Exyn——無人機版自動駕駛系統：結合AI繪製環境3D圖，沒有GPS訊號也能飛至目的地！|數位時代 BusinessNext

AI描繪3D環境圖，在不同情境下做出接近人類水準反應

這套「無人機版自動駕駛」（Autopilot）AI軟體，由出自賓州大學GRASP實驗室的新創團隊「Exyn Technologies Inc.」開發。Exyn融合多種不同感應器，使得無人機在處理不同環境的狀況下，也能做出接近人類水準的反應。

「AI無人機要能夠了解自己所處環境的樣貌，比起自動駕駛技術更加困難。」Exyn創辦人Vijay Kumar表示，因為無人機所處的高空環境，需要處理的狀況比起有交通號誌引導的路面交通來的複雜，要避免撞到行人、樹木、大樓及其他飛行器，在沒有地圖資料可循的空中，無人機需具備更多機動性，同時也可能面臨沒有GPS訊號的風險。此外Kumar補充，車輛因為行駛在路面上，因此可以帶著較大顆的電池同時不影響行駛，但無人機除了要一次帯足飛行所需電力，電池還不能過重影響飛行，更具挑戰。

在釋出的影片中，可以看到使用Exy這套AI系統的無人機針測周遭環境並描繪出地圖，接著從辦公室中起飛點，避開柱子、行人、傢俱一路航行到最近的大門前停下，整個過程不需人工操作，飛行路線也不需事前設定，只需要在起飛前告訴無人機最終的目標（找到最近的大門）即可。

自動修正環境資料，將可替人類執行高度危險任務

「我們融合不同的感應裝置，使無人機自行繪製出環境3D圖，我們只需給無人機起飛位置及最終目標兩項條件即可，起飛後會透過AI軟體反覆修正飛行周遭的地圖來完成任務，因此就算環境光線不足、充滿障礙物、甚至離網（沒有GPS訊號）情況下依然能順利飛行。」Exyn的首席工程師Jason Derenick解釋，Exyn這套AI能在任何無人機上運作，從市面上常見的大疆（DJI）無人機，到不同研究領域及龐大無人機工業，Exyn公司稱，未來公司目標是直接從雲端即時更新圖資，達到自給自足的無人機目標。

Exyn由IP Group這家創投所支持，面對其他像是Skydio及Airobotics無人機軟體公司競爭，執行長Nader Elm期待這套「無人機版自動駕駛」可以應用在盤點大型倉庫貨物、礦坑探測、建築工地安全檢查，這些高度危險或人類難已抵達的區域執行更多工作，發揮更多影響力，這項新科技若普及，也能有效降低時有所聞的無人機衝撞意外。

走進蔬果加工廠，同樣是100公斤高麗菜，最後能做出多少成品？答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件，客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言，這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例，即使機械手臂已經訓練好辨識特徵，面對形狀各異的蔬菜，仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數，卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作，成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據，先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶，業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察，農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中：該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力，都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單，現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格；如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP，再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量，逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談，了解採購、派工與品管的作業方式，再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正，才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物，宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識，輔助產線末端檢查。林佑澤表示，每批農產品品質不同，比起單看良率，他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積，宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型，減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好，乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業，宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動，生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限，開拓附加價值更高的加工業務。

不過，乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間，不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同，反覆試做不僅增加成本，也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話，前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工：先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性，再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備，並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備，最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數，希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線，減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工，想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說，果乾目前更像是展示技術能力的產品，未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業，乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力，宜展便有機會從既有蔬果供應鏈，切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園，驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化，宜展也開始思考，這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園＋後，宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到，天際線協助邀集不同局處了解團隊需求，並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作，增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源，更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶，先前中南部連日降雨，蔬菜供應受到影響，宜展便從北部調度蔬菜，以不同產區互相支援，降低天候對供貨的衝擊。此外，團隊也透過天際線資源，獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導，並成功榮獲金賞獎肯定，除了展現產品的創新與設計實力，也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步，宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域，將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗，轉化為可複製、可優化的營運管理模式，帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出，未來若要跨區域擴張，不可能每到一個新地方，就把原有團隊整批搬過去。因此，宜展希望將資深員工的實務經驗，轉化為標準化流程與數據模型，結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策，讓新場域能依據當地條件快速調整，降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園，宜展接下來要驗證的，是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法，是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度，提升擴張效率，讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。