下列何種股權型群眾募資模式也稱為領投+跟投的模式

在交通運輸產業中，AI 人工智慧被廣泛應用在自駕車、科技執法、車輛檢測或者車隊營運優化等領域，例如重複性高的工作處理或危險工作環境中的檢測，以及複雜的計算優化等等，然而 AI 人工智慧的技術應用在實際導入時仍會面臨許多挑戰。

傳統的 AI難以因應高度變化的交通運輸產業，當遇到突發狀況或是周遭環境改變，就會產生偵測失誤等問題；如要套用到不同的應用場景，則必須耗費大量人力及資源反覆訓練及與調校教 AI。面對這樣的困難，緯創資通 IMS 團隊憑藉著豐富的實務經驗及強大的技術能量，建立 「ZigNeurons」平台解決這個難題。

傳統AI應用再升級，打造不斷進化的人工智能

ZigNeurons 平台提供一套AI應用模型開發以及模型應用的平台， 透過 Adaptive Machine Learning 的方式，讓 AI 模型能針對物件的變化及環境的影響持續搜集資料，不斷地訓練及更新 AI 模型，再經過持續修正與調整後，使得 AI 模型可以提供更彈性、多元的解決方案。

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從交通運輸產業下手，用 ZigNeurons 增加行車安全

根據軌道運輸單位統計，2021 年度列車延誤超過 5 分鐘者，共有 3374 次，影響 1 萬 4531 班次，而其中有 2674 次延誤（占79.25％）的誤點主因是「設備故障」。若能有效排除設備故障，則意味者能有效減少列車誤點的狀況，同時提升乘客的搭乘經體驗。

設備檢修過往多仰賴人工的方式進行，這些重複且繁瑣的維修保養工作，耗費時間且容易產生失誤，現在藉由 ZigNeurons 平台的協助，能有效避免因人為疏失而產生的機件損害，大幅增加列車行駛的安全性。

舉例來說，列車進場檢查是每日的核心工作，當軌道車輛駛入後，攝影裝置首先會自動辨識車輛號碼，按照需求及預先設定好的邏輯進行作業，將過往多半以人工檢查底盤、機箱、外蓋及鎖孔的位置，改由 AI 模型進行自動辨識，如有異狀，則根據預先設定的告警規則，向特定對象發出通知訊息，加速排除問題。 

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解析 ZigNeurons 平台背後的關鍵：四大功能亮點

市面上有這麼多同樣主打 AI 人工智慧、物聯網技術的產品，ZigNeurons 平台為什麼能夠做到傳統 AI 人工智慧無法達成的事情呢？其中四大亮點功能值得關注。

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一、高效易上手的 AI 平台服務

ZigNeurons 平台擁有「高效」、「易上手」兩大特色，採用持續學習及訓練的開發方式，促進 AI 模型不斷優化及更新。在介面上，經視覺化呈現的智慧模型系統，讓使用者能夠快速上手，並有不同訓練結果版本的迭代開發結果比較，讓訓練成效一目瞭然。

二、 智慧規則設定讓企業不再煩惱系統整合

ZigNeurons 平台具備多種示警的設定，使用者可針對不同應用，於裝置設定不同智慧規則，例如感測器在尖峰或離峰時間，可設定進行不同的檢查項目，也可以整合企業資源規劃系統，直接將異常通知傳送給值班人員，讓使用者不用再為了新舊系統相斥，或是要學習新系統的邏輯而傷透腦筋。

三、監控邊緣算力確保系統不延遲

影像辨識類AI應用，尤其是小物件且快速移動的場景， 需要使用高清畫質的影片進行辨識，對於邊緣算力的負擔極為巨大，因此邊緣算力的狀況是影響檢測速度及系統運行的一大關鍵，當邊緣算力不斷消耗，無法應付逐一疊加的 AI 應用需求時，便會影響檢測系統的速度及造成告警的遞延或忽略。ZigNeurons 的算力管理及監控機制，會依據加入的 AI 應用，自動模擬算力最佳使用情況，當預估算力不足、無法即時發出告警時，便會提出警示，提醒使用者儘速擴充或調整邊緣算力，以確保偵測功能能持續進行。

四、彈性的擴充機制符合企業多種需求 

ZigNeurons 採用可彈性擴充的Kubernetes 架構，系統可依照企業需求快速調整系統，例如在營運時間時，使用人流偵測來監控；到了非營運時間，便可切換至物件入侵偵測模式，隨時調整設定、甚至指派不同裝置部署不同 AI 應用，減少不必要的偵測算力，應對各種突發狀況，享受更完善的系統功能。

共擘美好城市，攜手人才開創智慧移動新面貌

緯創 IMS 團隊期望除了在協助檢測交通工具之外，範圍也擴及到車隊營運管理上，能協助物流運輸企業強化新手駕駛的培養，提升車隊營運效率，降低成本支出，同時達到節能、減碳的目的。

為持續推動智慧運輸技術相關應用及綠色永續城市發展，緯創 IMS 以「創造力」、「技術創新」為發展核心，結合綠色永續的概念，努力提供更多智能解決方案，不僅在台灣本土推動交通領域的革新，事業版圖也擴及海外，與世界接軌，期盼能打造全球共榮的永續城市生態。

緯創 IMS 需要更多優秀的尖端技術人才一同加入，邀請對智慧運輸產業有熱忱的你，一同立足台灣，放眼全球，打造全方位的綠色永續移動生態系。

加入緯創 IMS 團隊：https://lihi1.com/SO21A

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