在尋找適合的視訊會議室解決方案!?02-25528000
在數位轉型與混合辦公 (Hybrid Work) 成為全球常態的當下，企業對於視訊會議空間的需求已從單純的硬體堆疊，轉向追求高度整合、智慧化與使用者體驗優化。作為台灣視訊會議設備代理的領導者，魏贊科技 (Wejun Technology) 代理了包括 Logitech, Crestron, Poly (HP), Yealink, Shure 等全球頂尖品牌 。然而，面對日益複雜的設備相容性、多樣化的客戶空間條件以及快速變化的產品規格，傳統依賴資深工程師人工規劃、繪圖與報價的模式，已成為限制業務擴張與服務效率的瓶頸。
本報告旨在提出一項具備前瞻性的戰略技術方案：Wejun AI Design Architect (WADA)。這是一套基於 Google Gemini 1.5 Pro 多模態大型語言模型 (Multimodal LLM) 與 Vertex AI Agent Builder 構建的智慧設計系統。不同於市場上現有的通用型工具，WADA 專為魏贊科技的代理生態系量身打造，旨在實現從「客戶需求與平面圖輸入」到「自動生成系統架構圖、BOM 表與報價單」的全自動化閉環。
本方案將深入探討如何利用 Gemini 1.5 Pro 的百萬級 Token 長上下文 (Long Context) 能力來處理龐大的技術手冊與相容性矩陣 ，以及如何運用其卓越的視覺理解能力 (Vision Capabilities) 來精準解析建築平面圖 (CAD/PDF) 。此外，本報告亦將詳細規劃系統與 Salesforce CRM 及 Agentforce 的深度整合路徑 ，確保技術落地能直接轉化為業務動能。透過 WADA 的開發與導入，魏贊科技將能把累積多年的系統整合經驗轉化為數位資產，不僅能賦能內部團隊與經銷商夥伴，更將在台灣乃至亞洲的 AV (Audio Visual) 產業中樹立技術領先的標竿。
視聽整合產業正處於一個關鍵的轉捩點。過去，AV 系統的設計高度依賴「部落知識 (Tribal Knowledge)」，即資深工程師腦中的經驗法則。例如，判斷某個會議室的混響條件是否需要搭配 Shure 的 MXA920 吸頂麥克風，或者 Crestron 的 NVX 系統在特定網路架構下頻寬是否足夠，往往需要反覆的查證與計算。
然而，隨著 IT 與 AV 的邊界日益模糊 (AV-over-IP)，以及 Microsoft Teams Rooms (MTR) 與 Zoom Rooms 等標準化方案的普及，市場對「速度」與「標準化」的要求大幅提升。競爭對手如 XTEN-AV 已經推出了基於 AI 的雲端設計平台 ，宣稱能利用 AI Agent (XAVIA) 自動化 AV 設計流程，從而大幅縮短提案時間 。這顯示「AI 輔助設計」已非遙不可及的概念，而是正在發生的產業標準轉移。
對於魏贊科技而言，這既是威脅也是機會。威脅在於若不跟進，競爭對手可能利用工具優勢搶佔系統整合商 (SI) 的心佔率；機會則在於，目前的通用工具（如 XTEN-AV）在「台灣在地化支援」、「特定代理品牌深度整合」以及「中文語意理解」上仍有不足。魏贊若能開發出專精於自家代理品牌（Logitech, Crestron, Yealink 等）的 AI 工具，將能構建強大的護城河。
根據對魏贊科技業務型態的分析 ，其主要產品涵蓋 AI 視訊會議系統、會議室預約系統、顯示系統與專業音訊系統。在實際作業中，業務與工程團隊面臨以下挑戰：
資訊碎片化與檢索成本高昂： 魏贊代理品牌眾多，每個品牌都有獨立的技術手冊、韌體更新說明與相容性列表。例如，Logitech Tap 控制器與不同型號的 NUC 主機或 Android Bar 之間的相容性矩陣相當複雜。工程師需要花費大量時間在數千頁的 PDF 文檔中翻找確認 。
AI 機會：利用 RAG (檢索增強生成) 技術配合 Gemini 的長上下文能力，建立一個統一的「企業知識大腦」，實現跨品牌的即時技術問答。
售前設計效率瓶頸：
面對客戶提供的平面圖（往往是掃描件或截圖），業務人員需手動測量尺寸，再根據經驗挑選設備。此過程不僅耗時，且容易因人為疏忽導致選型錯誤（例如忽略了玻璃隔間對聲學的影響）。
AI 機會：利用 Gemini 的視覺能力自動識別房間特徵與尺寸，並結合聲學與光學原理自動推薦設備，將設計時間從數天縮短至數分鐘。
經銷商賦能不足：
魏贊作為代理商，需要支援下游無數的 SI 經銷商。若能提供一套「傻瓜式」的設計工具給經銷商使用，將能大幅降低經銷商的售前門檻，提升魏贊產品的被規劃率 (Spec-in rate)。
在評估了市場上的 AI 模型後（包括 GPT-4, Claude 3.5），本報告強烈建議採用 Google Gemini 1.5 Pro 作為 WADA 的核心引擎，並基於 Google Cloud Platform (GCP) 的 Vertex AI 進行開發。以下是針對魏贊需求的具體技術優勢分析：
