AI 與大數據兩項關鍵技術的結合，為智慧製造帶來前所未有的變革與機會。新立資訊、APMIC、和碩聯合科技分別具備數據資料中台、大語言模型、AI／數位雙生解決方案的堅韌實力，憑藉跨界合作建立生態鏈，助力客戶快速轉型與響應市場需求，並開創嶄新的商務發展。
新立資訊以數據資料中台解決客戶資料孤島、資料熱點、資料清洗的問題
「客戶本身對於數據、AI 整個架構的理解必須特別要去做 Training。」新立資訊總經理連珠芬觀察，近年 AI 的崛起讓科技產業持續將產品推陳出新，但客戶原本具備的 IT 環境往往是傳統架構，為了因應新的資訊技術，就需要訓練更多人力理解架構，並將傳統架構轉型，成為符合目前數據或是 AI 架構的內容。不過傳統產業建置全新 IT 的環境，將會需要更龐大的資金，因此連珠芬建議企業在推動轉型、整合資訊，應具體定義如何往 AI 方面發展，以及期望達到的目標，同時衡量資料保護與安全性，從而制定符合成本效益的策略。
針對客戶在數位轉型與資訊技術整合，所面臨的專業知識、人力、資金等痛點，新立資訊憑藉豐富的實際經驗，助客戶擷取成功模式，更高效地將解決方案延伸應用並驗證。在 2023 年，新立資訊聚焦以數據資料中台解決客戶資料孤島、資料熱點、資料清洗的問題，連珠芬表示：「客戶最常見的問題便是資料孤島，意即企業內部的數據資料無法互通、有效利用。我們可以幫客戶把不同數據孤島的資料全部整合，變成一個數據資料中台，這個中台可以清洗和梳理數據，彙整需要的資料，讓不同部門擁有虛擬入口並擷取不同的資料來源。所以只要是 User 端，無論在後端存取哪一個資料源，在前端就可以即時找到資料。」
企業導入新立資訊的「數據資料中台」，在半導體、製造業等領域已有成功案例。連珠芬指出，其中一個準備數據轉型的客戶尋找顧問夥伴協助，但是對方只看見軟體層面的問題，對於整個硬體平台架構的狀況並不了解，導致轉型效能難以發揮，「後來我們幫他梳理後端 IoT 資料進來的類型與格式，不只幫客戶確認這些資料源是什麼樣的型態，也完成資料清洗、資料整合，還透過高效能的平台提升硬體架構，所以我們是軟體加硬體整合的方案，你在資料進來的時候，就可以完成彙整與分析。」連珠芬說明。此外，在客戶導入解決方案時，新立資訊也會從專業顧問的角度，和客戶各個部門溝通、彙報專案進度，並透過經驗分享，助客戶釐清在哪些地方可以找到內部資料中斷的原因，更藉由教育訓練，讓客戶實現自主管理、維護平台，以及更安全的資料保護。
「AI 一直在走，我們就是跟著它走就對了。客戶在哪裡，我就希望新立可以在哪裡。」連珠芬強調，新立資訊擁有二十多年協助製造業轉型的經驗，起初決定深耕最有力的製造業市場，如今 AI 技術與應用蓬勃發展，新立資訊也期待藉由數據資料中台的經驗，結合 AI、語言模型專家成為生態鏈，在一起打團戰的過程中，提升整體服務範疇與技能，「我覺得 AI 不是打個人戰的遊戲，每家公司都有自己的 Know-How，APMIC 與和碩聯合科技在業界已經非常知名，對新立而言，我們當然會希望可以跟他們成為夥伴，一起打我們最熟悉的市場，我也相信大家都希望把一個案子、一個解決方案建置好，互相汲取經驗，讓我們提供更豐富、完整的解決方案給國內外客戶。」連珠芬表示。
整合數據、硬體、研發支援，APMIC 打造生成式 AI 服務「CaiGunn」
「我們看到新立資訊有做數據資料中台，數據資料中台很重要，因為你的語言模型沒有資料本身，就沒有辦法超出它的價值，所以我們才會很密切的在這塊合作。」APMIC 創辦人兼執行長吳柏翰表示，APMIC 從發展語音助理起家，當時發現很多廠商投入語音助理當中的語意辨識、語音合成技術，但是關於「語意理解」的解決方案較少著墨。在看到新立資訊具備數據資料中台的解決方案，以及和碩聯合科技在機器學習運作的實力後，APMIC 決定開啟進一步的合作，「發展語意理解這塊的機會，就是從解讀非結構化資料文本，到現在的多模態模型都能夠深入應用。」吳柏翰補充。
APMIC 開發的一站式數位大腦方案「CaiGunn」，就是以自然語言理解（NLU）為核心技術所打造的開放性框架。其功能包含資料前處理、微調模型、RAG 技術（檢索增強生成），還能透過獨家 RGAI 技術，建構可信任、抗幻覺、抗毒性的模型，實現負責任 AI。吳柏翰指出，APMIC 在數據、硬體、研發方面擁有豐富的支援度，除了與新立資訊整合獲得數據來源，在硬體資源也和 Dell 合作，另外 APMIC 取得 NVIDIA 的支持，能夠第一優先運用 NVIDIA 套件，「我們特別專注於微調模型那一塊，因為我們是 NVIDIA 的 LLM 獨立軟體供應商，可以就 NVIDIA 的資源，創造比較新的軟硬體整合能力，所以我們把這個框架展開，讓更多夥伴在這個框架上進行應用。」
