Solidigm宣布推出Luceta AI軟體套件，一款全新的AI視覺平台，專為解決傳統電腦視覺應用在品管與檢測上的核心問題。
Solidigm副總裁兼AI軟體業務部負責人A.J. Camber表示，Luceta AI軟體套件的設計目標，是讓最貼近資料的團隊也能實際使用視覺AI，同時仍具備足夠功能，提升資料科學團隊的效率。我們的新軟體彌補的過去的落差，加速資料準備與清理、模型建立、部署，以及在生產環境中的快速持續優化。透過加速標註能力與資料生命週期無縫整合，任何人都能直接在資料產生的現場快速部署新模型，即時做出決策。
目前許多關鍵決策仍仰賴人工檢測，速度較慢、不穩定且精準度有限。傳統機器視覺系統缺乏彈性，容易因規則設定微小變化而失效，且每個新產品都需長時間程式設計。此外，過去的AI方法通常需要電腦工程師花上數月進行客製化開發。
隨著各產業持續探索並運用影像與影片資料創造價值，Luceta軟體的應用場景也迅速擴展。例如在工業品管與異常檢測領域，應用情境包括：
- 製造業：檢測汽車烤漆「橘皮現象」、焊接品質、服裝與紡織瑕疵、橡膠或塑膠射出成型缺陷，以及金屬沖壓製程中的裂痕或凹陷等問題。
- 安全與合規監測：偵測個人防護裝備（如安全帽或手套）是否符合規範，或在視線死角辨識靠近堆高機的行人。
- 物流與倉儲：計數應用確保「依訂單出貨」核對及收貨差異調整。
早期導入Luceta的客戶回饋顯示，其操作門檻低、上手快速，非資料科學背景的使用者，也能迅速產生實際效益。一家製造業客戶在安裝新平台後，僅用兩週便完成首個檢測模型，精準度超過90%。在初次部署後，該客戶如今已能在數分鐘內建立新的檢測模型，以因應新的條件與應用情境。
- 資料代理（Data Agent）：自動篩選、分組並標註生產影像，將原始資料快速轉換為標註完成的資料集，大幅降低人工處理負擔。
- 模型代理（Model Agent）：根據使用案例需求生成檢測模型，在降低機器學習複雜性的同時，仍然為資料保留擴充性。
- 流程管理（Pipeline Manager）：將模型直接部署至邊緣裝置，整合現有攝影設備與營運流程。
- 自適應代理（Adaptive Agent）：透過生產資料與使用者回饋持續優化模型，無需手動重新訓練流程。
- 介面設計適用於各種專業用戶，並提供完整資料的可擴充性
- 採用邊緣運算優先架構，在本地端處理資料，降低傳輸延遲、成本與隱私風險
- 透過生成式AI技術自動完成資料篩選與模型收斂
- 採用混合雲策略，僅在需要時使用雲端彈性運算資源
目前Solidigm已推出搭配硬體套件的Luceta概念驗證（PoC）計畫，企業可在無風險情況下導入測試。