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AIWAS 專注於結合 AI 與嵌入式系統，提供可靠、低功耗、可即時反應的邊緣運算方案，讓模型在各類受限環境中一樣能穩定執行。
我們同時提供高精度 3D 建模與資料庫建置，支援AI訓練、模擬與可視化展示，打造端到端的智慧感知能力。
AIWAS-WRS船艦辨識系統，bridge-以艦橋為弱點識別。
展示為055大型飛彈驅逐艦-南昌號 — 中國一級艦艇影像資料庫
我們運用高精度 3D 影像資料，建立「中國一級艦艇」的專屬資料庫，並以此訓練出能夠精確鎖定 艦橋 的智慧攻擊辨識系統。該系統能在實戰環境中快速判斷目標艦橋位置，提供精準打擊的決策支援。
AIWAS 所搭載的硬體系統採用「主系統核心模型 + 子模型切換」的分層架構。在運行時，核心模型會先進行初步判斷，例如辨識作戰場景中的大範圍條件（海面、陸地、空域等）。當核心模型偵測到符合特定條件的對象後，系統便會自動切換到對應的YOLO子模型，進行更精細的識別與分析（例如：車載裝甲辨識、船艦弱點辨識、建築物設施辨識等）。
這種架構的優點在於：
AIWAS-WRS船艦辨識系統，Defensive Weapons-以艦載防禦武器為弱點識別。
我們運用高精度 3D 影像資料，建立「中國一級艦艇」的專屬資料庫，並以此訓練出能夠精確鎖定 艦載防禦武器 的智慧攻擊辨識系統。該系統能在實戰環境中快速判斷艦載防禦武器位置，提供精準打擊的決策支援。
AIWAS-WRS-Carrier-based 航母艦載機攻擊子系統。
展示為福建號航空母艦 — 中國一級艦艇影像資料庫
系統於接觸航母一定距離內，切換子系統對甲板的艦載機進行偵測與攻擊鎖定。透過高精度影像辨識與邊緣AI運算，能即時識別降落階段的敵方艦載機，並提供即時鎖定能力及判定目標順序，大幅提升精準打擊效率，同時降低戰場中對多目標的反應延遲。
多方位、多角度突擊，掩護高規武裝突圍。
展示為南昌號大型飛彈驅逐艦 — 中國一級艦艇影像資料庫
多通道協同掩護，提升高性能火力突進成功率。採用立體化掩護策略，支援高配武器群的快速突擊。協同不同攻擊面向，建立穩定且可重複的突入通道。
紅色十字為鏡頭中心。
藍色十字為物件中心。
綠色直線為物件中心與鏡頭中心距離。
顯示目標象限及角度。
提供飛行導航數據
Attack Sequence
計算在艦隊群中，每艘艦艇的物件框中心，與鏡頭底線的直線距離，以目標遠近規劃攻擊順序
Target Priority
權重 W1: 代表距離權重。若 10 艘艦艇，則近到遠為 9~0 分。
權重 W2: 代表弱點權重。若 WK 出現為 3 分，無則為 0 分。
權重 W3: 權重加總。 分數越高越先攻擊 。
我們採用了YOLOv11m模型 —— 當前YOLO系列中最新一代的演算法，以高精度與極速反應時間著稱，被廣泛認為是最適合邊緣AI應用的版本。其設計在效能與運算資源之間取得最佳平衡，特別適合部署於嵌入式與即時偵測系統。
多年來的實戰經驗，v1~v12各版本特色瞭若指掌，讓我們能夠針對 YOLO 的超參數與架構進行縝密調校。從學習率、批次大小、輸入解析度到網路深度與寬度，每一個細節都經過反覆驗證與最佳化。我們不僅追求精準度的提升，更在推論速度、記憶體使用與穩定性上取得完美平衡，確保 YOLO 能在嵌入式與實際任務環境中表現出最佳效能。
我們選擇 NVIDIA 嵌入式系統，因為它不僅比傳統 PC 架構更快、更省電，還能在有限資源下發揮最大效能。憑藉 ARM 精簡指令架構 (RISC) 的優勢，它在低功耗下依然能進行高效 AI 推論，實現 即時影像辨識 與 高速決策回應。
在環境複雜的戰場上，延遲等同於沉默，沉默等同於死亡。
AIWAS絕不依賴遙遠的伺服器回應，它是隨行的作戰智慧，即時偵測、即時決斷、即時攻擊。
一秒鐘，決勝機會稍縱即逝，決定的是戰局，是勝敗。
我們將持續擴充中國航母艦載機的機種資料，並不斷完善 YOLO 模型的學習與偵測能力。這不僅能提升系統在真實場景中的準確率，也能為未來的作戰模擬與弱點分析提供更完整、更精準的支持。透過持續增加多樣化的艦載機樣本，我們讓 AI 的判斷更加可靠，為前線決策提供堅實後盾。
AIWAS-艦載防禦武器-雷達-飛彈發射器-各弱點系統切換
AIWAS 以模組化架構將「艦載防禦武器、雷達、飛彈發射器」三大子系統依任務需求隨時切換，輸出以權重指標為核心的弱點優先序與風險評估，支援演訓、測試與決策推演，確保在瞬息場景中維持穩定、即時、可解釋的判斷。
