初探穿戴裝置,創意引晴首推 Google Glass影像辨識
初探穿戴裝置,創意引晴首推 Google Glass影像辨識
2014.06.13 | 技能

[241期雜誌精選]以影像辨識技術起家的創意引晴,1個月前首次對外發表Google Glass影像辨識功能。未來消費者在博物館看展時,便能租用Google Glass,透過辨識看到更多作品介紹。

5月14 日,Google 正式宣布在美國開賣GoogleGlass 開發者版本,市場預估消費者版最快在今年底就能上市。面對這個未來可能大幅改變消費行為,甚至全球產業趨勢的重量級產品,各開發商莫不積極投入相關應用,希望搶得先機。來自台灣的影像辨識公司「創意引晴」,就是其中之一。

4月中,創意引晴才剛對外發表運用在Google Glass上的影像辨識技術,只要將Google Glass的鏡頭對準欲辨識的物體,在1秒內即可辨識成功。這不僅是台灣第一個,在全球更是繼圖像辨識和AR開發商Blippar之後,應用在Google Glass的影像辨識技術。

成立於2008年的創意引晴,以影像辨識技術起家。目前已跟屈臣氏、安麗、讀冊、日本最大的型錄購物公司合作,使用者用手機鏡頭對準產品圖片,便可立即辨識,接著顯示更詳細的產品介紹。創意引晴提供雲端租用方案,依廠商辨識的商品數量收取月費,目前公司年營收約在1,500萬到2,000萬元左右。

看準穿戴式裝置的風潮,創意引晴也在今年1月開始投入,不到兩個月時間便已開發完畢,「先選眼鏡,因為這跟影像辨識最有直接關連。」創意引晴執行長黃俊傑說。

他分析,應用影像辨識的首要挑戰,便是連網環境的問題。過去用手機拍照後,照片先傳到創意引晴的伺服器,系統再依圖片的顏色、外型、字樣進行辨識,處理完畢再回傳資訊,這一連串過程考驗網路速度是否穩定。因此後來創意引晴也開發離線版,將圖資存在手機App裡,加快辨識速度。這次開發的GoogleGlass,就是離線也能使用的版本。

只不過這就接著考驗裝置的運算能力。「手機運算能力沒有電腦好,要辨識得又多又準又快很難。」黃俊傑說。因此團隊不斷在圖像搜尋引擎或資料結構上優化,減少資訊辨識量,確保近一、兩年推出的裝置都能負荷。

優化使用者體驗

此次應用在Google Glass上,除了考慮裝置的運算能力外,最大的挑戰在於使用者體驗。受限於GoogleGlass的既有操作方式,使用者戴上眼鏡後,需先說「OK,Glass」才會開始運作,接著滑動進入操作選單,再用聲控方式選擇創意引晴的應用程式,開啟後才能拍照辨識,最後將相關資訊顯示在眼鏡鏡片上。「這是完全不同的使用行為,現在步驟很多,希望未來能優化使用者體驗。」

黃俊傑表示,目前正朝向自動偵測的方式改進,像是透過偵測眼球軌跡,得知使用者正在注視某個物體,就直接拍照辨識,現在創意引晴也正跟Google台灣攜手研究最好的使用體驗。「Google Glass不像手機,已經發展出一套行之已久的模式,但這也是機會,你有辦法先提出一套理論跟作法,就能在業界變成領導者。」

至於未來的應用情境和商業模式,黃俊傑認為,由於Google Glass一支售價1,500元美元,折合台幣約4萬5千元,短期內較難普及到一般消費市場,因此初期先瞄準商用客戶。他透露,目前已跟台灣的博物館開始接洽,消費者看展時,可一次性租賃Google Glass,再用Google Glass辨識作品,看到更多介紹,最快7、8月後就能看相關應用。(更多精彩內容請見2014年6月號《數位時代》「雲端門市Open!」,全國7-11、誠品等各大書店熱賣中。尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第241期)

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以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範
以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範

當全球聚光燈都匯集在那動輒使用上萬顆圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)、耗能堪比核電廠的資料中心時,另一場關乎AI永續發展的運算革命正悄悄發生。這場革命的核心,是如何以更低能耗、更高效率的方式支撐下一世代的人工智慧。而耐能智慧(Kneron)正是這場轉變的推動者之一。

早在2015年,當多數企業仍沉浸在雲端運算帶來的紅利時,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠便選擇了「邊緣運算」之路的賽道,投入AI系統單晶片(System-on-Chip, SoC)與神經網路處理器(Neural Processing Unit, NPU)的開發。「如果 GPU 是需要龐大設備才能運行的錄影帶,中央處理器(Central Processing Unit, CPU)是性能平庸的 影音光碟(Video Compact Disc, VCD),那麼 NPU 就是能在輕薄裝置中高效運算的 MP3。」劉峻誠用一個簡單的譬喻如此描述著,這不只是晶片製程的改進,而是從架構層重新定義AI運算的方式。

十年磨一劍,如今耐能智慧的NPU晶片已成功進入物聯網、安防、車用與伺服器等不同領域。從智慧水表、穿戴裝置到車用語音系統,乃至企業伺服器與工業應用,都能在有限功耗下執行即時AI運算。合作夥伴從國內上市櫃企業到歐美等地的國際大型企業,都能看見耐能智慧身影,「我們從GPU、CPU進不去的地方出發,讓晶片像樂高積木一樣,從只需一顆晶片的穿戴式裝置,到需要多顆晶片的伺服器,都能使用我們的晶片。」劉峻誠說。

