微軟釋出開源的無人機訓練模擬器Airsim
微軟釋出開源的無人機訓練模擬器Airsim

無人機或無人車的開發者總有一種困擾,那就是要驗證AI究竟管不管用,免不了要打造機體,找空曠的地方測試是否會墜機或撞車等,發生不少損壞意外。好在微軟(Microsoft)針對無人機開發了AirSim模擬器且以MIT授權開源釋出 ,讓無人機、無人車的AI演算法可以在模擬的世界先好好測試一番。

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圖/ Microsoft

微軟的AirSim基於Unreal 3D遊戲引擎 ,提供一個非常高級細膩的虛擬世界,其中道路、樹木、房屋、電纜等障礙物一應俱全,陰影、反射也十分細緻,畫面的解析度、擬真度極高。用來訓練無人機、無人車的AI時,在這個極其逼真的世界裡可以盡情測試,不必擔心發生損害真實事物的風險。微軟表示,希望透過此舉幫助「機器人開發的民主化」,幫助資本有限的個人、研究人員和小公司,也能好好測試自己開發的無人機或無人車。

為什麼要在虛擬世界而不是真實世界中測試無人載具呢?主要是因為無人載具在移動的過程中,AI要學習區分陰影、實心物體、深色牆壁的差別,這要對其類神經網路做大量「訓練」,如果你把無人機造出來,讓它在真實世界進行訓練與測試,你可能要經歷多次花費昂貴的失敗;改在虛擬世界進行時,你就不用怕這些損失,而且本來在真實世界不方便也不能進行的,你都可以大膽地一再進行了!例如說虛擬世界的住宅區、高速公路等,這樣就避免在真實世界進行上的許多限制。如果你的無人機在住宅區測試,AI失手墜機了,砸傷人或損壞車子、房屋,不單打造無人機的費用沒了,還可能要負擔鉅額的保險理賠。

當然,因為是模擬的,所以也允許改變場景的體積大小與時間速度,來更有效率地訓練AI系統。為了好好「教育」無人機,所以這個軟體也要保持對真實世界模擬的高度準確,微軟表示,其模擬器會保持運用圖形處理技術的最新進展,提供最接近真實世界的細節,陰影、陽光眩光、陰霾和道路表面積水等都必須精確模擬好,這樣子AI才能好好學習。

此外,根據微軟的Ashish Kapoor在公司網誌文章中的說法,它應該也適用於任何類型的機器人,所以長腳的機器人應該也能受益。其他用途上,如果你有玩遙控飛機,也可以接搖桿或XBOX控制器,在這個模擬器裡面好好練習飛行技術呢。

本文授權轉載自:科技新報

關鍵字: #無人機
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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