01
感測資料
從影像、ToF、熱影像與感測訊號取得可信任的場域資料。
Lab Positioning
不是單點技術展示，
而是完整系統解題。
iCPS Lab 的核心價值，是把人工智慧、感測資料與實體場域整合成可部署、可驗證、可持續改善的系統。研究從問題定義開始，最後回到醫療、製造與智慧城市等真實應用場景。
02
AI 判讀
透過模型設計、訓練與驗證，把資料轉化為可解釋的決策依據。
03
系統落地
結合邊緣運算與人機介面，讓技術進入臨床、產線與實際場域。
Research Philosophy
從場域問題出發，讓研究成果被真正使用。
Two-Way Impact
對外連結產醫場域，對內培養研究人才。
Core Applications
三大核心研究領域
以 AIoT 為技術主軸，串接智慧醫療、智慧製造與智慧交通，讓模型不只停留在準確率，而是進一步形成可部署的應用系統。
Healthcare AI
數位醫療與智慧照護
整合熱影像、ToF 感測器與 AI 骨幹辨識，應用於精神病房自傷預警、病患行為辨識、耳病灶自動診斷、舌肌復健與手術器械教育訓練 XR 平台。
Smart Manufacturing
工業 4.0 智能製造
導入 Edge AI 邊緣運算，針對電容缺漏焊、產品包裝缺陷等痛點，開發低延遲、高精準度的自動化產線瑕疵檢測系統。
Smart City
智慧交通與物聯網
佈建高可靠度 IoT 感測網路，實現網路通訊與物理世界雙向交互，應用於智慧交通監測、環境監測與永續城市應用。
Join / Collaborate / Build
下一個能真正落地的 AI 系統，可能就從這裡開始。
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