隨著後疫情時代來臨，全球遠距醫療發展方興未艾，促使智慧醫療技術在去中心化醫療需求大增。其中，行動醫療裝置若能提供真實世界居家或院外數據供醫院使用，相信必能減輕醫師或醫療人員診療負擔，降低健保支出。為此，奇翼醫電Singular Wings Medical推出遠距醫療保健整體解決方案，結合卓越穿戴式行動醫療裝置設計、創新軟體研發、AI演算法及雲端平台服務，將成為遠距醫療當中最後一塊拼圖。 奇翼醫電創辦人暨總經理李維中David Lee表示，當時創業初衷是因為親身目睹台灣長久以追求低成本的大量生產，導致產業的價值不斷下降，舉例來說，三十年前矽谷的產值與台灣新竹科學園區差不多，但在三十年後，矽谷產值在2020年年底達到14兆美金，而新竹科學園區在2021年年底還不到15兆台幣。看見矽谷對產業需求的敏銳度和破壞式創新如Uber, Airbnbhellip產業趨勢及後疫時代帶動遠距醫療服務大增，進而創造高產業價值，因此在45歲時創業，構思如何結合台灣十幾年累積產業優勢和矽谷的創新模式，決定透過醫療產業、ICT技術產業和創新商業模式整合，幫助台灣產業升級，找出全新的道路。看見台灣在醫療產業與電子電機產業一向是最菁英的人才匯集之處，相信透過兩者結合，再加上創新的商業模式，就可以有機會像矽谷看齊，做出不一樣的事業。 依據台灣通訊診察治療辦法，台灣在遠距醫療的市場需求上，分為緊急如COVID-19和特殊必要如離島或後山等地理特殊位置等兩種現況，允許進行通訊醫療診察。實際上，全球遠距醫療去中心化醫療發展正方興未艾，但對於滿足去中心化醫療的智慧醫療技術需求仍有待實現，除了醫療技術缺口，也包含看診金流、患者身分辨識、遠距問診收集，促使智慧醫療技術的推波助瀾。李維中觀察，遠距醫療去中心化醫療能成功落地，最好透過院外或居家使用，且日常生活中輕易取得的遠距醫療裝置。其中，裝置的數據是關鍵，能提供醫師可相信和應用的院外真實世界數據Real World Data或 Real World Evidence，才得以精進診療手段。實際上，這類型的遠距醫療裝置並不普及，導致遠距醫療照護不容易完成。另外，隨著手環手錶類的穿戴裝置增加，但這類裝置能真正能提供的資料多半不足以做為醫療用途且不容易確效Validation and Verification。李維中表示，健康意識越來越受到人們重視，對於遠距醫療裝置是正面鼓勵，相信只要有適當的商業模式，找到正確方式與醫院、醫師合作，減輕醫師或醫療人員負擔，降低健保支出，奇翼醫電必定有機會可成為遠距醫療當中最後的那一塊拼圖。 成立於2015年的奇翼醫電，其核心團隊包含來自醫工與資訊背景的年輕工程師和經驗豐富的創業家等22位多元化專業人才組成，共同致力打造遠距醫療保健整體解決方案，包含行動醫療裝置Beatinfor Health心電圖傳感器之硬體設計、軟體研發及後台雲端平台服務。基於心電圖ECG是人體最重要的生命徵象體溫、脈搏、呼吸和生理數據之一，其可反應出人體的各種生理變化，例如心血管健康、發炎、感染、出血、受傷或焦慮的指數變化。為此核心概念，奇翼醫電致力以穿戴式心電圖為核心技術，同時採集心電圖等重要生命徵像和環境參數，構建基於大數據、機器學習AI演算法系統和後台雲平台服務，幫助解決遠距醫療中最重要的心血管疾病、睡眠問題、新陳代謝疾病等特定慢性疾病。 