可行性與 POC
定義輸入、輸出、評估方式與限制，用小範圍驗證關鍵假設。
FIT / NEEDS
適合這些需求
- 已有業務問題，需要先驗證 AI 是否適用
- 需要整合成熟模型或第三方 AI API
- 需要 Computer Vision、LLM 或 Agent 流程
- AI 功能需嵌入既有產品、Unity 或後端
SCOPE / RESPONSIBILITY
可合作範圍
模型與 API 整合
將既有模型、服務與產品資料流整合成可操作的功能。
產品化流程
處理 inference、Backend、監測、錯誤邊界與人機協作介面。
CAPABILITY MATRIX
主要能力
- Computer Vision
- LLM / Generative AI
- Agent Workflows
- Model / API Integration
- Inference Data Flow
- Unity / Backend Integration
BOUNDARY
合作邊界
基礎模型研究、大規模訓練基礎設施、模型訓練或 fine-tuning 不列為標準服務；模型準確率與商業成果需以資料與測試條件驗證，不做無條件保證。
DELIVERY EVIDENCE
相關驗證經驗
AI 金融圖表趨勢辨識
市場資料、圖表生成、YOLO 辨識與結果視覺化的端到端驗證。
Dream Collectors
將生成式影像流程由受限環境移至本機 GPU 並整合公開交付。
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合作與交付方式
- 01 / ALIGN
釐清目標與責任邊界
確認現況、預期成果、既有依賴與雙方責任，先建立可驗收的共同基準。
- 02 / ASSESS
評估風險與可行路徑
依未知程度安排技術評估或 POC；不是每個專案都必須先做原型。
- 03 / PLAN
定義里程碑與交付
拆解範圍、時程、介面與驗收方式，讓執行中的決策可追溯。
- 04 / DELIVER
迭代實作與驗證
依里程碑持續整合、測試與展示可驗證成果，及早處理跨系統風險。
SERVICE FAQ
AI 解決方案常見問題
可以先做 POC 再決定是否產品化嗎？
可以。當資料、準確率或流程仍有關鍵未知時，會先定義驗證指標與限制，再以受控 POC 支援決策。
是否承諾固定準確率或商業成果？
不會在缺乏資料與測試條件時保證。會先說明模型限制、評估方式、風險與可持續監測的指標。