Development progress

程式開發進度

以智慧眼鏡現場巡檢、AI 影像辨識、任務派工與後台協作為主軸，將目前已完成、整合中與下一階段工作拆成可追蹤的開發項目。

目前版本 Prototype v0.8

手機端 14 個後台功能分頁已串成可操作原型；真實 AI 模型、伺服器推播、長期資料庫與眼鏡 SDK 屬下一階段實機整合。

已完成 14 後台架構選單列出的手機端功能已完成可展示流程

開發中 4 AI 模型 API、權限登入、推播服務、後台資料庫需實機串接

待串接 6 GPS、相機、語音、通知、JSON 匯出、本機續傳可在瀏覽器環境測試

部署狀態 Live Docker 已接上公開網站，可直接以手機瀏覽測試

Module status

功能模組進度

完成 專案頁與 Header 導覽 計畫說明、應用程式、後台架構選單與程式開發進度分頁一致化。

完成 手機巡檢 App Prototype 巡檢、任務、預警、履歷四個主要分頁已可互動切換。

完成 Docker 外網部署 修改後透過 Docker build 重新部署到公開網站。

整合 AI 影像辨識流程 前端已完成拍照與判讀結果呈現，下一步接模型 API 與資料庫。

整合 弱網同步佇列 目前有前端佇列概念，需接上後台同步狀態、重試與錯誤紀錄。

整合 任務派工與預警 展示流程已完成，需補後台角色、派工 API 與推播服務。

待開發 後台管理介面 建立影像判讀資料庫、病例標註、權限管理與決策儀表板。

待開發 GPS / 相機實機串接 由瀏覽器權限與行動裝置 API 取得位置、照片與時間戳。

待開發 ESG / 產銷履歷串接 將巡檢紀錄轉成可追溯資料，提供後續報表與外部系統介接。

Effect and feasibility

完成 巡檢、拍照、GPS、端側檢核 可用手機相機選圖或拍照；HTTPS 環境下可向瀏覽器請求 GPS 權限，並將結果寫入履歷。

完成 AI 判讀流程、HUD、語音回饋 已完成判讀流程模擬、風險分級、信心值、建議動作、HUD 文字與瀏覽器語音播報。

完成 任務、預警、熱區、履歷、弱網續傳 AI 結果會自動建立任務、預警與履歷；弱網模式會先暫存，恢復連線後同步。

雛形 遠距獸醫 / 植醫協作 可建立會診案件並帶入場域、GPS、診斷、風險與任務摘要；目前仍是前端本機資料。

雛形 影像判讀資料庫 每次 AI 判讀會建立訓練資料候選，包含診斷、信心值與待覆核狀態。

雛形 決策儀表板與 ESG 摘要 儀表板會統計風險占比、同步率與平均處置時間；ESG / 產銷履歷可輸出 JSON 摘要。

需後端 真實 AI 模型判讀 靜態網站不能直接提供正式模型推論、模型版本管理、人工覆核與訓練資料治理。

需服務 真正推播與多人後台 瀏覽器可做本機通知，但跨裝置推播、登入權限、角色分工與資料庫需要伺服器。

需硬體 智慧眼鏡 HUD SDK 串接 目前以手機畫面與語音合成模擬 HUD；要上眼鏡需 Rokid / 眼鏡端 SDK 與實機測試。