用聲紋辨識解決Alexa痛點,和碩童子賢:AI將重新分配政府職業
用聲紋辨識解決Alexa痛點,和碩童子賢:AI將重新分配政府職業
2018.06.09 | Amazon

和碩以「跨越極致」為主題舉辦的年度發表會,展出人工智慧、筆電跟汽車電子新應用,由董事長童子賢跟技術長黃中于一起出面。

人工智慧應用發展快速,童子賢舉農業發展上,人不用跟耕耘機比賽體力,電腦時代人不必跟電腦比賽記憶力為例,他認為工具再厲害也是工具,政府跟民間面對AI,可以將腦力粗活由工具幫忙,動腦的工作現在很多都被AI挑戰,我們必須接受,就搶奪工作機會而言,AI時代或許是政府最受到衝擊。

童子賢說,達文西機器人開刀已經很精密,但如何操作仍須專業醫生導引,人必須適應這樣的變化,未來學習、政府跟醫療業都會受到AI衝擊,挑戰現有職位的分配。

也因此,他認為政府與民間企業,一樣都要「再組織」、「再學習」,必須思考如何在AI時代、數位時代,如何很好的運用新科技,提昇生產力、改善效率。

黃中于表示,和碩將積極策略布局AI (人工智慧)、機器人、AR (擴增實境)、AIoT (人工智慧物聯),並從AI橫向延伸多元應用,利用軟硬體整合宣示迎接AOE (AI of everything)時代來臨,展出的多數產品也都已到量產階段。

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和碩COMPUTEX展示全新機器人,包括家用跟商用機器人海姆達爾(右)跟家用機器人AQUA。
圖/ 王郁倫

AI功能整合,語音助理實用性進階

和碩召開2018年Computex成果發表,可以觀察到持續投入人工智慧基礎研究3~4年所累積的實力,跟2017年相比,2018年展現了優異的整合度,聲控平台不只是支援Google Assistant跟Alexa,更自有技術開發能聽懂國、台語跟日語的語音辨識引擎,再結合人臉識別跟「聲波識別」技術,語音助理聽聲辨人,未來Alexa跟小孩聊天,不再會意外有「聊出5000元訂單」的惡夢。

Amazon Echo熱賣也帶來許多意外,Alexa語音助理不僅可以查詢,更可以協助上網購物,不過這個貼心的功能也傳出不少慘案,比方小孩跟Alexa聊天,大人們一個不留神,可能小孩已經於聊天中訂購了一堆東西,送到家才發現不妙!

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和碩開發以Google Assistant為基礎開發的Amica+多人辨識語音助理。
圖/ 和碩

第一台人臉辨識缺換帳號語音助理

然而現在這種危機或許有解,和碩開發Amica+多人辨識語音助理,只有辨識到「對的人」才可能啟動特定權限。怎麼辨識對的人?人臉辨識及聲紋辨識。

厭倦每天對語音助理Say Hi嗎?Amica+也是世界首款藉由人臉辨識進行使用者帳號切換的智慧語音助理,走到面前,語音助理就自動知道你。

Amica+多人辨識語音助理有高畫質 (1080P)螢幕跟廣視角(120FOV) Camera,整合語音助理Google Assistant與Google Service,搭配和碩自行開發的深度學習影像辨識技術,讓這款語音助理不必說「Hi~Amica」,只要走近一公尺內,面對機器,機器人可以視覺辨識自動切換對的用戶帳號提供服務。

Amica+這一年來「進修」不少課程,除了頭上的臉部辨識鏡頭可以切換家中不同成員帳號,報告Google Calendar行程安排,也可整合了FB的Messenger Bot介面,當要留言給家人,對Amica+下語音指令後,Amica+等家人返家完成臉部辨識後就會自動報告留言內容,用戶也可以在Messenger上下文字指令,命令家中的Amica+開攝影機察看家裡狀況。