AV 設計本質上是一個「多模態」的任務，涉及視覺（平面圖、現場照片）、文本（需求說明、技術手冊）與數值（尺寸、頻寬、預算）。 Gemini 1.5 Pro 並非像傳統模型是將視覺轉為文字後處理，而是原生具備跨模態理解能力 。
應用場景：當用戶上傳一張會議室的現場照片（視覺）並詢問「這裡適合裝 Logitech Rally Bar 嗎？（文字）」，Gemini 能同時分析照片中的光線條件、牆面材質（視覺特徵）以及 Rally Bar 的規格限制（知識庫），給出綜合判斷 。這種能力對於處理工程圖紙與現場勘查照片至關重要。
Gemini 1.5 Pro 支援高達 200 萬 Token 的上下文視窗，這是目前市場上的領先規格 。這對於處理 AV 系統的複雜技術文件具有決定性意義。
解決「遺忘」問題：傳統 RAG 技術將文檔切碎成小片段 (Chunks) 進行檢索，往往會丟失上下文關聯。例如，Crestron 的某個特定功能限制可能寫在手冊的附錄中，與功能介紹相隔數百頁。Gemini 的長窗口允許我們將整本手冊甚至多個品牌的技術文件「一次性」放入模型記憶體中，讓 AI 能進行全域的邏輯推理，而非斷章取義 。
專案全生命週期管理：對於大型專案，AI 可以「記住」從第一次需求訪談到最終驗收的所有溝通記錄、圖紙變更與報價修訂，確保資訊的一致性。
魏贊的客戶包含金融與政府單位，資料隱私是紅線。Google Vertex AI 提供企業級的資料保護承諾，確保輸入模型的客戶數據（如辦公室平面圖）不會被用於訓練 Google 的基礎模型 。此外，Vertex AI Agent Builder 提供了快速構建、編排與部署 AI Agent 的低代碼環境，能大幅縮短開發週期 。
此模組是 WADA 系統的「眼睛」，其核心任務是將非結構化的視覺數據（平面圖）轉化為結構化的空間參數，為後續的設備選型提供物理依據。
客戶提供的圖紙格式千差萬別，從標準的 CAD 匯出 PDF 到手繪草圖皆有。Gemini 1.5 Pro 的強大視覺能力在此發揮關鍵作用，但為了達到工程級的精確度，我們需要結合傳統電腦視覺技術。
多格式輸入與預處理：
系統支援上傳 PDF, JPG, PNG 格式圖檔 。
技術實作：使用 Python 的 pdf2image 庫將 PDF 轉換為高解析度影像。對於大型圖紙（如建築藍圖），系統會自動進行切片 (Tiling) 處理，利用 Gemini 的圖像分塊處理能力 ，避免因解析度壓縮導致細節（如插座標示）丟失。
基於 Gemini 的語意分割與物件識別：
我們不需訓練專屬的 YOLO 模型，而是利用 Gemini 的 Zero-shot Object Detection 能力 。
Prompt 設計：向 Gemini 輸入提示：「請識別圖中的會議桌、椅子、顯示器位置、窗戶以及門。請以 JSON 格式回傳每個物件的 Bounding Box 座標 [ymin, xmin, ymax, xmax] 以及物件類別。」
特徵提取：
會議桌型態：識別是圓桌、方桌、U 型桌或教室型排列。這直接影響攝影機的視角 (FOV) 選擇。例如，U 型桌通常需要 120 度以上的廣角鏡頭（如 Jabra PanaCast 或 Logitech Rally Bar Mini）以覆蓋兩側人員。
顯示器位置：識別圖紙上的 "TV" 或螢幕符號，判斷觀看距離 (Viewing Distance)。
環境干擾源：識別窗戶位置（背光風險）與空調出風口（噪音風險）。若偵測到大面積落地窗，系統會自動標記「需考慮寬動態 (WDR) 攝影機」或「建議加裝窗簾」。
單純的視覺模型無法知道圖紙的真實比例。我們需要一個「人機協作」的校正機制：
參考物校正：系統要求使用者在圖上標記一段已知長度（例如門寬通常為 90cm，或直接輸入圖紙比例尺如 1:100）。
OpenCV 輔助計算：利用 OpenCV 算法計算像素與真實距離的轉換係數。結合 Gemini 識別出的邊界框，系統即可自動算出房間的長寬高、面積以及最重要的「最遠觀眾距離 (Farthest Viewer Distance)」。
立體空間推斷：若圖紙包含天花板高度（通常標註為 CH=2800），Gemini 透過 OCR 讀取此數值 ，系統便能建立簡易的 3D 空間模型，用於計算吸頂麥克風（如 Shure MXA910/920）的收音圓錐覆蓋範圍。
此模組是 WADA 的「大腦」，負責根據空間參數與客戶需求，從魏贊龐大的代理產品庫中生成最佳解。這不是簡單的資料庫查詢，而是一個複雜的推理過程。
為了讓 AI 理解設備之間的連接關係，單靠 RAG 是不夠的。我們需要建立一個輕量級的知識圖譜 ：
節點 (Nodes)：代表具體硬體，如 "Logitech Rally Bar", "Crestron NVX-360", "Dell OptiPlex Micro".