心電圖傳感器 連續性生理數據監測 降低急性心臟衰竭病人出院後30天內11死亡風險 為實現遠距醫療服務，奇翼醫電推出整套遠距醫療保健整體解決方案，包含穿戴式行動醫療裝置-心電圖傳感器BEATINFO ECG、必應健康BEATINFO HEALTH APP、AI演算法、網頁及必應健康BEATINFO HEALTH雲端服務平台組成。BEATINFO ECG 傳感器為 BEATINFO HEALTH APP健康雲端平台專屬配備，充飽電可連續使用 40 小時，裝置輕巧僅15g，此傳感器可透過貼片或胸帶方式，來收集使用者的心電圖、呼吸、皮膚溫度、身體動作姿態和環境參數。目前BEATINFO ECG 傳感器擁有美國、台灣專利8項，並於2017年榮獲2次德國iF設計大獎。 行動醫療裝置-心電圖傳感器可提供連續性生理數據監測 在整體技術特色上，必應健康BEATINFO HEALTH雲端服務平台具備連續性、遠距、即時性與動態性等四大關鍵的生理數據偵測特性。在操作上，使用者可於Android 或iOS系統下載必應健康BEATINFO HEALTHAPP，其介面可提供生理數據狀況、健康評估報告訂購如一日睡眠評估報告或心血管健康評估報告、高強度運動測驗的心血管評估報告、第三方遠距醫療諮詢服務等功能。使用者透過貼片式或胸帶方式的心電圖傳感器搭配端雲端平台進行連續性的生理偵測，在傳輸到雲端進行進一步計算之前，所有數據都將先被去識別化處理，並可供專業數據報告供醫生判斷。必應健康BEATINFO HEALTH雲端服務平台具備強大的雜訊濾波處理能力與快速的波形識別判斷以及高複雜度雲端架構與通訊技術。為什麼雜訊濾波處理能力如此重要 因為一般醫院內的醫療器材必須要求使用者以靜態情況下完成短時間的量測，通常院外生活情境下資料是醫院所蒐集不到的，而這個資料對醫師了解病程進展與離院病人情況又顯得日益重要。因此，若在日常生活狀態下持續記錄非常微弱的心電圖信號，其實需要克服非常高的技術門檻，當這些信號經過雜訊處理之後，會先經過AI演算法判斷，才可初步的快速結論，讓使用者可即時避免某些致命的風險。雲端架構則是提供了更深一層的第二階運算，也涵蓋了商業模式架構，提供之服務模型例如使用者管理、自動報告產生、記錄保存、警報通知以及串接更多服務如第三方警急救援、第三方醫療諮詢、醫生和病人對接、看診金流等功能。 業界競爭優勢上，相較於業界手環手錶類產品，奇翼醫電的心電圖傳感器BEATINFO ECG提供精準的醫療等級量測，可連續不間斷的紀錄收集生理數據，提高任何突發性或偶發性的病徵機會。與同業的心電圖貼片比較上，則提供了即時的資料回傳與網頁版的管理工具，並且可以產出各種報告，供管理者在網頁上遠距管理大量的使用用戶。根據北醫統計，急性心臟衰竭病人在出院後30天內死亡率高達11，若透過心電圖傳感器配置於病患達30天連續不間斷的即時監控，有機會可降低部分死亡風險，同時也能大幅降低健保的支出。此外，在心血管疾病的情況下，若用戶佩戴該設備一段時間，則可獲得定期的心血管評估報告，並供醫生進行後續深入檢查。 除了心血管疾病的量測外，心電圖傳感器配置可提供睡眠呼吸中止症OSA居家評估，量測中患者可從中發掘出潛在且容易忽略的心血管疾病，用戶無需在睡眠病房度過乏味的夜晚，透過心電圖傳感器的貼片和AI演算法，患者只需在家睡一晚即可收到 OSA 測試報告。