| 項次 | 料號 | 數量 | 單位 | 需用日 | 小計 |
| | 品名規格 | | | 單價 | |
| 規格 | |
| 10 |
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1 |
CS |
20261215 |
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| | 產業場域導向之AI資料生成技術與場域驗證服務 | | |
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| | 本委託技術服務主題定位為：針對產業 AI 應用情境，建立可依場域條件控制之資
料生成技術與資料品質驗證流程，並以真實資料、AI 模型任務與場域實測結果驗
證生成資料之有效性，形成可重複使用之資料生成與場域驗證方法。
本案不同於單純資料蒐集、一般影像標註或單次模型訓練服務，主要技術服務內容
應包含下列項目：
（一）,,產業場域與資料需求盤點
依應用任務選用適當之生成式 AI、影像合成、資料擴增、模擬器、Domain Random
ization 或其他資料生成技術，定義生成條件、控制參數、輸入輸出格式、批次生
成方式與品質篩選流程。
（二）,,資料生成技術流程設計
依應用任務選用適當之生成式 AI、影像合成、資料擴增、模擬器、Domain Random
ization 或其他資料生成技術，定義生成條件、控制參數、輸入輸出格式、批次生
成方式與品質篩選流程。
（三）,,生成資料建置與標註/中繼資料管理
完成生成資料之分類、標註與中繼資料紀錄，至少應包含資料識別碼、生成來源或
方法、生成條件/提示詞、類別或事件標籤、版本與品質檢核結果，以利後續追溯
與重現。
（四）,,AI 模型成效驗證
應至少完成 1 組「僅使用原始資料」與「加入生成資料」之比較實驗，依任務選
用 Accuracy、Precision、Recall、F1-score、mAP、事件判讀正確率、任務成功
率或其他適用指標，評估生成資料對模型成效之影響。
（五）,,場域實測與回饋迭代：
應於至少 1 個實際場域或等效場域環境執行驗證，蒐集模型推論結果、誤判/漏判
案例與場域人員回饋，據以調整生成條件、資料組成或品質篩選機制，完成至少 1
次資料生成迭代。
,,驗收標準：
（一）,,技術成果驗收
,,應完成一套「資料生成技術」技術方法說明，內容生成方法可包含生成式 AI
、影像/影片合成、背景替換、物件合成、姿態/視角變化、缺陷模擬、Domain Ran
domization、資料擴增或其他適用方式。
,,應提供生成流程之執行方式、主要參數、相依套件及環境設定說明。
,,提供完成期末成果報告
交貨期： 115 年 12 月 10 日前
廠商交付文件：
,,產業 AI 資料生成技術與場域驗證期末成果報告 1 份。
,,產業 AI 資料生成技術與場域驗證相關生成程式檔與操作手冊電子檔 1 份。
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