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專家說 先構技研推出結合影像、AI與算力的   撰編：楊永翊採訪/許雯媛整理 最後更新時間：2026/5/29     專家   先構技研 陳昱均總經理 在製造業加速導入 AI 的浪潮下，真正能連動實體設備、降低導入門檻的解決方案，正成為工廠自動化與智慧製造升級的關鍵。工廠 AI 自動化專業開發商先構技研，近年從自動化系統整合與智慧製造經驗出發，進一步投入 Physical AI 研發，正式推出「AI Action Camera」，將 AI 視覺從單純辨識，進展到能夠直接連動燈號、氣壓缸、輸送帶、PLC 或其他現場設備的實際動作。   圖：先構技研正式推出「AI Action Camera」 從中華汽車生產技術團隊出發，累積深厚自動化整合經驗 先構技研最早源自中華汽車的生產技術單位，長期投入工廠自動化、產線改善與系統整合等領域。多年來，團隊協助製造業客戶導入自動化設備、提升效率、減少人力依賴，累積超過 400 套自動化設備交付經驗，也涵蓋 AMR 自主搬運、產線防呆、設備改善與智慧製造相關應用。 隨著 AI 技術在近三年快速興起，先構技研也逐步從傳統設備供應商轉型為 AI 軟體與 Physical AI 解決方案供應商。目前先構技研已成為 NVIDIA ISV Partner，並與 NVIDIA 合作推動 Digital Twins 數位孿生應用，將自身在工廠場域、產線模擬與自動化資料上的經驗，延伸到 AI 模型、視覺辨識與實體設備控制。 先構技研亦代理 Visual Components 軟體，協助客戶建構數位孿生與工廠模擬模型，目前已累積超過 3000 個工廠 layout 資料。先構技研總經理陳昱均表示，這也是 NVIDIA 選擇與先構技研合作的重要原因之一，因為 Physical AI 的核心除了模型本身之外，其最重要的關鍵在於是否理解真實工廠環境、設備流程與產線運作邏輯。 過去三年，先構技研投入大量時間進行 AI 模型開發與現場驗證，目前已累積超過 200 個 AI 模型，主要應用於工廠自動化場景，包括瑕疵檢測、研磨品質判斷、砂輪片尺寸辨識、異物檢查、人員安全檢測、組裝確認、設備防呆與產線異常偵測等。 圖：陳昱均透過軟體現場標註手機 圖：透過拖拉編程，快速建立模型 圖：1分鐘後已經成為可以辨識手機的AI攝影機 陳昱均受訪時表示，過去許多 AI 視覺公司能展示模型辨識結果，卻無法進一步串接現場設備，導致業主投入後看不到明確的投資回報。對製造業而言，AI 看到 NG 或異常只是第一步，後續必須能觸發警示、排除異物或啟動其他後續產線設備，才會真正的產生實際效益。因此，先構技研將發展重點放在 Physical AI，也就是讓 AI 在真實的場景中能夠產生動作。陳昱均以工廠案例進一步說明，以往產線需要安排人員長時間盯著設備避免異常發生，若導入 AI 視覺發現異常，還可以進一步連動後續的氣壓缸或警示燈號，就能快速改善與縮短回收期的效果。 圖：連動PLC顯示手機辨識成功與否，並連動設備 AI Action Camera 把鏡頭、算力與控制能力完全整合 先構技研推出的 AI Action Camera，結合了具備邊緣算力的 AI 攝影機與地端AI訓練軟體，攝影機本身內建 3.5 TOPS 的算力，不必依賴大型 AI Box 或雲端伺服器。陳昱均表示，對多數工廠瑕疵檢測、物件辨識、簡易防呆與設備連動應用來說，這樣的推論算力已經足以滿足工廠的需求。 陳昱均說，AI Action Camera 的核心價值在於「讓 AI 除了能看見，還能動作」。當鏡頭辨識到指定的物件、生產的瑕疵或產線發生異常狀態，可以直接連動燈號、Remote I/O、PLC 或其他設備，形成完整的偵測與動作流程，不需要大幅改寫 PLC 程式，也不必重新建置複雜的自動化系統，就能用較低成本導入 AI 視覺改善。 陳昱均強調，傳統 AI 視覺導入常見三大痛點：第一，看得到卻動不了；第二，若要改設備，需要等待工程師寫 PLC 或做系統整合；第三，一般的工廠很難聘到 AI 工程師。AI Action Camera 的設計目標，就是把 AI 能力包裝成工廠的業主可以簡單上手使用的工具，透過攝影機與軟體自己就可以完成拍照、標註、訓練、推論與流程設定，再將模型部署到攝影機端執行。 地端資料自主訓練，降低製造業導入疑慮 陳昱均表示，一般工廠的訓練資料往往涉及產品良率、製程缺陷、客戶規格與營業機密，因此許多工廠不願意將影像資料上傳雲端，也不希望將完整資料交給外部 AI 工程師。針對這個狀況，先構技研將 AI Action Camera 搭配地端軟體，讓工廠可以自己在本機端進行拍攝、資料庫管理、標註、模型訓練與模型輸出。工廠可依照自家產線的需求收集資料、圈選瑕疵或物件，再透過軟體訓練模型。系統同時可以產出 Precision、Recall、F1 等模型評估報表，並能結合 ChatGPT、Gemini 等 AI 工具協助使用者理解模型狀態與優化方向。 圖：工廠可以自己在本機端進行拍攝、資料庫管理、標註、模型訓練與模型輸出 陳昱均進一步說明，AI 模型的精準程度取決於資料品質與標註品質。業主經常低估訓練資料的重要性，導致 AI 公司訓練出來的模型無法符合實際需求。因此，先構技研將模型訓練權交到客戶自己手中，讓最了解製程標準與判斷邏輯的人，能自己收集資料、自己訓練、自己調整。這也是目前製造業AI數位轉型落地所最重要的一步- AI 平民化。 先構技研 AI Action Camera 整體套件已經上架政府雲市集，同時也規劃搭配工作坊與教育訓練課程，協助製造業使用者學會 AI 模型訓練、資料標註、推論部署與實體設備串聯。陳昱均表示，先構技研交付產品時會提供基礎教育訓練，也將透過兩到三小時的工作坊，讓使用者實際動手建立模型、設定流程並完成簡易控制。另外，隨著經濟部推動「百工百業 AI」政策，資策會、工研院與相關單位也陸續邀請先構技研參與課程與工具推廣。陳昱均認為，製造業真正需要的是可以拿來使用的 AI 工具，而非要求每家工廠都先學 Python、學 YOLO、招聘 AI 工程師。重點是讓工廠能以較低門檻導入 AI 視覺，從小型改善點開始累積效益。 圖：先構技研總經理 陳昱均 面對紅色供應鏈、成本競爭與少子化缺工壓力，台灣傳統製造業正需要更務實的智慧化工具。陳昱均表示，台灣製造業的優勢，一直在於現場改善能力與靈活工法。先構技研提供一套可以讓傳產工廠輕鬆入手與自主靈活應用的工具，讓工廠能自己摸索、自己訓練、自己優化，並依照產線需求持續擴充鏡頭與模型。對先構技研而言，AI 落地的真正價值，在於讓工廠能在最短時間內看到實際效益，並進而對AI產生信心，加速產線能快速轉型與落地。     ※本文圖文非經授權不得轉載，洽詢授權，請E-Mail至contact@aimag.tw[ iDS工業智造雲雜誌聲明 ]※

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