2024 年台北國際自動化工業大展於 8／21（三）至 8／24（六）登場，麗臺科技（2465）今年以「整合和通用」為核心主題，展出自家開發的 AI 管理系統 AIDMS，以及該系統與基於 NVIDIA Omniverse 平台、數位孿生和 NVIDIA 認證系統解決方案的整合。AIDMS 管理系統引領業界，賦予 AI 開發平台強大的整合力與通用性，能跨不同硬體平台及作業系統完成部署任務，並可廣泛應用於 AI 相機、GPU 電腦 / 工業電腦、智慧型手機，讓企業無痛升級擁有 AI 視覺辨識功能，實現製造業各種智慧監控、機器視覺與工業檢測應用，如物件辨識、物件追蹤、影像定位、異常分類與影像分析等，達成以物理 AI 驅動智慧工廠的願景。
快速上手、高效整合 AIDMS 有效降低 AI 導入成本
AIDMS 管理系統內建主流的 AI 深度學習框架（如 PyTorch、TensorFlow 等）以及多種電腦視覺 AI 模型，並採用直觀的 no code 無程式碼設計介面，因具備高度的模型拓展性，與時俱進的提供最新模型。且因為資源管理平台特性，可支援多人同時訓練，更開放模型程式碼，允許企業根據實際需求自行開發、管理和優化 AI 模型，使得不同技術背景的工程師或是不同領域的專家，都能共同協作，大幅提升開發的靈活性和效率。
完成訓練後，AIDMS 管理系統可將模型靈活部署至雲端與邊緣裝置，雲端部署提供 Restful API 介面，終端設備在可接受網路延遲的狀況下，均可輕易的整合；邊緣部署提供轉成 Onnx 共用格式模型，支援在各種作業系統平台（如 Linux、Windows）、硬體平台與各種程式語言（如 Python、C#、C++、Java），更能廣泛應用於智慧型裝置、自動化設備、行動裝置，極大化 AI 應用的場景和適用性，這些應用優勢亦會在今年的自動化展中展出。
麗臺科技資深經理林威延博士表示：「AIDMS 改變了現有的 AI 專案開發方式，其無程式碼介面讓不同領域的專業人員可以專注於運用 AI 實現各種開發與應用，進而提升專案成功率。對企業來說，AIDMS 可以更有效地管理模型生命週期，促進員工之間的協同工作，並將更多的資源投入到模型的驗證與應用，大幅縮短 AI 落地導入應用時間，發揮成本效益。」
麗臺科技與 Superluminal Pirates 聯手展示數位孿生解決方案，加速人工智慧訓練並增強公共安全
產業數位化已成為潮流，開發者正積極尋求新技術，以打造 AI 驅動、基於物理的數位孿生解決方案。透過將 AIDMS 與基於 NVIDIA Omniverse 的解決方案結合，開發者就能實現在虛擬環境中更容易測試和訓練 AI，為傳統產業導入 AI 應用提供了輕鬆、簡易且高效的解決方案，並進一步提升公共安全。在今年的自動化展中，麗臺科技將與合作夥伴光速海盜共同展示這一創新應用，讓參觀者見證其實際的效果。
光速海盜在 NVIDIA Omniverse 中創造出幾乎與現實一致的數位孿生虛擬空間，並生成大量與真實世界無異的合成視覺 3D 素材等。光速海盜總監朱禹諾分享：「這種方法的優勢在於，使用者不再受限於現實世界中的有限素材，通過將數位孿生與合成資料生成功能結合，可以輕鬆獲取大量的訓練素材，並且這些素材的量化過程更加精確可控，有效解決現實世界資料蒐集困難的問題。我們利用這些高品質的視覺素材，在麗臺科技的 AIDMS 平台生成大量的視覺辨識訓練數據，從而訓練出更為精確和可靠的視覺辨識模型，這不僅大幅提高了訓練效率，也使得模型更容易與現實應用結合。」
這項技術不僅適用於智慧工廠的安全監控，還可以擴展至公共安全領域。透過使用在 NVIDIA Omniverse 上開發的工具和應用程式結合 AIDMS 模擬火災現場的煙霧、爆炸瞬間的火焰以及土石流等高危險場景的影像，企業能在安全的環境中進行大規模災害模擬和測試，有效增強對各種災害情境的應對能力，進一步提升公共安全。
助企業數位轉型 麗臺全系列硬體支援 LLM 大型語言模型
在 AI 硬體上，麗臺科技以 NVIDIA GPU 為核心的 NVIDIA 認證工作站與伺服器，針對大型語言模型（LLMs）推出高彈性解決方案，硬體支援 Llama3、Mistral AI、 Project TAME 等大型語言模型的開發與應用，並經過優化和驗證，確保其在實際應用中的卓越性能和可靠性。麗臺科技不僅能解決企業在發展 LLM 時遇到的硬體選擇困擾，更能根據企業具體需求提供硬體建議，確保硬體與AI應用發揮最大的效果。
為了助力企業邁出 AI 轉型的第一步，麗臺科技除了提供全系列硬體支援與高彈性解決方案，更特別邀請 NVIDIA 深度學習機構認證講師於攤位進行解說，分享 AI 領域最新動態與實踐經驗。台北國際自動化工業大展將於 8／21（三）至 8／24（六）在南港展覽館盛大展出，誠摯邀請民眾蒞臨麗臺攤位（攤位編號 K1228），一同探索工業應用和人工智慧領域的最新解決方案。
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