2025 年 6 月 26 日，Atomrock 執行長 Kevin Tseng 於 AI Taiwan 未來商務展發表演說，主題為《當設備開始發聲：音訊 AI 如何預測製程風險》。
Kevin 以輪胎滾輪系統為例：每當橡膠輪胎進出系統時會產生特定聲響，當輪子磨損或出現問題時，聲音會跟著變化。過去工廠為了保險起見，採固定每六個月更換一次的做法，卻忽略了每台車輛的使用差異，造成人力與成本浪費。
現在透過部署在邊緣端的音訊辨識模型，Atomrock 可依每台車實際發出的聲音判斷是否需要更換輪胎，真正做到「依狀況決策」，而非「依時間更換」。這些模型不是從外部資料訓練出來，而是來自客戶自己工廠的聲音資料，在 Atomrock 的雲端平台上進行訓練後再部署回現場設備上運作。資料來源一致，模型才有可靠穩定的判別力。
除了聲音之外，Atomrock 也同樣處理影像與其他感測資料，把企業內部資料與現場設備結合起來，讓 AI 真正能與場景貼合、能落地運作，目前已在日本智慧城市與港口等場景實際應用。
