AI-Driven Robot System Integrator

LLM-Agent → Robot Control（LLM-to-Control）× 真實場域驗證 × 系統整合承接

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八大核心能力

點擊軸可跳至對應能力說明；滑過軸可看代表子站（由資料驅動）

LLM-Agent Planning

把「自然語言任務」轉成可執行的多步驟工作流（可重規劃、可追蹤狀態）

LLM-to-Control

把 LLM 的語意輸出落到「行為原語」與「控制介面」；形成閉環（Feedback Loop）

AI Model Training & Optimization

以任務為中心訓練模型（辨識/預測/決策），支援場域資料迭代與可靠度評估

Robot System Integration (SI)

把硬體平台、感測器、AI推理、控制介面、場域系統整合成可營運的服務型系統

Edge AI Deployment

把推理放到邊緣端（低延遲/離線容忍/穩定運行），支援機器人即時決策

Real-World Field Validation

不只模擬；在真實場域建立可量測的 KPI 與驗證流程（可被工程處考評）

Platform & API Integration

把子站系統、身分、資料與設備控制整合成一致的 API / 管理面板

Commercialization & Technology Transfer

可承接研發成果落地，完成 PoC→產品化→佈建推廣（SI 承接者角色）

核心能力

1. LLM-Agent Planning

把「自然語言任務」轉成可執行的多步驟工作流（可重規劃、可追蹤狀態）

  • 任務分解（Task Decomposition）與狀態機（State Machine）
  • 工具/功能呼叫（Tool Use）：查詢、決策、回覆、下發任務
  • 任務失敗回復（Recovery）與重規劃策略

2. LLM-to-Control

把 LLM 的語意輸出落到「行為原語」與「控制介面」；形成閉環（Feedback Loop）

  • 行為原語：Navigation / Interaction / Delivery / Safety Stop
  • 控制介面：ROS2 / REST / MQTT（依平台）
  • 感測回饋 → 回饋給 Agent 決策層

3. AI Model Training & Optimization

以任務為中心訓練模型（辨識/預測/決策），支援場域資料迭代與可靠度評估

  • 資料管線：收集、清理、標註、版本控管
  • 訓練/驗證：RMSE/MAE/MAPE、穩定性、泛化評估
  • 佈署：模型版本、回滾策略、監控

4. Robot System Integration (SI)

把硬體平台、感測器、AI推理、控制介面、場域系統整合成可營運的服務型系統

  • 系統架構：Robot + Edge + Cloud + 管理後台
  • 整合測試：E2E 測試、健康檢查、回歸測試
  • 成本/佈建：場域布署規格、維運SOP

5. Edge AI Deployment

把推理放到邊緣端（低延遲/離線容忍/穩定運行），支援機器人即時決策

  • 邊緣推理：Jetson 類平台（依專案）
  • 低延遲資料通道：MQTT/RTSP/GRPC（依專案）
  • 記憶體/效能監控與優化

6. Real-World Field Validation

不只模擬；在真實場域建立可量測的 KPI 與驗證流程（可被工程處考評）

  • 實測腳本：情境、流程、成功/失敗判定
  • KPI：任務成功率、完成時間、人工介入率、可用性
  • 展演：可重現、可錄影、可出報告

7. Platform & API Integration

把子站系統、身分、資料與設備控制整合成一致的 API / 管理面板

  • SSO / OAuth2（若採用）：統一登入與權限
  • API Gateway：一致的路由、日誌、追蹤
  • 資料整合：訂房/門禁/支付/預測/報表

8. Commercialization & Technology Transfer

可承接研發成果落地，完成 PoC→產品化→佈建推廣（SI 承接者角色）

  • PoC 商用驗證：場域導入、使用者流程、維運SOP
  • 技轉/授權：技術交付文件、版本與維護條款
  • 產品化：模組化、成本估算、部署手冊

Technical Proof

架構：LLM → Agent → Behavior Primitives → ROS2/API → Robot → Feedback

Trust & Compliance

已具備／規劃中分開標示；不聲稱未取得之認證。

隱私政策

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