如果需要，醫生可以通過任何互聯網瀏覽器遠程即時獲取患者的病情。因此，藉由心電圖傳感器穿戴服務，使用者可從量測過程中發掘出隱性且不知道的心血管疾病如猝死相關的心律不整問題，以避免不必要的憾事發生。 奇翼醫電的商業模式，以B2B2C為主，希望協助個人、醫院、企業、照護服務等單位，創造多贏格局。李維中分析，商業合作模式相當彈性化，無論是租賃或買斷方式的穿戴量測裝置，或是為降低使用者購買裝置的成本，提供以年計費的報告訂閱制，例如包含2分鐘心電圖、7日心血管健康評估、運動心血管健康評估、睡眠健康評估報告等彈性化的訂閱組合。 群組心血管監控系統解決方案 打造多對多的即時生理資訊監控平台 以預防代替診斷 除了提供給個人用戶進行遠端行動化生理數據量測，BEATINFO雲端平台，提供「群組心血管監控系統」解決方案，透過網路技術，可打造多對多的即時生理資訊監控平台，病患只需配戴輕便的監控貼片，後端系統即可掌握其生理資訊的變化，以預防代替診斷，降低心血管猝死的機率。此平台提供3項功能，包含可分群分組分階層管理不同的用戶，用戶人數可達數萬人之多；可在網頁工具上即時顯示用戶的基礎生理資訊，在某些特定的預設條件被觸發時，此平台會即時發出警報；也可以在平台上回溯歷史資料，非常適合醫師在問診的時候，查看病人在院外的病程發展。 對於「群組心血管監控系統」解決方案的應用上，以高強度運動為例，例如長距離的跑步與自行車、登山健行活動或出國旅行等，都需提供事前的心血管健康評估活動，以及相應的評估報告。此報告可以讓使用者與醫師分享，以利參賽者於活動前做好評估，或是檢驗自己的訓練成效，在事前就可大幅降低活動進行過程的意外風險。在活動過程當中，群組心血管監控系統也提供大量參與者的即時現場監控，可以在運動的當下，由後台的AI即時監測，一旦有意外發生，平台可以立即發出警報，甚至可以通報意外發生地點的GPS定位，並且在搜救時持續傳回使用者的生理資訊，爭取黃金搶救時間。 在運動監測應用上，以高爾夫球為例，該如何提升高爾夫球選手推桿擊球表現呢選手的表現和專注力通常與個人情緒穩定性有直接關係。李維中表示，藉由奇翼醫電的心電圖裝置在HRV分析，可協助判斷選手的情緒和壓力指數表現，同時有助於高球教練進行選手的選拔與訓練。 群組心血管監控系統可打造多對多的即時生理資訊監控平台 在台灣站穩腳步 邁向美歐市場 朝向數據公司目標邁進 面對技術研發與市場推展的挑戰上，奇翼醫電在心電圖的自動判別需要大量的數據供AI演算發使用，為此，奇翼醫電必須與醫院進行合作，共同開發才能夠完成。目前公司已經與許多醫學中心與研究單位有很好的合作關係，逐一克服了這些技術瓶頸。在市場推展上，李維中表示，奇翼醫電面對最大挑戰是要與市場溝通，讓大眾了解在競爭對手的手環手錶類產品與公司的行動裝置-心電圖傳感器差異性在哪裡。相較於市面常見的手環手錶類產品以非連續性方式蒐集心電圖資料，可能需長時間非連續性資料蒐集才能看運氣的發現潛在心血管問題，奇翼醫電積極向大眾推廣心電圖在連續性偵測資料的競爭功能特性，並強調能協助很多潛在疾病的檢出是非常重要的手段，以預防代替診斷，降低不必要心血管疾病機率發生。另外，業務推動上，也希望透過法人資策會協助下創造更多業務媒合和新創募資的機會。 展望未來，李維中期許奇翼醫電能成為遠距醫療在健康穿戴裝置-心電圖服務的最後一塊拼圖。