亞馬遜、eBay創辦人都挺他,台美混血AI新創完成740萬美元A輪融資,進軍居家保全市場
亞馬遜、eBay創辦人都挺他,台美混血AI新創完成740萬美元A輪融資,進軍居家保全市場

台美混血新創Deep Sentinel傳出好消息,宣布已經完成740萬美元(約合新台幣2.25億元)A輪融資。這輪融資領投的是Shasta Ventures,這家創投曾是2014年被Google以32億美元併購的Nest早期投資人;而跟投的則有亞馬遜創辦人貝佐斯(Steve Bezos)個人投資公司Bezos Expeditions,以及eBay創辦人歐米迪亞(Pierre Omidyar)旗下創投UP2398,和Lux Capital。

Deep Sentinel是大衛.賽林格(David Selinger)和陳昭穎(Winston Chen)共同創辦的公司。擔任執行長的賽林格曾經是亞馬遜資料科學團隊創始人,曾為亞馬遜打造商品推薦系統,而後他共同創辦線上房屋仲介公司Redfin,和個性化商品推薦服務公司RichRelevance,是一名連續創業家;而領導工程團隊的陳昭穎在台灣出生長大,近年赴美國矽谷工作,曾在FlipTop、Banjo和Quid等公司擔任工程師,曾將矽谷經歷出版成《砍掉重練》一書。

運用深度學習,挑戰傳統居家保全市場

陳昭穎表示,他和賽林格是在網路上認識,也因為彼此在美國的切身需求,決定要一起解決居家安全問題。

不同於台灣多公寓式住宅,一般只會有一個出入口,幅員廣闊的美國則是有很多獨棟房屋,也多會有前院、後院,甚至是游泳池等戶外空間。因此,當美國家庭要裝設居家保全系統時,第一個問題就是需要安裝多個感應器,而且多半只能防護室內安全,「如果有人跑到你家後院,你也不知道。」陳昭穎說,「另外一個問題,就是誤報率很高。」

他表示,在美國某些地區,誤報的比率甚至高達99%,而且如果出動警察到府後發現是誤報,住戶就會被罰款,但這些罰款其實也還不及出動警察所要耗費的成本。同時也因為誤報率太高,在有些地區這些警報甚至會被忽視。此外,傳統的保全系統雖會錄製畫面,但當真正有犯罪發生時,這些畫面多只能用於事後蒐證,不能即使反應。這些就是Deep Sentinel想解決的問題。

「我們想做的不是監控系統,我們想挑戰的是保全業。」陳昭穎表示 ,他們以攝影機當作感測器,利用深度學習和機器視覺技術,擴大居家保全的範圍,也減少誤報的機率,並希望達到在事前就能預防犯罪發生的目的。他舉例,今天當攝影機感測到異常,住戶可以即時看到現場畫面,然後選擇通報警察或是直接嚇阻等等方式。「我們想要歹徒還沒進你家,就幫你抓到,甚至幫你把歹徒嚇走。」

陳昭穎表示,已經有多個家庭開始測試他們的產品,反應都不錯,同時他們也持續累積數據資料,預計今年下半年就可以完成產品,明年開始量產。他們相信目前市場上的競品多還未能整合深度學習技術。

不只有台灣創辦人,也在台灣建立研發團隊

而居家保全雖然是一個相對封閉且擁擠的產業,但陳昭穎相信他們的解決方案比傳統保全的解決方案更能吸引新世代年輕人使用,而且Deep Sentinel背後還有亞馬遜和eBay這兩大通路當靠山。

除了軟硬整合的產品銷售之外,陳昭穎表示他們也有意設置客服中心,如當用戶熟睡或無法即時察覺異樣時,客服人員就可以主動幫用戶處理緊急狀況,例如當場和歹徒通話,或是報警等。

Deep Sentinel
Deep Sentinel在台灣建立研發團隊,圖左為軟體工程師許邱翔;右為 Mobile Lead Engineer葉建胤
圖/ Deep Sentinel

而值得注意的是,Deep Sentinel不只有共同創辦人是台灣人,實際上他們也打算將台灣作為軟硬體研發中心,目前在台灣已經有兩名工程師,也還在持續招募成員。而美國團隊則以行銷、產品為主,目前有七個人。

陳昭穎表示,其實最一開始團隊成員對台灣不熟悉,「他們只知道中國。」他說,差點就要去找深圳找合作夥伴。但陳昭穎知道,其實很多高階監控裝置或是如GoPro這樣的產品,其實都出自台灣,因此他提議將研發能量放在台灣。

他也提到,除了持續在台灣招募人才和尋找企業合作夥伴,因應科技部先前提出「送博士生到矽谷」計畫,他們也很歡迎這些人才到美國加入他們。


Deep Sentinel小檔案
成立:2016年5月
創辦人:大衛.賽林格(David Selinger)、陳昭穎(Winston Chen)
業務:智能居家安控
員工數:9人
A輪融資金額:740萬美元

關鍵字: #機器學習
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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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