資料不外流、毫秒級延遲、可觀測與可治理、總擁有成本可控
產線視覺檢測設備異常預測、私域知識助理、店內即時分析、文件理解與自動化
智能製造:瑕疵檢測、預測性維護、產線知識助理
金融保險:私有客服助理、稽核與合規摘要、KYC 文件理解
醫療照護:病歷檔案檢索助理、醫學影像輔助、隱私強化處理
零售通路:客流與動線分析、智慧標籤、即時補貨判斷
能源與公共:儀表讀數辨識、異常通報、邊緣側資料清洗
在內網/私有雲部署大模型與推論服務,整合企業既有系統與權限管控,確保資料主權與合規。
能力:私有 RAG、向量資料庫、模型微調/蒸餾、服務化與水平擴展
優勢:資料留置內部、彈性部署、成本曲線可控
將模型壓縮與量化後部署到端點、閘道與機台,於資料源即時推論並支援離線。
能力:TensorRT/ONNX Runtime、OpenVINO、硬體加速與 OTA 佈署、裝置群管理
優勢:低延遲、節省頻寬、強隱私、現場即時反應
針對產業流程與私有資料量身打造任務導向解法,專注可落地與長期維運。
能力:RAG 與代理(Agents)、工作流自動化、ERP/MES/SCADA/CRM/ITSM 系統整合
優勢:高貼合度、高可用性、產線/現場友善
發現與診斷(1–2 週):業務目標對齊、資料盤點、風險與 ROI 評估
原型與 PoC(2–6 週):小範圍驗證、基準測試、合規與安全設計
MVP 上線(4–8 週):系統對接、SLA/SLO 設計、權限與審計落地
規模化與治理:MLOps、模型版本管理、灰度/金絲雀發佈、觀測告警
持續優化:A/B 與人機回饋、成本與效能調參、資料閉環
模型:LLM/CV/語音/時序;微調、蒸餾、量化、剪枝
框架:PyTorch、TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO
基礎設施:Kubernetes、KServe、Triton Inference Server、Ray、Airflow、Kafka
硬體:NVIDIA/AMD GPU、Intel/ARM CPU、Jetson/Orin、各類 NPU/TPU
安全:私網隔離、最小權限(RBAC)、審計與金鑰管理、機密運算
數據:向量資料庫、特徵倉儲、資料品質與偏見檢查、資料治理
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