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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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