SandboxAQ

什麼是 SandboxAQ AI

SandboxAQ AI 是一套結合人工智慧與先進計算的企業級解決方案，旨在以可量化的方法處理材料研發、網路資安與感測等複雜問題。其核心概念為大型量化模型（LQMs），不同於依賴語料的語言模型，LQMs 以物理、化學、生物與經濟的機理為基礎，將方程式、約束條件與實驗數據整合進一個可驗證、可解釋的決策系統，將科學洞見直接轉化為生產力。平台同時涵蓋密碼治理與後量子加密轉型工具，協助企業盤點密碼資產、降低合規風險並規劃 PQC 遷移；並提供 AI 感測技術，透過高靈敏度磁感測與訊號處理支援導航、工業監測與醫療研究。藉由與雲端與 HPC 的整合、API 與 SDK、以及治理與稽核功能，SandboxAQ AI 協助大型組織在可靠與可擴展的架構上，建立以數理原理驅動的量化 AI 工作流，縮短研發週期、提升安全性與運營效率。

SandboxAQ AI 主要功能

• 大型量化模型（LQMs）：以科學機理與數學最佳化為核心，支援多物理場模擬、不確定性量化與情境規劃，提供可解釋且可稽核的決策依據。
• 密碼資產可見性：自動掃描伺服器、應用程式與網路流量，盤點憑證、協定與演算法版本，建立密碼清冊與風險地圖，協助合規管理。
• 後量子密碼（PQC）轉型：生成遷移路線圖，進行雙棧／混合密碼套件測試與相容性驗證，降低業務中斷風險，加速全面導入 PQC。
• AI 模擬與計算化學：以量子靈感與先進計算方法進行分子與材料探索，預測能量面、反應途徑與材料性質，支援藥物發現與材料設計。
• AI 感測與訊號處理：整合高靈敏度磁感測與時頻分析，提升定位、導航與工業設備監測的穩健性，適用於弱訊號環境。
• 資料融合與數據治理：支援將實驗、模擬與傳感器資料匯入統一管線，提供版本控管、審計追蹤與權限管理，確保可重現性。
• 企業級整合：提供 API、SDK 與容器化部署，支援雲端、地端與混合架構，便於與現有 IT、生產與安全系統銜接。
• 可解釋性與合規報表：輸出模型假設、邊界條件與不確定性評估，產生決策憑證，支援內外部審計。

SandboxAQ AI 適用人群

SandboxAQ AI 特別適合需要以科學與工程機理支撐決策的組織，包括製藥與生技研發團隊、材料與化工企業、半導體與先進製造業、能源與公用事業、金融與電信的風險與網路安全部門，以及國防、交通與公共安全單位。對 CIO、CISO、研發主管、資料科學與計算科學團隊而言，當面臨密碼資產盤點與 PQC 遷移、縮短分子／材料設計迭代、在嚴苛環境提升定位與監測可靠度，或需要可解釋且可稽核的 AI 決策流程時，SandboxAQ AI 能提供具體而可落地的工具鏈。

SandboxAQ AI 使用步驟

1. 明確目標與範疇：界定要解決的問題（如 PQC 遷移、材料設計、導航感測）與成功衡量指標。
2. 系統盤點與資料準備：整理密碼資產、程式庫與流量，或彙整結構、光譜、實驗量測與傳感器資料，建立資料品質基線。
3. 環境部署與整合：於雲端或地端安裝平台元件，設定 API/SDK、身分與權限，接入 CI/CD 與監控。
4. 模型與流程建立：選擇合適的 LQMs 範本與演算法，設定機理方程、邊界條件與約束，並建立資料處理與特徵工程管線。
5. 驗證與校準：以歷史資料與實驗結果回測模型，進行不確定性分析與敏感度研究，調整超參數與數值穩定性。
6. 上線與監控：將工作流導入生產環境，開啟異常告警與效能監測，產出合規報表與審計軌跡。
7. 持續優化：根據新資料與業務變化迭代模型，規劃 PQC 規模化推進或擴展到更多感測與研發場景。

SandboxAQ AI 行業案例

在網路安全上，企業先以密碼可見性工具盤點上萬個服務端點與憑證，辨識過期與弱演算法使用點，繪製風險拓撲後分階段導入 PQC，於關鍵服務先行雙棧測試以確保相容性與效能。於研發領域，材料公司以 LQMs 建立多目標最佳化（導電性、熱穩定、成本），整合實驗與模擬結果，將配方探索週期由數月縮減至數週。醫藥團隊將計算化學與機理模型結合高通量篩選，預測結合能與溶解度，優先化候選化合物並提高實驗命中率。工業與公共安全場景中，AI 感測方案以高靈敏度磁感測協助無 GPS 環境的定位與設備異常偵測，改善巡檢效率並降低停機風險。

SandboxAQ AI 收費模式

SandboxAQ AI 多採企業級授權與專案訂閱，依模組（如密碼治理、AI 模擬、AI 感測）、使用規模、運算用量與支援等級進行客製化報價；可搭配概念驗證與試點專案，視情況提供專業服務與技術顧問。實際費用與部署方式通常需與廠商洽談，以符合產業合規與既有基礎設施需求。

SandboxAQ AI 優點與缺點

SandboxAQ AI 熱門問題

• 問：大型量化模型（LQMs）與大型語言模型（LLMs）有何不同？

  答：LQMs 以物理、化學、生物與經濟的機理與數學約束為核心，著重模擬、最佳化與不確定性量化；LLMs 主要生成語言或程式碼。前者偏向可解釋的科學與工程決策，後者偏向語意與內容生成。

• 問：是否需要量子電腦才能使用 SandboxAQ AI？

  答：不需要。平台結合 AI、先進計算與量子靈感方法，運行於現有的雲端與 HPC 環境，同時為未來的後量子環境做好準備。

• 問：如何規劃後量子密碼（PQC）遷移？

  答：先完成密碼資產盤點與風險評估，制定分階段路線圖，於關鍵服務進行雙棧／混合套件測試與效能驗證，再逐步擴展至整個組織並建立持續監測與合規報表。

• 問：對研發流程的效益如何衡量？

  答：常見指標包含迭代時間、實驗命中率、計算—實驗一致性、不確定性帶寬、成本與能耗，以及跨專案重用率與合規審計通過率。

• 問：是否支援地端與現有安全體系整合？

  答：支援地端、雲端與混合部署，透過 API/SDK、身分與權限控管、審計軌跡與監控工具，與既有的 DevOps 與 SecOps 流程整合。

• 問：定價方式為何？是否有試用？

  答：採企業級授權與專案訂閱，依模組與規模報價；可提供概念驗證與試點專案，是否提供試用與內容由商務洽談決定。