晶圓加工過程稍有不慎，都會產生瑕疵，影響產出的良率品質，對公司來說是個很大的損失，如果採用傳統的人工模式檢測效果有限，也很耗費人力和時間。
交通順暢關係著人們日常生活，不管是開車時使用的導航系統指引最佳路線，道路的紅綠燈標誌的切換，交通廣播資訊的放送，過去多是利用導路監視器的影像資料，再用人工的方式來識別來調整。
工業應用上常需要使用儀表裝置，不管是用來計算電量、水量、轉速、頻率、溫度、壓力、溼度等，也有數字和指針等顯示方式，辨識上多用人工的方式，很耗費人力，使用上也不夠自動化和彈性。
AI視覺應用的導入，用AI的影像辨識來取代人工檢查，利用AI的深度學習演算法來分析不同應用場域的狀況，可以建立可靠又高準確的辨識結果，對於不管是需要在生產線上的生產過程檢查產品是否有瑕疵異常，監控儀表的數據變化，分析車流、人流的動向及熱區，都可以使用AI視覺應用來改善原本流程。
晶圓製程中利用AI影像辨識，晶圓有無發生瑕疵，並將辨識資料儲存至雲端資料庫儲存，當偵測到瑕疵時可以即時通知，並發出通知警示，確保製程中良率，便於管理。
交通車流監控利用AI技術，可以分析路況給予建議，並提供路況資訊給指揮中心、交通設施或用路人，並整合周邊停車場資訊，讓交通更順暢。
工業儀表整合AI影像監控，可將廠區內各自運轉的機器，透過這項技術可以收集運中的資訊，再由後端管理系統分析，適時控制廠區的運作給於協助，並可節省監控的人力支出。