一定要走到智慧音箱前做臉部辨識才能下指令嗎?Amica+也有隱藏版的功能,就是利用「聲紋辨識」,當學習家中成員的聲紋資料後,Amica+可以聽出是爸爸還是媽媽來下指令,提供個人化服務,若小孩想來下指令去電商買「娃娃屋」,只要事前限制過小孩聲紋權限,那麼小皮蛋是不可能買得成功的。

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和碩開發的MARINA II語音助理可以聽懂台語,未來要教上海話也只要兩天,是和碩自主研發的語音辨識系統。
圖/ 和碩

台語也通,和碩語音助理Martina兩天學會上海話

Martina語音助理也進入第二代,相對第一年控制家電、回答天氣,這些技能跟Google與Amazon的語音助理差異不大,不過Martina一年後也精進到結合3D深度視覺與影像辨識功能,更成為和碩語音助理上唯一可以支援「中文跟台語、日語、英」等亞洲語系的語音助理平台。

2018年和碩在智慧音箱的聲控技術結合出現大幅優化,MARTINA II的多國語言溝通回應更快速,也能接近人類說話的節奏,不會類似銀行叫號「文字轉語音出現字與字之間的停頓」。

相對其他的語音助理平台多在Google Assistant或Amazon Alexa上去加值,MARTINA II則是一款純種由和碩軟體研發中心研發語音辨識技術,利用和碩自有人工智慧深度學習技術,透過神經網路(neural network)訓練,可因應客戶需要,支援多國語言語音辨識,和碩軟體研發中心主管透露,只要語言資料夠多,1萬多筆語音資料,「2天就能訓練MARTINA II去學會聽懂上海話指令」。

這個像石頭也像蛋的MARTINA語音助理,可以提供語言辨識雲給客戶,或連回和碩雲提供服務,所有的AI運算都在雲端完成。而鏡頭除可以分辨家中成員,還有3D鏡頭感測深度距離,感知使用者跟環境關連,當人走遠,播放音樂時會自動加大聲量,人走近就小聲。

聽得懂台語的MARTINA對家中長輩是好消息!和碩主管也表示,由於現代人語言複雜性高,中英混雜或中日與混雜的可能都有,因此MARTINA II也能分辨同時混和兩種以上語言的指令,比方「Hi MARTINA請幫我播放Adale的歌Hello」

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和碩董事長童子賢認為教育跟政府都要面對AI衝擊。圖為海姆達爾商用機器人。
圖/ 王郁倫

自走商用保全海姆達爾休息半小時就能工作9小時

海姆達爾(Heimdallr)則是一台「全時」商用二合一機器人,為什麼這樣說?因為內建電池,每充電半小時可以運作9小時,白天可以用人臉辨識及語音導覽等功能迎賓接待功能,還能幫忙送文件,晚間則可以轉為保全模式,由於日夜守護神聖任務,所以取名北歐神話中的守護神海姆達爾。

海姆達爾裡頭的心臟用的是NVIDIA 行動處理器 Jetson TX2,雲端監控後台能遠端控制、任務指派,並回報現場異常,目前,已有重要客戶採用開發中,預計下半年有機會量產。

AQUA則是家用機器人,有6軸運作配合馬達控制技術,除展現肢體靈活度,還能以環景360 度無死角的影像辨識與環境偵測,持續性分析空間中異常狀況,如: 火焰、空氣品質等,自動開啟空調或發出警報,利用卷積類神經網路(Convolutional Neural Networks,CNN)也可以分析使用者動作是否異常。

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和碩VisionUltra AR眼鏡已經跟故宮合作。
圖/ 和碩

黃中于表示,和碩推出有獨家專利的Slam自我導航功能,放在「海姆達爾(Heimdallr)」中,現場也展出居家安全監控系統Perla及電子座艙,支援V2X/LTE雙模車載資通訊系統。

和碩也展出199g全世界最輕的AR眼鏡,宣佈跟故宮合作,結合手勢操作,可以把翠玉白菜及清明上河圖真實呈現在眼前,拉近國寶藝術與人之間的距離。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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