台顯著提升巡檢速度與一致性，減少人工工作量與人為錯誤，降低維護成本，同時提高基礎設施的可靠性與人員的安全性。

管道修復系統、智能泳池測繪儀、智慧洗衣房、無人機自動巡檢系統、飛蟲識別系統

美國某人工智能公司

瞬聯為一家提供商業化產品與服務的美國 AI 公司開發了一系列智能物聯網（IoT）解決方案。這些方案旨在應對多項挑戰：如在管道、电線桿、泳池底部等難以觸及的位置進行人工巡檢時，流程耗時且結果不一致；以及在昆蟲等實體資產上缺乏即時可視性問題。同時，社區洗衣房中設備故障、異常行為或停機未被及時發現，導致運營效率低下的問題也得到了有效改善。

透過應用計算機視覺、嵌入式 AI 及持續感知技術，這些解決方案實現了更高的測繪與檢測精度（泳池測繪與昆蟲檢測準確率均超過 90%）、巡檢時間縮短至原來的四分之一，有效降低人工成本（如無人機巡檢、管道維修），並顯著提升設備監控能力及智慧洗衣系統的自動化故障檢測水平。

RC-AI 平台

瞬聯智慧體驅動招聘解決方案

RC-AI 平台是一套端到端的智慧體驅動招聘解決方案，旨在全面優化整個招聘流程。從履歷取得到技術面試，該平台可將多樣化的履歷格式標準化為統一結構，並透過內部知識庫，依據職位描述（JD）進行候選人智慧搜尋，並透過匹配度評分機制，自動完成履歷與職務需求的精準配對。

此外，該平台亦配置 AI 面試官智慧體，可針對特定職務生成面試問題，自動執行面試流程，將候選人回答進行轉寫，並進一步評估其技術能力。

C-GTS、AFA、SCV、Soak BOT

人工智慧 / 智能體驅動自動化套件

這些解決方案針對汽車產業及其他依賴複雜軟體系統的行業中，工程與驗證團隊面臨的核心挑戰：手動測試、調試與內容驗證速度緩慢、結果不一致，且難以在複雜系統中實現規模化執行。瞬聯的 AI 與智能體驅動技術貫穿整個驗證生命周期，有效提升軟體品質與工程效率。

C-GTS – 自動化測試用例生成
軟體測試團隊通常需要花費大量時間來解讀冗長的需求文件。C-GTS 採用智能體驅動的自動化技術，從結構化與非結構化文檔中生成測試用例。該方案可將測試用例編寫時間縮短 30–50%，在確保需求覆蓋一致性的同時，最大限度降低因人工理解偏差導致的錯誤。

AFA – 自動化故障分析器
傳統調試依賴工程師逐條查看日誌與追蹤檔案，導致根因定位緩慢。AFA 能自動解析日誌、執行相似度搜尋並檢索歷史解決方案，可將調試週期縮短 30–50%，減少對已知問題的重複分析，並生成適用於認證流程的標準化故障報告。

SCV – 智能內容驗證
UI/HMI/UX 數位內容的驗證往往重複性高且容易遺漏缺陷。SCV 透過 AI 模式識別自動執行 UI 與內容驗證，使團隊的手動驗證工作量減少 40–60%，提升視覺不一致的檢測率，並增強回歸測試的可靠性。

Soak BOT – 基於智能體的穩定性與耐久性測試
長時間運行的測試通常需要持續監控並反覆執行。Soak BOT 透過智能體機制實現自然語言任務解析、執行調度、結果驗證以及報告生成的自動化，將人工耐久性測試工作量減少 40–60%，提高長時間運行場景的可重複性，並確保實時監控與結構化報告以滿足審計需求。

這些解決方案協同作用，幫助工程團隊更早發現缺陷、縮短發布週期、提升產品整體可靠性，從而加快驗證速度、降低人工成本，並顯著提升複雜軟體系統的測試覆蓋率。