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MiTAC 以 Cognitive AI 與 Vision Language Model為核心,建構整合車內外多鏡頭影像、駕駛行為特徵、事件時間序列與道路場景資訊之 AI 分析平台,協助車隊安全管理由「被動監控」逐步演進為「主動風險預測」。 不同於以單一規則參數判斷之傳統車載 AI,本平台採 Cognitive Edge-to-Cloud 雙層架構:車端 Edge AI 負責即時事件感知與安全告示,Cloud VLM 執行高階語意推理、事件理解與風險分析。系統可偵測疲勞駕駛、危險分心、手機操作、吸菸、飲食、未繫安全帶等高風險行為,並透過多影格時序分析與場景推理,降低 rule-based AI 常見之誤判與無效告警。 平台導入 Fleet AI Data Closed-loop 機制與 Golden Case 分析,持續以全球車隊事件資料優化 AI 對不同道路環境、駕駛習慣與風險場景之理解能力。同時採 Privacy-first AI 設計,於分析流程中對車內外鏡頭影像之人臉與車牌等敏感資訊進行去識別化處理。適用於物流運輸、商用車隊、公共運輸、保險科技與智慧交通管理等應用場域。

http://www.mitacmdt.com

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