看準企業AI技術痛點,開發者與創業家老兵創立InfuseAI聯手打造新工具
看準企業AI技術痛點,開發者與創業家老兵創立InfuseAI聯手打造新工具

人工智慧時代來臨,看準企業對打造AI工作環境的需求愈趨增加,新創團隊 InfuseAI 提供易入門軟體解決方案,降低企業導入AI/ML技術門檻,無需繁複、枯燥的安裝過程,就能應用人工智慧技術、滿足所需應用。

鎖定企業投入領域痛點 提供環境基礎建設服務

InfuseAI執行長暨共同創辦人高嘉良,是台灣知名自由軟體程式設計師,除了開發Xcin輸入法之外,同時也是控制系統SVK的創始人。擁有豐富創業及程式設計經驗的他,鑽研技術外也積極推動台灣Open Source社群;在近年來希望能以科技促成民間與政府良性交流,推動自由與民主持續進展的零時政府g0v社群暱稱為高村長的他,與眾多夥伴花費大量心力,結合國內外公民科技技術社群力量。

由於長年鑽研技術領域,高嘉良觀察到,這兩年想投入AI的企業越來越多,但卻常因錯放資源或執行不當策略策略,導致成效有限。於是,他攜手另一位曾創立知名售票網站KKTIX(現已被KKBOX收購)、擁有一流Ruby on Rails技術的營運長暨共同創辦人薛良斌,成立 InfuseAI。

「當你依序安裝A、B、C解決方案,結果發現最好的方法是D,這是目前企業跨入AI領域最常遇到的問題。」薛良斌提到,在市場上,一間公司想要投入AI領域,常認為購買所費不貲的機器、高薪聘請資料科學家,就能搞定所有事情,但在運作後才發現,技術專家擅長領域有限,想純靠人力擺平一切是不可能的事情。有鑑於此,從這項痛點切入,他們提供企業可快速建立機器學習環境的基礎建設服務,以解決中間技術落差

降低門檻 輔助企業技術人員快速打造機器學習環境

但如何降低企業打造AI環境門檻?InfuseAI推出PrimeHub機器學習平台,使用者運用平台內的各式基本化模組,就能快速打造一體化機器學習環境。除了模組工具,平台也依照用戶需求打造客製化服務,六大解決方案包括:

  1. 快速開啟Jupyer Notebook環境
    Jupyer Notebook是一個介於整合開發環境(Integrated Develop Environment,IDE)及編輯器(Editor)之間的編碼工具,使用者無需自行安裝軟體,便可直接透過Jupyer Notebook工具撰寫程式。此工具有利於研究室及教學現場,能容易地將研究數據和結果以視覺化圖表、線性回歸等方式呈現。

  2. 多種硬體規格及深度學習框架供選擇
    使用者不必再自己組裝硬體、下載軟體,省去費力、耗時過程,PrimeHub支援多種主流深度學習框架,包括提供Docker Image管理環境設定及其他客製化選項,技術人員可選擇最符合需求的方式建構企業機器學習環境。

  3. 更有效管理數據、避免資料缺漏
    在機器學習領域,資料集(dataset)包含大量圖片、文字影音檔,因此在共用、分享時,時常產生檔案缺漏、變動或損壞等問題,為解決此問題,PrimeHub支援管理者建立、上傳資料集,以類似「唯獨檔案夾」形式開放專家下載,除非管理者下放權限,否則不可變更內容,藉此確保檔案存取統一。這項功能可協助企業更有效地管理大量資料集,並確保機器學習指向相同結果。

  4. 輕鬆與內外部協作者共享資訊
    PrimeHub為降低使用者進入的門檻,串接了其他網路服務帳號系統,如LDAP、AD、Google等,讓使用者可使用原帳號登入協作。同時,管理者能自訂使用者權限、增加訪客帳號、設置到期時間和可觸及資料等。

  5. 配額控管硬體資源
    系統運作理想狀態是一台機器專心處理一項專案,但實際上常是一機多用。資源分佈不均情況下,不僅浪費時間也使專案延宕。PrimeHub透過調度,將硬體資源分配給不同專案,例如:一家公司共有20顆GPU和其他CPU等容量設備,平台可設定其中A組使用10個、B組使用10個、有多餘資源時再給C組,減少資源浪費、成效不彰等問題。

  6. 具有高擴充性、高可用性及高服務可靠度
    除上述支援與服務外,PrimeHub也提供分析圖表,並建有自動故障排除、分散式資料儲存等機制。企業可在軟體中設定可用性及擴充性,升級系統版本時,也能停止某幾個伺服器、只維持特定一個持續運作,使作業不會中斷,資源可以妥善分配、使用。

持續打磨產品 拉高與其他競爭廠商區隔

InfuseAI主要商業模式為B2B,將PrimeHub軟體及服務賣給握有資料、具硬體設備、想打造機器學習環境的企業及單位。薛良斌說:「即便相關開源工具越來越多,但企業還是有客製化需求,如何讓動手步驟愈趨簡單、快速,就是InfuseAI想做的事。」同時,針對尚未擁有硬體、卻也想跨足AI領域的潛在客群,團隊計畫未來與硬體廠商合作,藉由軟硬整合拓展客源、滿足更多企業需求,並藉此與純提供SaaS服務的競爭對手做出區隔

目前,他們主要面向金融、教育產業,台灣人工智慧學校就是他們其中一個客戶。短期內他們會先在台灣爭取更多傳統產業、學術研究及教育機構客戶,等基礎打穩後再進一步前進全球,藉由參與國際大型技術論壇、開發者活動等,積極爭取曝光,打造跨國軟體供應企業。

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左起:InfuseAI共同創辦人暨執行長高嘉良、營運長薛良斌
圖/ 蔡仁譯攝影

創業快問快答

Q:長遠來看,公司想成為一家何種類型的公司?
軟體服務公司。下一步目標是增加國際曝光,並且提供平台讓國外用戶便於試用。

Q:創業,教會了你哪些事?簡單分享創業至今以來的心得感想?
除了公司要做什麼之外,也要決定公司不做什麼。

公司資料

公司名稱:工合有限公司/InfuseAI Inc.
成立時間:2018/6/26
服務名稱:PrimeHub
上線時間:2018/6/26
團隊人數:7
官方網站FacebookMeetHub

本文授權轉載自:創業小聚

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技
方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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