Google釋出全新TensorFlow物件辨識API：不僅可在手機運作，甚至不用聯網|數位時代 BusinessNext

更輕巧的TensorFlow，將足以應付在行動裝置上運作

前年Google宣佈開源自家的深度學習平台TensorFlow，接著在今年二月的TensorFlow開發者大會上推出「TensorFlow 1.0」。

Google在當時表示，在TensorFlow發表的第一年裡，就協助工程師、藝術家、研究人員取得巨大研究進展，這些研究包括了機器翻譯、早期皮膚癌偵測等，共計應用在多達6,000個開源資源程式庫中；同時，Google也成功將這項技術應用在Nest Cam、圖片蒐尋、街景地圖上。

Google稱投入大量的時間在全新的TensorFlow物件偵測API上，讓開發者跟研究人員更容易辨識單一圖片中多個不同的物件；模型中包括偵測API、卷積神經網絡，特色是可以更容易在像是手機等較不複雜的裝置上運作。

推出輕巧版的TensorFlow之所以重要，在於如果模型是在一般的裝置上運作，每次都必須將資料轉移到雲端，過程不僅麻煩、導致延遲，還需要一個功能齊全的網路連結，方便數據傳輸，而這並不是一個有效率的方法。因此Google所釋出的新版本，將會更輕巧、足以在行動裝置上運作。外媒《The Tech Portal》評論，雖然在行動裝置上仍不能發揮100%實力，但功能已經足以應付基礎使用，而且不需要網路連結。

Facebook、蘋果也曾投入努力

TensorFlow物件偵測API可以訓練的檢測模型包括MobileNet、卷積神經網絡等，這些模型可以應付物件偵測、及地標辨識，且可以在雲端進行訓練。

Google、Facebook、蘋果都曾投入不同努力，去年秋天，Facebook宣布推出專為手機設計的機器學習框架Caffe2Go，也被用於Facebook的風格特效相機；今年在Google I/O亮相的TensorFlow Lite自家精簡版的機器學習框架；剛落幕的WWDC 2017蘋果推出了Core ML，試圖降低在iOS裝置上運行機器學習的困難度。

TensorFlow物件偵測API可以在這裡找到，Google重新設計得更加操作簡單，整個工具包搭配一個Jupyter筆記本及基於Google雲端的評價體系。

當無人機、無人船失去衛星定位訊號，還能繼續完成任務嗎？這道問題不只考驗導航設備的精度，更牽涉不同技術如何搭配，才能兼顧成本、可靠性與實際部署需求。

要理解自主載具如何在衛星訊號中斷時持續導航，得先認識「慣性導航」。互宇向量執行長鍾宏彬拿棒球作比喻：投手把球投出去後，球沒有GPS或遙控器，仍會依照出手角度、力量與旋轉向前運動。慣性導航則透過感測加速度與旋轉變化，持續推算載具的姿態、速度與位置。不過，慣性導航的誤差會隨時間累積，衛星定位訊號一旦中斷，位置推算也可能逐漸偏移。因此，自主載具需要不同定位與感測技術相互配合。2022年成立的互宇向量，便從這項需求切入，協助客戶選擇適合的導航技術，並將系統整合到產品中。

先定義任務，再決定導航規格

「以終點當起點。」鍾宏彬如此形容互宇向量的產品開發原則。相較於先提供設備、再由客戶自行整合，互宇向量在開發初期便參與討論，了解客戶要完成什麼任務，再決定性能、材料、演算法與預算。這套方法稱為「前端部署」。

以無人機精準投送為例，客戶希望載具不只抵達指定區域，還能接近建築物完成投送。飛行距離、定位精度、是否有人遙控，以及衛星訊號中斷後需要自主運作多久，都會影響系統設計。互宇向量必須先釐清這些條件，再選擇感測元件、調整導航架構，而不是直接套用既有產品。