邊 (Edges)：代表連接關係與協議，如 "Connects_via (USB-C)", "Supports (Dante)", "Requires_Power (PoE+)", "Certified_For (Teams)".
應用價值：當 Gemini 規劃系統時，它會遍歷這個圖譜。例如，若選用了 Shure MXA920 (Dante 介面)，知識圖譜會限制 AI 不能直接將其連接到只支援 USB 的 NUC 主機，而必須插入一個 "Audio Interface" (如 Shure ANIUSB-MATRIX) 作為中介節點。
魏贊代理品牌的技術細節多藏於 PDF 手冊中。我們將採用「混合檢索 (Hybrid Search)」策略 ：
數據攝取 (Ingestion)：將所有品牌的 Datasheet, Installation Guide, Release Notes 進行向量化 (Embedding) 存入 Vertex AI Vector Search。
檢索策略：
語意檢索：處理模糊需求，如「找一個適合 15 人且能自動追蹤發言者的鏡頭」。
關鍵字檢索：處理精確規格，如「查詢 Yealink A20 的 USB 接口頻寬」。
推理驗證：利用 Gemini 1.5 Pro 的長窗口，將檢索到的多份文檔同時放入 Context 中進行交叉比對。
案例：客戶想用 Crestron Flex 系統搭配現有的投影機。AI 會讀取 Crestron 手冊中的 EDID 管理章節與投影機的規格書，判斷解析度是否匹配，避免「黑屏」風險 。
為了確保輸出的方案具備工程可行性，我們將在 Prompt 中植入嚴格的邏輯檢查步驟 (CoT)：
需求分析：確認房間大小、平台 (Teams/Zoom/BYOD)、預算等級。
視覺/音訊覆蓋檢查：
視覺：根據房間深度計算所需鏡頭變焦倍率 (Optical Zoom)。
音訊：根據麥克風收音半徑確認是否覆蓋所有座位區。
連接性檢查：確認所有設備的接口類型 (HDMI, USB, RJ45) 與數量是否匹配。是否需要額外的 USB Hub 或 Switch？
供電檢查：計算所有 PoE 設備的總功耗 (Power Budget)，確認交換器是否推得動。
庫存與EOL檢查：呼叫 ERP API，確認所選設備未停產且有庫存 。
技術必須服務於業務。WADA 系統將與魏贊現有的 Salesforce CRM 進行深度綁定，利用 Salesforce 最新的 Agentforce 架構，實現從設計到訂單的無縫流轉。
Agentforce 是 Salesforce 推出的新一代 AI 代理平台，允許外部 AI 模型與 CRM 數據交互 。
雙向數據同步：
Salesforce -> WADA：當業務在 Salesforce 建立一個新的 "Opportunity" (商機) 時，Agentforce 會自動將客戶的基本資料（產業、預算、偏好品牌）傳送給 WADA，作為初始設計的 Context。
WADA -> Salesforce：當設計完成後，WADA 會自動將生成的 BoM (物料清單) 回寫到 Opportunity 的 "Products" 欄位，更新總金額 (Amount)，並將詳細的提案 PDF 與系統圖作為 "Attachments" 上傳 。
自然語言查詢 CRM：
業務人員可以直接在 WADA 的介面上問：「這個客戶上次買了什麼型號的麥克風？這次設計要相容嗎？」WADA 透過 Agentforce API 查詢歷史訂單數據，確保新舊系統的相容性 。
這也是 XTEN-AV 的核心優勢之一 。WADA 將利用 Gemini 的生成能力來製作高度客製化的文件：
提案簡報 (Proposal PPT)：
系統根據選定的產品組合，自動抓取行銷素材庫中的高畫質圖片與賣點描述。
客製化文案：針對不同垂直行業（如醫療、教育、企業），Gemini 會改寫產品介紹的側重點。例如對醫院客戶強調「抗菌材質與遠距診療清晰度」，對新創公司強調「隨插即用的靈活性」。
系統連接圖 (System Schematic)：
