Traditional Chinese
探索 FFI8805 存算一體技術在五大產業場域的實際部署成果與投資回報分析
在高速產線上部署 FFI8805 Pro 驅動的 AOI 視覺檢測系統，實現亞微米級瑕疵即時辨識，檢出率從 86% 提升至 99.5%，每站功耗僅 2.8W。
SMT 產線每日生產 50,000 片 PCB，人工目檢漏檢率 3%-5%，每日約 1,500 片缺陷品流入下游，夜班品質更不穩定。
產線末端安裝工業攝影機，透過 USB 3.0 連接 FFI8805 Mini，執行 CIM 優化的 YOLOv8-n 模型即時偵測，GPIO 回饋 PLC 自動分流。
| 導入前 | 導入後 | 改善幅度 |
|---|---|---|
| 檢出率 86% | 99.5% | +15.7% |
| 檢測速度 45 秒/片 | 8 秒/片 | +462% |
| 每站功耗 120W (GPU) | 2.8W (CIM) | -97.7% |
| 誤判率 3.2% | 0.08% | -97.5% |
在 200 個路口部署 FFI8805 Mini 邊緣節點，即時分析車流、行人密度與事故偵測，端到端延遲 < 50ms，支援離線自主運作。
200 路 1080p 影像需約 4 Gbps 頻寬，中央伺服器分析延遲 3-5 秒，伺服器成本高昂且擴展受限。
每支攝影機旁安裝 FFI8805 Mini，邊緣端完成影像分析，僅上傳告警關鍵幀，頻寬需求降低 40 倍。
| 導入前 | 導入後 | 改善幅度 |
|---|---|---|
| 分析延遲 2-5 秒 (雲端) | < 50ms (本地) | -97.5% |
| 事故偵測率 72% | 96.3% | +33.8% |
| 頻寬需求 50 Mbps/路口 | 0.5 Mbps/路口 | -99% |
| 每節點功耗 85W | 1.5W | -98.2% |
在 8,000 坪溫室中部署 60 台 FFI8805 Mini 搭配高光譜相機，即時偵測作物病蟲害，早期發現率提升至 94%，農藥使用量減少 40%。
人工巡檢每日僅 1 次，病蟲害發現時往往已擴散，農藥過量使用導致成本上升與環境問題。
FFI8805 Mini 搭配高光譜相機 24/7 即時監測，早期發現病蟲害並精準施藥，太陽能供電實現零碳排。
| 導入前 | 導入後 | 改善幅度 |
|---|---|---|
| 病蟲害偵測率 65% (人工巡檢) | 94% (AI 即時) | +44.6% |
| 農藥使用量 100% (基準) | 60% | -40% |
| 巡檢頻率 每日 1 次 | 24/7 即時 | 全天候 |
| 每節點功耗 N/A | 1.2W (太陽能可供) | 零碳排 |
在 15 家基層診所部署 FFI8805 Pro，本地執行胸部 X 光初篩與心電圖分析，資料完全不出院，初篩時間從 24 小時縮短至 5 秒。
基層診所缺乏影像科醫師，判讀品質不穩定，等待報告 24-48 小時，偏遠地區更難獲得即時診斷。
FFI8805 Pro 整合至超音波設備，執行醫學影像分類 + 臨床指南 SLM 雙模型協同推理，3W 功耗離線運行。
| 導入前 | 導入後 | 改善幅度 |
|---|---|---|
| 初篩時間 24-48 小時 | < 5 秒 | -99.99% |
| 輔助準確率 N/A | 94.2% | 新增能力 |
| 資料合規 需上傳雲端 | 100% 本地 | 完全合規 |
| 設備功耗 200W (工作站) | 3W (CIM) | -98.5% |
在 80 家門市部署 FFI8805 Mini 驅動的智慧貨架，即時辨識 500+ SKU 商品，結帳速度提升 3 倍，庫存準確率達 99.2%。
雲端辨識依賴網路，離線時無法運作；人工盤點效率低，庫存準確率僅 87%，缺貨損失嚴重。
FFI8805 Mini 驅動智慧貨架，本地執行 MobileNet-V3 即時辨識 500+ SKU，完全離線可用。
| 導入前 | 導入後 | 改善幅度 |
|---|---|---|
| 辨識速度 2-3 秒 (雲端) | < 300ms (本地) | -85% |
| SKU 覆蓋 200 (人工) | 500+ | +150% |
| 庫存準確率 87% | 99.2% | +14% |
| 離線可用性 0% (雲端依賴) | 100% | 完全離線 |