這裡只放已經交付或正在進行的工作。除已獲同意者外，客戶與合作夥伴名稱不公開。
高雄港旅運中心
在高雄港旅運中心舉行的國際論壇需要讓中、英、日、韓四種語言的與會者同步看懂講者在說什麼。字幕要打在會場前方的 LED 牆上，而且會場不保證有可靠網路。
延遲要低到觀眾願意看，辨識要準到不丟臉，整套要能在一台電腦上離線跑，還要讓現場工作人員自己開得起來。
會場音訊即時進入本地推理管線，語音辨識與多語翻譯全在單機 GPU 上離線完成，字幕同步顯示在 LED 牆。附安裝程式、啟動前檢查工具、操作與維護手冊、教育訓練計畫。
下一步：下一步可串接企業知識庫，讓翻譯更懂專有名詞；並在會後以 AI 產出逐字稿摘要。
智慧綠建築業者
一家智慧綠建築業者自行開發了物業管理系統與建案交屋管理系統，涵蓋空間預約、設施巡檢、維護排程、廠商、公告與班表。功能齊全，但畫面多、步驟多，第一線物業人員要記住很多操作。
一句話裡常常有好幾件事，例如「取消 7/24 的 KTV 預約，順便把瑜珈教室改成半小時」。系統裡有時段格、抽屜表單、要另外儲存的子表單，還有會擋住按鈕的通知橫幅。交屋系統同時管理多個建案，戶別編號會重複，挑錯建案就是改錯人的資料。
VALA 直接操作這兩套系統的畫面，對方不需要改程式，也不需要開 API。我們為這個客戶建立專屬設定，寫入系統的操作習慣。任務沒說清楚是哪個建案，VALA 會先問，不自己挑。每次更新都在真實系統上完整驗證，確保新功能不讓舊功能退步。
下一步：合作夥伴後續將向業界推廣，讓更多物業團隊用一句話完成日常作業。
港灣水下纜線的異常若太晚發現，代價極高。現有方案只用單一模型，判斷能力有限。
監測資料是多感測、多尺度的時間序列，異常樣本稀少，又要讓現場人員看得懂為什麼警報。
我們以多種演算法並行比較，搭配特徵工程與可解釋性分析，目標是比現有方案更早、更準地發出警訊，並說明依據。
目前狀態：已確定合作，年底進入具體範疇討論。機器學習是 D&L 技術的起點，這個案子我們非常看重。