李維中表示，短期奇翼醫電希望夠在台灣站穩腳步，成為人人家中常備的醫療器材，如同溫度計、血壓計一樣。公司也不斷地在開發新的適應症，由心電圖出發，加上AI與大數據，可以應對更多的慢性疾病，除了心血管疾病之外，我們也陸續開發了睡眠呼吸中止症與其他更特別的應用，瞄準的都是現代人非常有可能會遇到的年老慢性病的問題。中長期布局，奇翼醫電將進軍美國與歐盟市場，邁向國際性的公司，並持續以成為數據公司為目標，善用公司長久蒐集的數據應用，提供從新藥開發、疫苗發展等多元領域應用，以創造商機與獲利。

AI缺陷智能化檢測-降低製程耗能智慧監控解決方案 當一片貼片陶瓷基板上有超過2萬顆貼片電阻，應該要如何快速檢測答案是用AI來檢測。 在當前科技迅速發展的時代，雷科自豪地宣布其雷射加工技術的顯著進步，這一突破得益於人工智慧AI領域的創新應用，雷科致力於將先進的AI技術整合至雷射加工機中，於2019年與合作廠商共同開發出全球第一台結合AI技術的雷射加工機，並以此為基礎上進一步在2023年打造了首台結合AOIAILASER的陶瓷載板檢測機。 智慧陶瓷載板檢測機 藉由AI與機器學習的導入，加上樣本大數據的累積，在系統愈變愈聰明的狀況下，使產品良率在一年內提升5、將檢測速度由原本2分鐘片大幅降低至20秒片、大幅降低了檢測成本、在前段有效率檢出與雷射標示後，可降低後段製程上的浪費，減少整體場域碳排、並可自動產出詳細檢驗報告，以進行數據分析與優化，有助於提升設備產能、降低人為疏漏，使雷科的設備產品更具價值、強化我國電機電子產業之國際競爭優勢。 雷科股份有限公司Laser Tek成立於1988年，並於2002年正式掛牌成為上櫃公司，成立迄今已成為具指標性之SMD電子包裝材料、SMT檢測設備、雷射設備等全球性銷售通路服務及設計製造商之一。 雷科總經理擁有20多年雷射整合經驗，他觀察到被動元件客戶每個月產能可超過10億顆SMD元件，但伴隨著SMD元件尺寸持續微型化發展，其生產製造時之瑕疵檢測作業變得更加困難，一片陶瓷基板上動輒上千上萬顆元件，元件尺寸越小，印刷雷射加工位置更加微小，檢測難度就越大，而更容易出現偏差，因此生產檢查成為相當重要的一環。 R-SMD生產檢查流程 AOI良率過殺問題，靠AI來把關 而AOI檢查機是普遍且成熟的機種，但市面上的高精度AOI運作方式是以單次拍攝小圖移動拼接成大圖，精度雖高但檢查時間較久，小尺寸SMD元件更易受環境干擾，如：光照和振動等容易造成誤判；因此AOI僅能以抽檢方式估算良率，且抽檢良率差的元件也並非單獨去除，而是連同良品整個剔除；人力複檢不但成本提高，每個人的檢查標準又無法統一，最終導致的結果，是平均會發生約2-5的產品未被檢出不良品而流入後段製程，即約每月至少2,000萬顆不良品之SMD元件，因未能在初期被檢測出，而造成後續各段製程中，不良品上依然會有印刷、加工檢查等流程，無論是油墨耗材及能源的浪費，增添了成本負擔，更因此加速設備磨損、使設備運作壽命簡短，而每一階段的浪費，皆會增加場域製程的碳排放量，不利於企業的碳足跡盤查。 0402修阻後樣品照片範例 傳統AOI 自動光學檢查的高誤判率也是業者面臨的一大生產痛點，在被動元件產業對於良率「寧可錯殺一百，不可放過一人」的高標準要求，往往會把 AOI 參數設定極高規格，導致設備異常敏感。當數據參數設定過於嚴苛時，易造成高誤判率。