AI Context Layer for the Physical World

讓 AI 不再只是看見數據，
而是真正理解現實。

AI 的能力已非瓶頸，挑戰在於理解「脈絡」。Friendtrol 負責將異質設備數據轉化為 AI 可即時理解的語意 (Context)，填補實體設備與 AI 系統之間的缺口。

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Friendtrol IoT Server

30秒理解 Friendtrol 的價值

我們不替 AI 做決策，而是提供 AI 做出正確決策所需要的「語意」與「狀態」。

為什麼需要 AI Context Layer？

從「數值」到「語意」的關鍵轉化

沒有 Context 的困境

傳統傳感器只會告訴 AI Sensor_03 = 1。AI 無法直接理解這是什麼意思，需要大量的底層開發與對接工作，且容易與實際場域脫節。

Friendtrol 的解決方案

經由 FAS 軟體定義後，AI 接收到的是 ParkingSlot_A12 = Occupied。 數據被賦予了清楚、可理解的語意，AI 可以直接進入「理解場域狀態」的層次。

AI Context Layer 架構

  • 3

    AI / Application Layer

    模型、分析系統、應用服務 (直接使用已理解的 Context)

  • 2

    Friendtrol FAS / Context Layer

    語意轉換、狀態整合、設備標準化

  • 1

    Physical Layer

    感測器、設備、電源、網路控制器

三大核心價值

為 AI 應用開發商與系統整合商打造

多元設備整合

Device-Agnostic Integration。無論品牌或通訊協議，將感測器、電源、網路設備統一納入 Context 架構。AI 無需為了不同設備重複開發。

資料語意定義

Context Tagging。類似 LLM 的 Token 概念，為每一筆數據賦予意義。AI 不再處理底層差異，而是直接獲取「車位已滿」、「設備異常」等明確狀態。

即時 Context Pool

AI 不需要知道資料來自哪個品牌的設備，只需要隨時查詢 Context Pool。讓 AI 從「離線分析」進化為「即時決策」與「即時反應」。

穩定的硬體基礎

Friendtrol 提供強大的邊緣運算裝置與整合閘道器，作為 Context Layer 的物理載體，確保數據採集的穩定性與即時性。

Friendtrol Controller

整合控制器

具備多埠連接能力，負責實體層設備的訊號介接與初步彙整，支援多種通訊協定。

Friendtrol Compact Gateway

邊緣閘道器

輕量化設計，適合分散式部署，負責現場數據的即時擷取與上傳至 Context Pool。

應用場景示例

智慧停車場

Context 定義

車位狀態、車流、電力、網路品質

AI 應用

即時導引、異常佔位判斷、能源最佳化

智慧建築

Context 定義

空間使用、設備狀態、人流密度

AI 應用

自動節能控制、使用率分析、預測性維護

工業設施管理

Context 定義

設備運轉、異常事件、供電與網路

AI 應用

風險預測、營運最佳化、即時告警