Landing AI

什麼是 Landing AI

Landing AI 是一個專注於「資料為中心」方法論的視覺 AI 平台，協助企業在影像資料相對有限的情況下，依然能夠建置可靠的電腦視覺模型，並將概念驗證順利擴展到生產環境。其核心價值在於以資料品質與迭代為主軸，透過標註、一致性治理、版本控管、錯誤分析與持續學習，縮短模型從開發到部署的時間，降低維運成本，同時提升模型在真實場景中的穩定度。平台包含 LandingLens、LandingLens on Snowflake 與 Agentic Document Extraction 等元件，從影像標註、模型訓練、效能評估到 MLOps 都提供一體化工具，讓跨部門團隊能以低門檻方式導入深度學習，並以人機協作流程持續改善資料與模型。對製造、零售、物流與高合規產業而言，Landing AI 不僅支援雲端與邊緣部署，亦強化企業級權限管理與審計追蹤，協助以更可控的方式將視覺自動化帶入產線與核心業務流程，真正把 AI 從試點推進到長期可擴展的數據驅動營運。

Landing AI 主要功能

• 資料為中心工作流：提供資料收集、清洗、標註、版本控管與資料品質指標，透過錯誤分析與主動學習持續補齊難例，讓模型改進來自更好的資料。
• LandingLens 視覺模型開發：以低程式門檻完成分類、偵測、分割等任務；支援資料增強、迭代訓練與效能對比，快速驗證多種設定。
• LandingLens on Snowflake：直接在資料倉儲環境中管理與使用影像資料，減少資料搬移與治理風險，強化安全與合規。
• Agentic Document Extraction：結合多模態與代理式流程，從發票、工單、合約等文件影像中萃取結構化欄位，串接後續自動化流程。
• MLOps 與部署：提供模型版本化、部署自動化、監控與漂移偵測，支援雲端與邊緣多環境，維持長期可用性。
• 人機協作標註：半自動標註、共用標籤集與品質審查，確保標註一致性並降低建立資料集的成本。
• 擴充整合：以 API/SDK 串接既有系統或產線 MES/ERP，支援批次推論與流程自動化，縮短落地時間。
• 安全與治理：細緻權限控管、審計追蹤與加密機制，符合企業資料與合規需求。

Landing AI 適用人群

Landing AI 適合希望以有限影像資料快速落地電腦視覺的團隊，包括製造業的品質工程與製程工程師、設備商與系統整合商、擁有資料倉儲的數據與 IT 團隊、需要文件影像自動化的財務與營運部門，以及追求標準化 MLOps 的資料科學與機器學習團隊。無論是初創或大型企業，只要目標是以低門檻導入深度學習、在雲端或邊緣環境穩定運行視覺 AI，並透過資料為中心的迭代持續提升模型效能，皆能從該平台受益。

Landing AI 使用步驟

1. 建立專案並設定任務類型（分類、偵測或分割），或選擇文件擷取流程。
2. 匯入影像資料或連接資料來源（例如與 Snowflake 整合），定義資料集與版本。
3. 建立標籤集與標註規範，透過半自動工具加速標註並進行品質審查。
4. 啟動訓練，調整資料增強與模型參數，比較多次訓練結果與指標。
5. 使用錯誤分析找出系統性誤判，運用主動學習補充代表性樣本並更新標註。
6. 在驗證集與實際生產影像上進行試運行，確認效能與延遲需求。
7. 將模型部署至雲端或邊緣環境，透過 API/SDK 串接既有系統或產線設備。
8. 持續監控模型表現與資料漂移，定期回訓與版本管理，維持長期穩定度。

Landing AI 行業案例

在製造場景中，企業以 LandingLens 建置瑕疵檢測與外觀檢驗，從金屬表面、塑膠射出件到電子零件，透過資料為中心的錯誤分析逐步補齊邊界案例，使自動化檢測更貼近實務變化；食品與日化產線以視覺模型辨識包裝印刷缺字、封口不良與混批風險，降低人工目檢負擔；再生能源與汽車供應鏈導入邊緣部署，以低延遲處理大型影像並整合產線 PLC；零售與物流使用視覺模型進行貨架稽核、箱件尺寸與條碼辨識，連動倉儲管理系統優化作業；搭配 Snowflake 的企業可在既有數據平台內管理與調用影像資料，以統一治理與安全機制支援 AI 生產化；而文件影像場景則以 Agentic Document Extraction 自動擷取發票、採購單與工單欄位，將審核與對帳流程自動化。

Landing AI 收費模式

一般採用雲端訂閱與企業授權的方式，依使用量、使用者或專案規模分級，並可搭配企業整合與支援服務；常見做法會提供限時試用或概念驗證合作，以快速評估可行性。實際方案與價格以官方公布與銷售團隊報價為準。

Landing AI 優點與缺點

Landing AI 熱門問題

• 問：需要多少影像資料才能開始？

  答：平台強調資料為中心的迭代，只要具代表性的少量高品質影像即可啟動；隨著錯誤分析與主動學習持續補充關鍵樣本，模型會逐步提升。

• 問：是否支援邊緣部署與雲端服務？

  答：可在雲端或邊緣環境部署，依任務延遲與基礎設施選擇合適方案，並透過 API/SDK 與既有系統串接。

• 問：與 Snowflake 的整合有什麼優勢？

  答：可在資料倉儲中直接管理與存取影像資料，減少資料搬移、強化治理與安全，並在同一數據平台上完成模型訓練與推論流程。

• 問：非 AI 專業背景能否快速上手？

  答：透過視覺化標註、低程式化的模型訓練與一鍵部署介面，品質工程、製程或營運人員都能參與開發，並與資料科學團隊協作。

• 問：如何確保模型在生產中的穩定性？

  答：運用版本化、監控與漂移偵測機制，定期回訓與資料治理，搭配人機審查流程，即可持續維持模型效能。

• 問：是否能處理發票、合約等文件影像？

  答：可透過 Agentic Document Extraction 擷取關鍵欄位並結構化輸出，進一步串接核銷、審批或對帳等自動化流程。