例如：當被動元件的汙染髒汙與印刷層顏色相近時，AOI 過篩誤判率可能高達 7 成。 汙染髒汙與印刷層顏色相近AOI易誤判 雷科有別於其他AOI供應商，捨棄了小圖拼接或線掃描方式，有效避免圖像處理時硬體或環境造成的資料遺失與斷差，採用超大面陣感光相機搭配訂製高解析度鏡頭，透過特殊影像進行合成處理。合成的過程中，感光元件的每個像素位置上都包含了從多個不同位置捕捉到的光線資訊。通過將這些資訊結合起來，影像的解析度和細節得以提高，達到億萬級別的分辨率，配合多重自動調整光源，單次拍攝可處理涵蓋7070mm，影像解析度可高達5um，取得清晰影像，再透過Smart-AI技術進行分析篩選。 三大妙法打造快速檢測Smart -AI 雷科總經理分享，快速將AI技術導入並減少檢查運算時間，並開發Smart-AI有三大方法： 方法一、先以AOI方式快速將良品與含爭議的缺陷品進行二分法區隔，將檢測重心放在少數不良的辨識上。 方法二、自動標註平台簡化訓練問題：運用攝影機蒐集機台的資料，用自動標註取代人工標註，逐步訓練以拉高精度，問題越簡單，訓練所需資料越少。 方法三、AOI與AI雙軌並進：在智慧製造流程中，僅僅單靠AOI或AI無法畢其功於一役，必須由AOI先行，將特徵值標出，同時區分是良品或是瑕疵部分，再以AI方式進行標註與訓練。接著利用可重複串聯的加疊效應，其檢測效益更大，隨著訓練資料累積越多，AOI比例降低，AI比例逐漸提高。 修阻後物件偵測與訓練 透過三大方法逐步構建系統信賴度，並將資料進行缺陷整理分類，最終將AI判斷結果回傳到主機，以雷射加工方式在製程前端控管將真正的不良品剔除，減少不良品流入其他站別，造成重複檢測或重複加工的損耗。 智慧雷射設備第一，選擇LASERTEK就對了 由臺灣品牌雷科持續打造結合AI智慧檢測與雷射加工設備，以逐步建構由原材料、產品、檢測、雷射設備等相互相加疊而成的智慧化監控解決方案，以降低生產製程之耗能為目標，落實發展半導體 載板及元件加工等領域，產出能在低碳條件下仍可滿足終端使用者需求之設備產品，以快速且優質的產品與服務來拓展國內、外需求市場，增加本土Made in TaiwanMIT設備之全球競爭力。

品質檢測，如雙刃劍一直是台灣製造業者又愛又痛的課題。當AI深度學習進入傳統製造業的工業視覺檢測中，不僅可節省檢測人力投入、解決人工目視標準不一，克服傳統自動光學檢測AOI有限的視覺辨認及瑕疵檢測盲點，更能即時溯源品質問題成因。小柿智檢研發的AIAOI視覺檢測整體解決方案，融合軟體與硬體創造高效外觀瑕疵檢測能力，幫助電子代工客戶創造低於1漏檢率及少於3過殺率的高效品檢水準。 成立於2020年的小柿智檢，雖然是兩年的新創但並非從零開始，創辦人暨執行長洪沛駿與核心團隊曾深入富士康工廠多年，參與無數智慧工廠相關解決方案與製程改善，擁有深厚的AI深度學習開發能量，並累積世界級AI應用落地豐富經驗。看見AI工業檢測必定是製造業邁向工業40的最後一哩路，洪沛駿毅然決定將AI深度學習技術落地於產值高的智慧製造領域，並專精投入在AI工業視覺檢測開發。 對於製造業而言，產品檢測是所有品管最重要的一環，但傳統工業檢測面臨2大主要痛點 1人工目視檢測：現今整體製造業95以上仍仰賴人工目視檢查，使得人工目視品檢標準難一致性，並對細微物件目視檢測時，如被動元件或高反光元件會造成長期視力傷害。