互宇向量的技術涵蓋光纖陀螺儀（FOG）、慣性量測單元（IMU）、姿態與航向參考系統（AHRS），以及GNSS／INS融合導航方案。團隊曾與產業夥伴在實際水域驗證無人船導航系統，也透過觀音山隧道測試，觀察衛星訊號中斷時的導航表現。

對客戶而言，驗證的重點在於系統能否在任務要求的時間內維持足夠精度。互宇向量也不一定選用最高規格的零組件，而是依照需求調整演算法、材料與系統配置，必要時整合其他供應商的技術，減少客戶自行開發、測試與整合的時間及成本。

從光纖陀螺到系統整合，互宇向量把技術推向可部署的產品

鍾宏彬2010年投入光纖陀螺核心技術研究，2016年共同創辦極星光電。當時核心元件的客戶多具備自行整合能力，應用市場相對有限。他逐漸意識到，若想讓技術接觸更多使用者，就不能只停留在零件，還得往感測模組與完整系統發展。2022年成立互宇向量後，鍾宏彬延續過去累積的技術，採取合作設計製造（JDM）模式，讓團隊從產品開發初期便參與設計與驗證。

他把這種服務形容為「高階料理包」：客戶不必自行採購所有原料、研究怎麼煮，而是由互宇向量協助整合適合的技術，完成產品部署。公司不走低價、拚量路線，而是選擇與少數具有長期需求的專業客戶深入合作。目前團隊服務約12家核心客戶，透過持續參與產品開發，累積技術與合作經驗。

航太市場考驗的不只是技術，還有供應鏈與驗證能力

航太是互宇向量積極拓展的市場。目前約四成業務聚焦航太應用；2023年，團隊也與國家太空中心（TASA）展開策略性合作，推進MIOC與FOG技術的太空應用。

航太產業尤其重視「飛行履歷」（Flight Heritage）。鍾宏彬打趣地說，普通杯子就是杯子，但如果真的上過太空，「它就變成太空杯」。設備即使通過完整的地面測試，仍不等於經歷過發射與太空環境。對國際航太客戶而言，實際飛行驗證是評估設備可靠性的重要依據。鍾宏彬回憶，團隊過去花了兩、三年尋找海外企業客戶，始終不得其門而入。後來有國際業者得知互宇向量與國家太空中心合作，反而主動找上門。這段經驗讓他體會到，進入航太供應鏈除了技術能力，還需要讓國際客戶看見合作經驗與可信度。

從中央大學到蘆竹，桃園產官資源如何成為互宇的產業支點？

互宇向量與桃園的淵源，早在公司成立前就已開始。鍾宏彬從中央大學求學、攻讀博士到投入研究，一路留在桃園；第一次創業落腳楊梅，互宇向量則從青埔搬到蘆竹，建立廠辦空間。他笑稱，自己就像桃園「生出來的baby」。

桃園及北部地區聚集電路板、電子製造與機械加工等供應商，具備成熟的產業基礎。不過，部分業者長期專注既有市場，未必想過自身技術還能延伸至無人載具與航太應用。鍾宏彬舉例，互宇向量曾與傳統機械加工業者合作，協助對方了解航太供應鏈的品質驗證與製造要求，探索跨入新市場的可能。對這些業者而言，挑戰未必是技術能力不足，而是過去缺乏接觸航太應用的機會，不熟悉相關規格與驗證流程。

創業過程中，互宇向量也持續接觸桃園市政府青年事務局及相關局處、育成體系，參與創業交流與產業展會。鍾宏彬看重的是這些場合能讓團隊認識不同領域企業，拓展未來合作的可能。包括Meet桃園＋在內的創業輔導與產業交流平台，也為在地新創提供接觸產業資源的機會。

從光纖陀螺核心元件走向完整導航系統，再延伸至航太合作與海外市場，互宇向量逐步建立從任務規劃、技術整合到系統驗證的能力。接下來，如何運用桃園既有的電子製造與精密加工基礎，找到更多能共同開發產品的夥伴，將是團隊拓展國際市場的重要課題。