電動車、自駕車熱議不斷，隨著汽車電子化趨勢加深，車用電子相關元件的需求更加強勁，但因涉及車輛安全、環境試驗等的問題，品質要求相對嚴格，然至今仍有許多製造業者在品檢這塊仍舊以人工目視檢測為主，而少子化造成的人力缺口更是讓此雪上加霜，如何突破品檢的人力瓶頸，也成為目前製造業者最想解決的難題。

以車用電子市場舉例來說，其中電極鋁箔是車用電子被動元件的關鍵材料，鋁箔廠立敦科技也看好車用電子市場商機，近年來積極從消費性電子切入車用電子戰場，然過去在電極鋁箔的品檢流程上，從人工目視進展到，僅能檢測單一瑕疵的破洞檢測機，都無法改善品質檢測相當重視的漏判率和誤判率問題，立敦科技因此與新創公司開必拓共同合作，導入人工智慧(AI)品檢方案，運用影像辨識技術，提升產線的品質與效率。

立敦科技發言人陳昌源表示，以過去在消費性電子產品的品檢要求來說，大約可容許2~10%的瑕疵誤判率，但品質要求相對高的車用電子，則應保持0%的漏判率，同時維持小於0.5的誤判率，如此嚴格的品質要求，已非單純靠人工就可判斷。

立敦科技從2017年開始與開必拓展開合作，這也是首次市場針對電極鋁箔產品開發AI品檢方案。透過整合光學鏡頭以及AI演算法組成的軟硬整合設備，相較之下能有效處理極複雜、且難以透過肉眼辨識的瑕疵，將漏判率維持0%、誤判率0.41%的基準上。甚至可進一步將辨識瑕疵的種類，從過去僅能辨識破洞單一瑕疵，提升到包括汙點、印痕等十數種瑕疵種類。

此外，不僅於品質的提升，立敦科技透過AI也將品檢流程從過去人工抽檢模式轉變為線上24小時全檢。陳昌源表示，其中最顯著的差異，是可即時抓錯，避免無謂的生產浪費，因電極鋁箔屬於連續性濕製程，過去立敦科技最常遇到的問題，就是當產線發現瑕疵時無法即時回饋給前段製程，生產剎車不及，因而產生大量報廢品。

目前立敦科技在台灣全產線已陸續完成此AI方案的部署，而自2017年導入以來，立敦科技全產線也已在品檢流程中全面汰換人力，而面對製造業者最好奇的投資報酬效益，陳昌源也透露導入後大約1年多即可回收。