邊緣 AI 與跨平台行動端
將剪枝與量化後的深度學習權重內嵌至終端設備，實現低耗能、即時邊緣端推論。
InterSense 櫻特森
驅動企業級視覺運算與 AI 工作流
整合電腦視覺、資料採集、微服務部署與 GPU 基礎設施，服務影像辨識、自動化品管與工業控制場景。
神經視覺 AI語義分割與特徵提取
異構數據整合邊緣嵌入與高併發
GPU 算力拓撲地端叢集與推論優化
核心架構
軟硬體協同與分布式系統工程
優化底層運算拓撲，強化深度學習、資料流水線、跨模態推理與邊緣嵌入的連接。
分布式異構系統整合
串接 ERP、CRM、MES 與 CMS 等異構系統，打通高併發核心資料流，消除資料孤島。
多模態特徵與 LLM 對齊
部署多模態網路（VLM）提取圖像特徵，並與地端 LLM 對齊，實現語義分析與決策生成。
GPU 算力基礎設施
規劃實體 GPU 伺服器規格、雲端叢集與虛擬化地端容器（Docker/K8s）之調度架構。
代表實績
代表性導入案例
異構系統中台01
跨系統資料整合與邊緣端 App
整合 ERP 與 CMS 數據流，並推出封裝神經網路推理機的 iOS 與 Android 原生應用。
多模態運算02
VLM 特徵提取與 LLM 分析中樞
執行即時目標檢測與特徵提取，將影像轉換為空間向量，對齊地端 LLM 進行語義解碼。
自動化資料工程03
分散式資料採集與審查流水線
建構分散式爬取叢集、防偽驗證與人工在環審查，將非結構化資料洗鍊為標準 JSON。
高效能運算集群04
算力叢集架構與自動化調度
針對高併發影像分析與資料隔離限制，規劃實體 GPU 群組、高速儲存與微服務端點。
高可用性的完整交付生態鏈
邊緣嵌入與前端iOS / Android 原生核心編譯、管理中台、數據介面設計
分散式系統架構客製化微服務、資料庫集群優化、ERP / CRM 串接
多模態神經運算目標檢測與分割網路、特徵提取、地端 LLM 微調
高效能運算基礎GPU 計算叢集、TensorRT 加速、容器自動化調度
為什麼需要高階硬體算力？
現代企業轉型核心在於高併發 AI 推論。強大的 GPU 基礎設施、高速顯存與 TensorRT 推論加速器，是確保模型維持毫秒級反應、保障商業機密完全隔離的關鍵技術底座。
權重訓練與微調基於 PyTorch / TensorFlow 進行模型迭代與客製化權重微調。
高吞吐推論加速優化影像推論流水線，提供低延遲、高吞吐的邊緣與雲端運算。
私有化地端物理隔離地端專屬 GPU 算力隔離，杜絕資料外流風險，符合資安合規。
集群資源調度擴展從原型驗證、模型量化，到地端實體高效能 GPU 伺服器叢集布建。
從原型驗證（PoC）到工業級量產
01
架構審查與技術探索
釐清軟體流程、串接需求與應用場景。
02
拓撲規劃與多維設計
系統架構規劃、資料庫建置與視覺體驗設計。
03
代碼實作與模型編譯
App、管理系統開發與後端系統整合。
04
容器部署與生產上線
規劃雲端、私有化或 GPU 地端伺服器部署。