而談到客戶的具體案例，吳柏翰分享，「CaiGunn」框架目前應用於製造業、金融業、公部門等領域。製造業最常見的應用如制式化管理、Coding 轉換，金融業是導購、客服、顧客分析，在公部門則是審查、分析大量的文本。另外，隨著企業的知識管理擴散至不同場域，以「CaiGunn」框架建立的 AI 工具將能協助企業提升效率，吳柏翰舉例：「營運部門可以提問、確認請假事宜，在 RD 部門也通常可以增加 50% 的生產力，因為我們看 10 頁文獻可能需要一天、半天、幾個小時，但是電腦可能只要 10 秒鐘，所以在快速閱讀上，其實生成式 AI 可以幫助我們非常多。再來就是推理問題，當人類花費 10 到 30 秒左右的時間推理問題，運用生成式 AI 大概 3 秒鐘就完成，這個流程跟速度感其實差距非常多。」
和碩因應 AI 趨勢，布局生成式 AI、數位雙生等應用
同樣觀察到 AI 時代下數據成為關鍵力的和碩聯合科技，分享 AI 發展趨勢的特點。和碩聯合科技核心技術研發中心軟體研發一處資深經理張森皓分析，第一個特點是 AI 的使用越來越平民化，不像過往需要依賴學習高深的知識，工廠的使用者也能透過使用 AI平台 ，發展 AI 相關應用，「其實關鍵就是數據資料中台，現在高度的生產流程裡面，自動化與數位轉型讓我們擁有啟動 AI 的燃料，透過 AI 平台快速進行模型訓練、模型發布，讓 AI 在不同業界的發展越來越指數型成長。」張森皓說。第二個趨勢特點是隨著算力提升，數位雙生技術加速產業效率、開發更多應用，張森皓指出：「所以和碩在這段時間不只發展生成式 AI，更透過數位雙生的技術，以虛實整合與模擬在初期沒有實際硬體就能開發與驗證製造流程，讓整個製造流程還有後面應用發展能夠更快速、更有效率。」在數位雙生面向的應用，張森皓表示：「當過去工廠要建立一條產線必須直接架設產線進行實際演練，但現在透過將數位資產先行架設於虛擬工廠產線，在虛擬工廠模擬效果並優化，最後讓實際產線確認即可，這種應用才可以增加工廠運作的效能，並且是不需要額外花費的。」
張森皓也強調，和碩的 AI 團隊任務是讓企業工廠內部能夠自主維運，並非持續仰賴大量的人才時間，因此協助客戶實現智慧工廠的道路上，和碩借力新立資訊的能力，收集工程資料、圖片、Raw data（原始資料），從而獲得「燃料」，並透過自建 No code / Low code「PEGAAi」平台建立 AI 工廠，讓使用者能夠快速將 AI 智能導入所需要的場域，「我們讓模型訓練從收集資料到標註、產生模型、效能的追蹤都能夠一站式串接，使用者因此可以更快部署至應用場域。建立 AI 工廠之後就是做產線優化跟同步，透過 PEGAVERSE 數位雙生解決方案，也可以加快異地協同的工作，同時讓工廠尚未開始營運，就具備模擬與優化的能力，解決實際上工廠發生的問題。」張森皓說明。和碩聯合科技在 AI 面向的應用除了上述提到的 AI 平台 PEGAAi 外，生成式 AI 的部份也與 APMIC 合作，大幅提升 AI 導入開發效率。
此外，和碩聯合科技作為繁中專家模型開源計畫 Project TAME 發起者之一，也與 NVIDIA、APMIC 等企業合作，以在地化的資料訓練模型。和碩目前已將 Project TAME 應用於公司內部各個領域的需求，透過整合內部產業相關的資料，讓同事廣泛使用工廠日常流程、專業知識的問答，「Project TAME 這樣的模型非常能夠支援在地化，所以台灣的使用者亦可以延伸發展百工百業相關的需求，更快速的達成目標。接下來我們在做的計畫是根據 Project TAME 大語言模型繼續加入在地化，各不同產業類知識，讓我們的模型能夠越用越順，提供給更多企業使用。」張森皓表示。
新立資訊、APMIC、和碩聯合科技透過多年來在數據與 AI 領域的實力，推出一條龍 AI 服務，全程支援企業 AI 轉型之路。展望未來，新立資訊期待與 APMIC、和碩聯合科技合作打連戰，提供客戶更完整的解決方案；APMIC 除了經營台灣製造業市場，也預計在美國金融領域、日本電器業拓展海外商機，以打造普及「人」與「機器」間互動最佳化的願景，全力協助全球企業邁向轉型；因應大環境趨勢發展 AI、數位雙生解決方案的和碩聯合科技，則是期許為客戶加速布局智慧工廠，以更高效能的方式助企業提升解決問題的能力，並創造生產新效益。
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