自 2009 年起開發企業級軟件；2017 年起，為它注入智能，成為看得見、讀得懂、能行動的軟件。
電腦視覺——偵測、追蹤、點算、缺陷與異常識別。經我們自家視覺平台 EdgeAI Studio，部署於邊緣裝置。
鏡頭與感應器的數據，化作操作人員仍來得及行動的決定。OCR 與文件 AI、LLM 與 VLM——欄位位擷取、驗證、防偽，讀懂非結構化文字與掃描影像。
將收據、表格、報告與相片，化為結構化數據，並與原有記錄核對。運行於 PAVE 的多代理系統——包括編排、工具調用、對記錄系統的驗證、由人把關的關卡、完整審計軌跡；加上感應器驅動的警示與自動化報告。
毋須人手啟動的工作：接收、配對、對帳、警示、報告。每個行業都有一套系統，現正運行。
港鐵各車站實時監測人流動向——系統自動調整扶梯方向、即時發出擠擁警示——並以視覺演算法與機器學習預測候車時間。機場快綫方面，每個月台一部高速攝影機，在 25 秒內估算全部 8 個月台、35 公里沿線的座位供應狀況。
以 EdgeAI Studio 為基礎，建成各決策局及部門共享的平台——感知式 AI 由尖端機器學習演算法驅動，於專用硬件上本地運算。部門人員可選用現成模型，或在閉路電視、掃描文件及無人機影像上訓練自家模型。運輸署的車輛分類模型讀取 16 路視頻，按《道路交通條例》將車輛分為 15+ 法定類別，用於交通調查。
另外： 另外：機電工程署配置了七部 Mac Studio，搭載本地 LLM 與完整 AI 技術棧，並在地端實施了兩項內部營運 AI 工作流程。
顧客在港鐵手機應用、圓方應用及 UAS 停車場兌換中拍攝收據——神經網絡文字偵測讀取商場名稱、付款方式、日期及總額，防偽模組篩除偽造收據，每張收據端到端約 7 秒完成。運行於 EdgeAI Studio，配備針對商場文字的自訂詞彙。
另外： 已應用於圓方、美麗華廣場及恒基旗下商場。
高樓大廈內的燃氣上升管持續腐蝕——傳統檢查意味著要為整個外牆搭棚架。無人機與定置攝影機拍攝上升管，EdgeAI 運算集群運行三個機器學習模型：偵測管道與腐蝕區域、分類三個嚴重程度級別、驗證每項發現——以數千小時的上升管影片訓練。檢查報告附有已驗證的缺陷、樓層位置及上升管健康指數，取代人工攀爬。
棚架安全檢查傳統上靠人手攀爬每個結構。TIE.Ai 感應器安裝在棚架上，通過 MQTT 將接線、溫度、傾角及張力讀數傳送至 React 網頁門戶——儀表板、棚架平面圖、感應器記錄、警示與分析——狀態網格每 5 秒刷新。閾值超標即時向工地團隊發出 WhatsApp 警報，在結構仍可加固時即時捕捉過載與斷線。
另外： 物流方面：一家香港供應鏈集團的貨運文件，由四個運行於其自有雲租戶的代理讀取，並分流至其 ERP。
由為煤氣公司建造的燃氣上升管檢查系統奪得——無人機與 EdgeAI 取代人工攀爬棚架——於機電工程署全球 AI 挑戰賽 2025。
編寫代碼已不再是最難的部分。 如今，時間都花在證明它可以安全運行。
一隊代理負責建造。一個無法跳過的循環負責檢查。 由工程師簽核放行。
Core你的硬件由你管轄。
Studio我們工程師構建之處。
Agents負責構建的團隊。
Academy你的團隊如何接手。
步驟 01
範圍、交付物、成功準則、上報路徑。
步驟 02
你的政策、你的合規規則、你的行業慣例。
步驟 03 · 關卡
對照準則自我檢查。未經驗證，不得行動。
不確定時上報 →步驟 04
只在驗證通過後推進。完整審計軌跡。
代理無法跳過驗證。這是強制的結構——不是一條可以不理的指引，而是一道必須通過的關卡。
語境工程
每個代理都有一份書面身份：它的工具、規則、界限，以及必須上報的事項。
裝具工程
以你的記錄系統驗證。失敗自動重試。一切留有軌跡。
Token 經濟學
例行文件交給小模型；掃描交給視覺模型；最貴的，留給判斷。
修正循環
你的團隊修正欄位，代理的準則隨之更新——他們一邊工作，一邊教會它。
那個你一直想現代化的舊系統；那個團隊早已不再抱怨的人手流程。它們過去不值得花這樣的成本去解決——而這正是改變所在。
探索 · 1–2 星期
與你的團隊共同構建 · 4–6 星期
交接 · 持續
從一個每星期都在消耗你注意力的流程開始。探索有時的結論，是我們告訴你：別做。