雖然生成完整的 AutoCAD DWG 圖檔難度較高 ，但 WADA 可以生成 Mermaid.js 或 Visio 格式的系統方塊圖 (Block Diagram)。
圖表會清晰標示訊號流向（例如：NUC -> HDMI -> Display; Mic -> USB -> NUC），作為施工團隊的初步指引 。
本專案建議採取「敏捷開發 (Agile)」模式，分為四個階段，總週期約 9 個月。
目標：建立能準確回答魏贊代理產品技術問題的內部 Chatbot。
關鍵任務：
建立 GCP Vertex AI 環境。
收集整理 Top 50 熱銷產品（Logitech, Crestron, Poly 等）的技術手冊與規格表。
開發 RAG Pipeline：PDF 解析 -> 向量化 -> Vector Search 索引。
交付物：內部使用的「魏贊技術大腦」Beta 版，供工程師測試問答準確度。
目標：實現「上傳平面圖 -> 自動產出設備清單」的核心功能。
關鍵任務：
整合 Gemini Vision API 開發平面圖分析模組。
建立 AV 設備知識圖譜與相容性邏輯規則。
開發前端 Web 介面 (React/Vue)，支援圖紙標註與互動。
交付物：WADA MVP 版本，業務可上傳簡單圖紙並獲得初步 BoM。
目標：打通 Salesforce 與 ERP，實現一鍵報價。
關鍵任務：
開發 Salesforce Agentforce Connector。
對接 ERP 庫存 API。
開發提案 PPT 與系統圖生成模組。
交付物：完整整合版 WADA，業務流程實現閉環。
目標：將 WADA 開放給核心經銷商使用。
關鍵任務：
實作多租戶 (Multi-tenant) 架構與權限管理。
開發「白標 (White-label)」功能，讓經銷商生成的報價單可加上自己的 Logo。
建立「Wejun Academy」AI 導師功能，利用 WADA 培訓經銷商新手。
交付物：WADA Partner Portal 上線。
WADA 的營運成本主要來自 GCP 的使用量與開發人力。
Vertex AI 成本：Gemini 1.5 Pro 依據輸入/輸出的 Token 計費。平面圖分析與長文檔 RAG 是高 Token 消耗場景。
優化策略：利用 Context Caching (上下文快取) 技術，將常用的技術手冊快取在記憶體中，大幅降低重複輸入的費用 。對於簡單的查詢，可路由至輕量級的 Gemini 1.5 Flash 模型以節省成本。
Agentforce 成本：Salesforce Agentforce 採計費對話 (Per Conversation) 或 Flex Credits 模式 。需精算業務呼叫頻率以控制預算。
導入 WADA 將帶來顯著的效率提升。根據 XTEN-AV 的案例與 AV 產業標準工時估算：
設計效率提升 87%：傳統人工規劃一間標準會議室約需 4-5 小時（含查規格、畫圖、做報價）。WADA 可將此過程壓縮至 30-40 分鐘。
錯誤率降低：透過 AI 的邏輯檢查，可減少因規格不符導致的退換貨與現場施工變更 (Change Order)，這部分的隱形成本極高。
業務轉換率提升：經銷商能更快速地回應終端客戶需求，且方案更具專業度與說服力，預計能提升 15-20% 的成交率 (Win Rate)。
Wejun AI Design Architect (WADA) 的開發計畫，不僅僅是魏贊科技內部流程的一次升級，更是一場針對 AV 通路生態系的戰略佈局。透過整合 Google Gemini 的多模態 AI 能力與 Salesforce 的業務流程引擎，魏贊將成功打造一個「知識即服務 (Knowledge-as-a-Service)」的平台。
此平台將解決長期以來困擾 AV 產業的知識碎片化與設計低效問題，將資深工程師的寶貴經驗規模化地複製給每一位業務與經銷商夥伴。在 AI 驅動的未來，魏贊科技將不再只是設備的搬運工，而是智慧空間解決方案的設計架構師，持續引領台灣視聽產業的創新與發展。我們建議管理層儘速批准第一階段的 POC 計畫，搶佔技術紅利與市場先機。