2傳統AOI自動光學檢測：對產品有限的視覺辨認能力與瑕疵檢測盲點，而其中外觀瑕疵檢測如碰刮傷、油汙、髒汙或毛絲等不可預期的細微瑕疵問題，也是AOI應用中一直無法克服的難關。 AIAOI視覺檢測整體解決方案 外觀瑕疵檢測的一大福音 當初在設計小柿智檢產品roadmap時，客群定位及強化客戶產品服務與價值是重要指標，更看見外觀瑕疵檢測一直是製造業未能解決的痛，洪沛駿表示。小柿智檢以工業品檢AI軟體為核心，提供AIAOI視覺檢測整體解決方案，主推三大產品，包含「QVI-T AI深度學習檢測建模平台軟體」、「AI六面瑕疵檢測篩選機」及「AI工業品檢平台」。主要服務客群以產能高、毛利率高的半導體封測、EMS電子代工、小金屬件加工等產業為主。針對客戶需求，小柿智檢提供對應的軟硬體服務，結合自主開發的AI深度學習軟體與硬體品檢設備，減輕產線人工目視負擔，有效提升工廠的生產品質。 為了幫助設備商及有開發能力技術工程師精準掌握產品外觀瑕疵檢測，小柿智檢自主開發QVI-T深度學習檢測軟體，可提供客戶瑕疵定位、瑕疵分類、瑕疵分割、異常檢測以及文字辨識等重點功能，有別傳統套軟體的固定的檢測法，可以根據不同產業檢測方式精進演算法，開發不同API以串接不同鏡頭的設備。此平台軟體設計非常輕量，架構在公有雲私有雲的SaaS軟體，主要是單純圖片上傳、做標記、訓練建模、驗證測試，完畢後提供使用者下載模型、SDK、API和報告，可有效幫助客戶達到AI推論功能。 目前市面工業檢測服務，以傳統AOI軟體工業檢測機居多，僅能解決產品輪廓量測如扣件的頭、長度等，無法真正提供細微商品表面瑕疵檢測如螺絲頭裂痕及牙傷，而市場上正缺少這種高精密瑕疵檢測業者，洪沛駿觀察。小柿智檢開發自主打造「AI六面瑕疵檢測篩選專用機」從過去客製化服務到現階段提供客戶標準化服務，提供扣件類在量測和表面瑕疵一次解決的標準化檢測服務，以及被動元件類產品高速表面瑕疵檢測。此專業機運用小柿智檢自主研發的AI深度學習AOI複合算法技術，透過可平行運算技術，可實現模型推論達3毫秒張，及實現被動元件之電極與本體多重複雜瑕疵檢出，此專業機主要落地於從扣件類、小金屬件到被動元件之檢測。 業界競爭力方面，AI六面瑕疵檢測篩選專業機提供的軟體硬體整合是小柿智檢重要核心競爭優勢，並非字面如此簡單，洪沛駿有感而發表示，此專機在工業檢測行業俗稱光學機構、電控、軟體及算法等領域高度集成整合，過程中需要不斷優化疊代，並需多次去客戶端驗證與修改，經長期千錘百鍊後，技術門檻也因此拉高。AI六面瑕疵檢測篩選專業機將是小柿智檢未來3-5年主力產品推動方向，相信AI結合量測技術和表面瑕疵檢測會是小柿智檢重要的核心競爭力來源，洪沛駿表示。 AI六面瑕疵檢測篩選專業機將是小柿智檢未來3-5年主力產品推方向 面對智慧工廠工業40蓬勃發展，常收到客戶詢問「品檢的數據是否有二次使用價值」，洪沛駿表示，小柿智檢推出的「AI工業品檢平台」具備機器學習機制，可藉由品檢數據二次使用，提供客戶生產品質即時監控預警、品質溯源分析、品質因子評估、製程參數預測與推薦多項功能。以成功導入汽車零組件廠為例，透AI工業品檢平台提供的製程參數預測與推薦，當我們知道產品瑕疵，依過去老師傅經驗建成一套model，再加上前段過來的接網數據，整合後我們有製程數據、來料數據、品檢數據之後，我們可以去預測這些機台參數是否跑掉，我們就可以去推薦某幾段的製程參數是否調高或調低。