AI와 현실 사이,그 다리를 데이터로 놓습니다.
AI는 현실에 닿지 못합니다. 알파온은 산업 현장에 직접 들어가 AI가 쓸 수 있는 양질의 데이터를 만듭니다. 데이터가 시작되는 센서와 회로부터 직접 다룹니다.
문제는 모델이 아니라 현장입니다.
아무리 뛰어난 모델도, 아무리 많은 개발자도 공장 바닥의 신호에는 닿지 못합니다. 디지털 세계와 물리 세계는 여전히 끊겨 있고, 대부분의 현장엔 애초에 쓸 데이터조차 없습니다.
AI가 닿지 못하는 현장을,알파온이 연결합니다.
그래서, 없던 데이터를 직접 만듭니다.
센서와 회로부터 클라우드와 AI까지 데이터가 만들어지고 AI에 닿기까지 전 과정을 직접 갖췄습니다. 현실의 데이터는 사올 수 없습니다. 현장에 가서 센서를 놓고 신호를 잡아야 비로소 생깁니다. 아무도 하려 하지 않는 이 일을 알파온이 가장 잘합니다.
양질의 데이터는 한 층에서 나오지 않습니다.
믿을 수 있는 데이터는 센서 하나로 끝나지 않습니다. 무엇을 잡을지 어떻게 보정할지 무엇을 버릴지 전 구간을 알아야 합니다. 데이터는 많다고 좋은 게 아닙니다. 무엇이 가치 있는지 아는 것이 절반입니다. 센서부터 AI까지 직접 갖춘 알파온은 데이터의 처음부터 끝까지 품질을 책임집니다.
센서·회로 업체 · 통신·연동 SI · 클라우드 벤더 · AI 개발사
데이터 책임은 불분명. 구간마다 손이 바뀌며 데이터는 그 사이에서 샙니다.
센서 · 연결 · 인프라 · AI, 한 팀이 전부
데이터 품질은 알파온. 처음부터 끝까지 한 팀이 만들어 데이터가 새지 않습니다.
무엇을 모을지 아는 것에서 시작해 데이터의 처음부터 끝까지 한 팀이 책임집니다.
기술은 알파온이. 방향만 정하면 됩니다.
데이터가 없어도 기술을 몰라도 됩니다. 알파온이 진단하고 구축하고 운영하며 원하는 방향으로 데려갑니다. 필요한 건 무엇을 이루고 싶은가 하나뿐입니다.
진단
현장과 데이터를 파악하고 가장 빠른 길을 설계합니다.
구축
하드웨어부터 AI까지, 필요한 전 구간을 직접 만듭니다.
운영
안정적으로 운영하며 지속적으로 고도화합니다.
말이 아니라 만들어 온 것들.
레거시 현장부터 국제 공동연구까지, 현실의 데이터로 AI를 움직여 온 실제 실적입니다.
재실자를 인식해 스스로 온도를 맞추는 건물
Stanford University와 함께, 통합 센서 PCB와 비전 AI로 사람마다 다른 쾌적도를 실시간으로 읽어 냉난방을 자동 제어했습니다. 하드웨어 설계부터 AI까지 알파온이 전부 맡았습니다.
함께한 고객사와 연구기관