面對算力與能源雙重瓶頸,耐能智慧以新架構迎戰生成式AI時代

面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於
面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於雲端,必須開發能兼容多模態資料並在低功耗環境下運行的自主架構。
圖/ 數位時代

「語言模型和影像模型的資料處理方式完全不同,」劉峻誠解釋到,語言模型要短時間內處理大量資料,但影像模型則需要長時間、連續的低流量傳輸。而傳統AI架構無法同時兼容這兩種特性,這造成了終端AI應用面臨「資料流衝突」的瓶頸。也正是在這樣的挑戰下,成為耐能智慧下一階段的技術突破口。生成式AI不再只屬於雲端,運算正快速轉移至終端,從智慧家庭到醫療、車用、製造現場,都迫切需要能在低功耗環境下即時運行的AI系統。

但更大的壓力來自能源現實與國家安全。劉峻誠表示,GPU架構的能耗與散熱需求驚人,一個大型AI資料中心每年電費可高達60億美元,碳排放量更是巨獸等級。「如果繼續用GPU支撐生成式AI,將會對淨零碳排的目標帶來嚴重衝擊。」劉峻誠坦言並進一步指出,臺灣雖是全球GPU製造重鎮,但本地可用算力有限。「我們製造了全世界近8成的GPU,卻沒有自己的算力,」他語帶無奈,「如果國家級AI應用仍須仰賴境外基礎設施,國家的核心技術與自主權將受制於人,不利於在AI時代掌握主導地位。」

因應這場可能產生的算力主權的危機,耐能智慧決定以「多模態資料流衝突」與「低碳永續算力」這兩項挑戰為目標,開發新世代AI晶片架構。為加速這場技術革命並將臺灣的自主架構推向國際,耐能智慧投入全新晶片KL1140的開發,並成功得到由經濟部產業發展署推動的「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(以下簡稱晶創IC補助計畫)的支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下,以實質政策補助鼓勵業者布局AI、高效能運算或新興應用等高值化領域的關鍵技術,提升臺灣IC設計產業的國際競爭力與韌性。

從晶片創新到主權AI,晶創IC補助計畫助攻耐能跨入新戰場

耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯
耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯著提升。
圖/ 數位時代

「KL1140最大的突破在於多模態資料處理架構的創新。」劉峻誠直言其中關鍵。在晶創IC補助計畫的挹注下,耐能智慧得以加速開發新一代晶片,這不僅是十年研發累積的成果,更是政策資源與技術創新的結合,象徵著臺灣在AI架構自主化道路上的重要里程碑。

這項架構革新,使KL1140在效能與能效上都達到顯著飛躍。相較於前一代產品,效能提升6至8倍、能耗比提升10倍、體積縮小至四分之一;以往需10瓦才能運行的任務,現在僅需1瓦即可完成。「你看GPU要加風扇、要水冷,而我們不用,」他笑著說,而這就是低功耗的力量。

這樣的設計,使KL1140成為真正能落地的AI晶片,既可部署於穿戴、車用與工業場域,也能堆疊成伺服器模組,實現了靈活的異構運算(Heterogeneous Computing)基礎建設。透過晶創IC補助計畫的協助,耐能智慧不僅強化晶片設計,更能整合模組、子系統與軟體生態,打造可供企業與政府使用的在地AI解決方案,邁向「AI基礎建設提供者」的新定位。劉峻誠也透露,目前KL1140晶片已開始導入國際主權AI專案,協助能源與環境條件嚴苛的地區,利用該晶片低功耗與高算力的特性,順利發展AI自主。

「我們不是在打造更大的GPU,而是在打造更聰明的AI,」劉峻誠強調。「主權AI的關鍵不只是算力自主,更是能源自主。」他認為,晶創IC補助計畫的核心價值在於讓臺灣的IC設計業者能從單一產品開發,邁向整體系統構建,具備定義新架構、主導新標準的能力。KL1140晶片的問世,不僅讓耐能智慧從邊緣運算邁入AI 核心基礎建設的新格局,更代表臺灣在全球生成式AI時代中,擁有以低功耗、高自主性技術參與未來競局的關鍵實力。

從製造到定義,臺灣AI自主的新起點

在生成式AI帶動的新一輪技術競賽中,算力的分配將決定未來世界的科技秩序。劉峻誠認為,臺灣若要在這場變局中保持主導權,必須擁有能自我定義的架構與技術。「我們不只是為企業造晶片,而是在為國家建算力。」他說。從十年前堅持走上邊緣運算的冷門之路,到今日以KL1140晶片開啟主權AI的新典範,耐能智慧的發展軌跡正體現了臺灣IC設計產業的潛力與決心。未來,耐能智慧將持續推動更高能效、更高彈性的AI架構,讓臺灣不僅能製造世界的晶片,更能定義世界的智慧。

|企業小檔案|
- 企業名稱:耐能智慧
- 創辦人:劉峻誠
- 核心技術:專注邊緣AI SoC專用處理器研發
- 資本額:新台幣6億7520萬元

|驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介|
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作,所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」,目標在於藉由半導體與生成式AI的結合,帶動各行各業的創新應用,並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下,經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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