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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。
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 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：
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 —— 這是目前 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。
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。
因為一秒鐘，決定的是戰局，甚至國運。
