面臨的挑戰
多數企業導入 AI 的瓶頸，並不在模型本身，而在於「資料在哪裡、權限怎麼管、結果誰負責」。缺乏適當的資料治理與運算架構，AI 專案往往停留在展示階段，無法進入實際作業流程。
歐特邁從基礎架構的角度切入 AI：先把算力、儲存、網路與權限的地基打好，再談應用落地。
解決方案內容
企業級 AI 運算平台建置
依模型規模選配 GPU 伺服器與高速儲存，規劃容器化的算力調度環境。
預期效益：算力資源可共享與排程，避免各部門重複採購與閒置浪費。私有知識庫與 RAG 架構
以檢索增強生成（RAG）架構串接企業內部文件，並保留權限控管與來源引用。
預期效益：回答有所本、可追溯，且敏感資料不離開企業環境。文件分析與報表自動化
以大語言模型處理稽核文件、工單與會議紀錄，自動生成摘要與報表初稿。
預期效益：大幅縮短文書作業時間，讓人力回到判斷與決策。電腦視覺與瑕疵檢測
導入 AOI 影像辨識與瑕疵分類模型，支援產線邊緣運算部署。
預期效益：提升檢測一致性與速度，降低人工目檢的疲勞誤判。邊緣運算部署
在產線或據點端佈建邊緣推論節點，與中央平台協同運作。
預期效益：降低網路延遲與頻寬成本，敏感影像可在現場完成處理。AI 資料治理與權限
建立資料分級、存取稽核與模型使用規範，確保符合法遵要求。
預期效益：在開放應用的同時，維持對敏感資料的控制力。硬體與平台基礎
- GPU 運算節點 — 依推論或訓練需求選配 NVIDIA 系列加速卡，搭配 HPE、Dell 企業級伺服器平台。
- 高速儲存 — 以全快閃陣列支撐資料前處理與模型讀取的 I/O 需求。
- 容器與排程 — 導入容器化環境，讓多個團隊共用算力並維持環境一致性。
常見應用領域
| 產業 | 典型應用 |
|---|---|
| 半導體與製造 | 瑕疵檢測、預測性維護、製程參數分析 |
| 政府機關 | 文件檢索問答、稽核文本分析、案件摘要 |
| 醫療院所 | 病歷文字彙整、影像輔助判讀的基礎架構 |
| 教育與研究 | 研究資料分析、文獻檢索、教學輔助 |