先知科技 2026a 產品版本更新 — 打造可被企業長期信任的 AI 平台
在 AI 技術快速演進的時代，市場不斷出現更新的模型、更高的準確率與更吸睛的展示成果。然而，在實際協助企業導入 AI 的過程中，我們觀察到一個關鍵落差：
「AI 的能力正在快速提升，但真正能被企業「長期使用、納入決策流程」的比例，卻沒有同步成長。」這個現象，成為我們規劃 R2026a 產品版本更新的起點。
AI 導入真正的瓶頸，不在技術，而在「信任與應用」
多數企業在 AI 導入時，往往會遇到以下問題：
- 模型準確率不錯，但每次驗證結果不一致
- 數據很多，但難以整理成可用的分析基礎
- 看得到趨勢，卻不知道該如何推演與決策
- 文件與知識分散，經驗難以被組織重複使用
這些問題的本質，不是「AI 夠不夠強」，而是 AI 的輸出，還無法成為可靠、可比較、可行動的決策依據。
因此，先知科技 R2026a 的產品版本並不是一次單點功能的更新，而是 AI 平台角色的重新定位。
R2026a 產品更新的核心方向：讓 AI 成為可被組織信任的決策基礎
在 R2026a 版本中，先知科技將五大產品平台的升級方向，聚焦在三個關鍵原則：
- 結果必須可驗證、可比較
- 數據必須可整理、可推演
- AI 的輸出必須能真正被人使用
這三個原則，也貫穿了本次所有產品的更新設計。
從影像結果到驗證標準：天眼通的角色轉變
在視覺 AI 領域，企業面臨的不是「模型不準確」，而是「為什麼每次訓練後的評估結果，都難以作為穩定的比較基準？」因此，天眼通在 R2026a 版本中，將重點放在驗證一致性與流程穩定性：
- 支援固定驗證集與測試集，避免隨機切分帶來的評估偏差
- 強化標註流程與管理機制，降低人為操作的不確定性
- 讓模型優化過程具備可追溯、可比較的基礎
透過這樣的設計，影像 AI 不再只是辨識出結果，而是能被工程與管理層共同信任的系統。
從原始資料到可分析基礎：數據通的前處理價值
在許多 AI 專案中，真正耗時的往往不是建模，而是資料整理。R2026a 版本中的數據通更新，強化了資料前處理與分析基礎能力：
- 提供統計、清洗、編碼、合併與分割等模組化流程
- 讓不同來源、不同格式的資料，能快速轉為可分析狀態
- 降低資料準備對專業人力的依賴
這樣的設計，讓 AI 專案不再卡在「資料準備期」，而是能更快進入分析與應用階段。
從趨勢觀察到決策推演：市研通的分析升級
僅僅「看懂趨勢」，往往不足以支撐企業決策。R2026a 的市研通更新，著重於讓數據開始具備「推演與模擬」能力：
- 將市場趨勢、輿情與金融數據轉為可量化指標
- 支援報酬計算與 What-if 情境模擬
- 協助決策者比較不同條件下的可能結果
數據不再只是靜態報表，而是能直接參與策略討論的分析工具。
從非結構文件到可用資訊：圖文通的解析角色
企業內部大量關鍵資訊，往往存在於 PDF、圖檔、報告與文件中。圖文通在 R2026a 版本中，持續強化多模態解析能力：
- 將圖像、文字與文件內容轉為結構化資料
- 降低人工整理與登打的成本
- 為後續的業務報價流程、工序分析與知識管理建立可用基礎
這使得過去難以被系統使用的資料，開始成為 AI 平台的一部分。
從個人經驗到組織知識：知識通的價值定位
AI 專案的長期價值，往往取決於「經驗是否能被累積」。知識通在 R2026a 版本中，持續強化知識整合與問答能力：
- 將文件、案例與專業經驗集中管理
- 透過生成式 AI，協助使用者快速取得答案
- 讓知識不再只存在於少數人或單一專案中
這使 AI 的成果，能成為組織可重複使用的資產。
成熟的 AI 平台，不再只是功能的堆疊，而是顯現更加可靠的價值
先知科技 R2026a 產品版本的更新，並不是為了追逐短期的技術話題，而是回應企業在 AI 導入過程中最真實的需求：「結果能不能被驗證？能不能做為比較的基準？能不能被真正用在決策與流程中？」
先知科技相信，唯有當 AI 成為一個可被組織信任、可長期使用的決策基礎，它才能真正發揮價值。因此我們的 R2026a 產品版本更新，正是朝向此目標發展的關鍵第一步。
如果你正在思考這些問題 — AI 導入是否已經卡在驗證、穩定性或決策門檻？不同資料、影像與文件系統，是否仍各自為政，難以整合？AI 的結果，是否還停留在展示，而非真正進入流程與決策？
歡迎與先知科技團隊進一步交流，我們可以依據你的產業情境與導入階段，協助評估哪些 AI 能力值得優先落地，哪些該先補齊基礎。