透過AI工業品檢平台，小柿智檢能幫助客戶將視覺品檢結果、製程數據及驗收標準，跟客戶工廠既有的MES系統對接，以提升生產品質，改善效率，降低成本。 在商業模式方面，小柿智檢在深度學習檢測建模平台軟體也提供軟體訂閱制，提供公有雲客戶以流量訂閱並依圖片上傳量進行收費，而使用私有雲客戶則採取每年授權金license收費機制。此外，公司也提供客戶在整體解決方案設備的買斷收費機制，並提供一年保固，之後每年收取耗材與軟體更新維護費。 反其道而行 軟硬兼施 小於1漏檢率15分鐘快速建模 面對製造業各樣少量多樣品檢需求，一般AI深度學習視覺檢測，通常要求客戶蒐集大量不良產品照片，既耗時標記，又造成客戶導入AI不順暢，不良品蒐集不到，導入周期長，落地充滿風險，不良樣品不夠始得模型不夠準。小柿智檢卻反其道而行，讓其產品「AI視覺檢測模型開發工具」透過客人提供的良品圖片進行訓練模型。讓AI學習良品相對容易，不需要標註，可快速壓縮時間完成建模。 以IPC電子業-研揚科技的落地應用為例，為了降低PCBA產線的品檢站人力投入並有標準化的品檢品質，小柿智檢提供PCBA AI視覺檢測軟硬體整體解決方案服務，並於工廠高自動化的流水線上進行in-line檢測，有效節省檢測人力投入，提升品檢率的標準化，改善人工目檢測造成標準不一問題。透過AI視覺檢測軟硬體整體解決方案導入，有效替客戶近兩年維持過殺率3以下，達到漏檢率小於1的高成效表現。另外，本方案提供不懂AI的從業人員可快速操作建模，透過安裝建模tool在設備上，當客戶有新的貨號需要建立模型時，僅須提供10張良品圖片在設備下掃描，只要15分鐘即可快速訓練建模。 在產品核心策略布局上，相較市場競爭對手單靠通用軟體服務搶佔所有製造業市場，但套用在工業檢測是行不通的，洪沛駿過去10年觀察，相信唯有軟體硬體才有技術門檻，並專注在一個行業與領域，採用標準化公司的AI六面瑕疵檢測篩選專用機才能夠複製與規模化，才能真正讓公司不斷邁向優化與創造產品競爭力，即使有其他競品想爭奪這塊餅也不容易，洪沛駿表示。 小柿智檢的AIAOI視覺檢測整體解決方案為客戶創造快速建模 和小於1漏檢率的優異成效 布局全球、最有競爭力的AIAOI整體解決方案商 對新創者而言，面對商務拓展，天天都是挑戰，洪沛駿表示，公司規模小容易被大公司搶單、公司人才被高薪挖腳，缺乏深厚客戶關係，業務團隊不夠龐大等。如何克服呢洪沛駿相信唯有勤能補拙、提供更好服務、更即時反饋、創造更專業的方案去說服客戶，才是新創公司致勝的關鍵和競爭力。 從2020年創業至今，小柿智檢在商品核心策略佈局上總是反其道而行的超越同業競爭市場，積極在AI視覺檢測軟硬體整體解決方案向下扎根。洪沛駿期許小柿智檢未來將成為提供電子行業、半導業全球最具競爭力的AIAOI整體方案商，並提供最頂尖的AIAOI專業機設備給電子行業、半導體業客戶群。洪沛駿表示目前公司的AI六面瑕疵檢測篩選專業機技術能量已達到國內頂尖水準。為加速專業機研發更標準化並銷售到海外市場，現階段公司將進行募資計畫，希望借助資策會等法人協助進行更多商業串接與募資管道。對於中長期目標，小柿智檢將布局全球市場包含大陸和東南亞國家，同時跟隨OEM大廠的國際腳步全球布局，並在目標檢測項目下，持續發展特色產品及邁向國際場域擴散。