要成為AI領域的微軟!太奇雲端靠AI邊緣運算讓終端裝置也能接地氣
要成為AI領域的微軟!太奇雲端靠AI邊緣運算讓終端裝置也能接地氣

「現在你看到的即時影像都是由AI去做偵測、辨識,而且所有分析在Edge端就完成」太奇雲端總經理李承勳對著投影幕上的監控畫面說道。

隨著智慧時代的浪潮來臨,將AI應用於安防領域的企業越來越多,但符合邊緣運算架構的新創,他們卻是少數。「 其實邊緣運算(Edge computing)的世界遠比雲端、伺服器端還要寬廣 」,李承勳強調。不論是路面車輛計算還是人流方向管控,透過邊緣運算便能在終端裝置上直接處理資料,不需先將資料傳到雲端運算後再回傳到裝置上。

**對於極具時間敏感性的事件,AI邊緣設備能以毫秒為響應單位,避免錯過黃金處理時間。**例如:在飯店場域內,當預設的禁區範圍識別到陌生人經過時,太奇雲端的AI就會立刻通知影像管理系統(VMS),讓飯店人員做出相關因應。同時,該事件觸發的時間軸也會以不同顏色標示,方便下次回放時能快速搜尋。

專注工業4.0、安控領域,提供邊緣運算解決方案

太奇雲端以深度學習為核心,運用技術協助客戶解決實際問題,其產品主要分為兩類,第一,為人工智慧監控分析;第二,是工業4.0的電腦視覺應用。

由於物聯網應用逐漸成熟,許多設備紛紛加入網絡,面對海量數據可能造成網絡延時或堵塞,邊緣運算因勢而生,使資料在終端裝置便能即時篩選、分類、彙整、記錄。像是在安全監控上,太奇和NX Network Optix合作,將他們的AI引擎嵌入其開放式影像管理平台(Witness VMS),由NX和不同類型的網路攝影機連接,管理錄像記錄、警報連動。

「NX提供我們和客戶溝通時,一個視覺化的操作介面,而太奇則負責人工智慧監控分析,包括人體/物件分類、虛擬圍籬偵測等。 」技術顧問林逸升表示,現有的智慧影像分析(IVA)僅便於檢測而非辨識,但利用太奇的AI,可以在光線變化時,也能保持精準的影像辨識能力,準確度達九成五。

另外在工業4.0方面,太奇雲端是唯一擁有產業實務經驗的新創,甚至獲得電子量測儀器及系統商致茂電子投資,欲結合其AI建置智慧工廠內的檢測設備。太奇透過把AI應用於自動光學檢測(AOI),不僅降低傳統以人力使用光學儀器檢測產品缺陷的成本,更提升生產良率、優化產品質量。除此之外,他們也提供大數據分析及預測,幫客戶分析生產線中的各項數據,進而改善製程。

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左起:太奇雲端技術顧問林逸升、AI架構師蔡明宏、總經理暨共同創辦人李承勳、資深解決方案架構師徐立興
圖/ 賀大新攝影

善用本身價值,說服大廠合作投資

成立不到三年,太奇的AI應用已遍佈交通管理、安全監控和高科技製造產業,還獲得凌華、研揚、新漢三家工業電腦廠商支持,希望在他們的機台上加入機器視覺。林逸升拿起手邊研揚的工業電腦說,不只是這台裝置,未來太奇也將利用邊緣運算,把AI納入各式各樣不同的產品裡面。

而雖然不曾參加競賽,太奇雲端仍吸引眾多大廠主動上門談合作,其中原因為何?李承勳認為,關鍵在於完整性,也就是說,能從雲端運算基礎平台到AI應用,打造完善解決方案的技術能力。他舉例,「像是買車,你會只買引擎還是要一台車?對客戶而言,AI就是個引擎,但是沒有人只買引擎」,所以其實太奇的價值,源自能幫客戶建構一套真正可用的全程(end-to-end)解決方案。

截至目前,太奇雲端已取得許多企業投資,包括麗臺科技、聚碩科技、和鑫光電、致茂電子、國票創投,且大部分投資者同時是他們的策略夥伴,透過彼此協作發揮綜效,使太奇技術得以快速落地。談及創業初期如何敲門找投資,李承勳提到,第一家的選擇很重要。憑藉在半導體、光電產業多年所累積的經驗與人脈,他剛開始主動找上GPU製造廠麗臺科技,後來在麗臺介紹下致茂進來,就這樣一個傳一個,其他廠商也自然上門。

專業人才齊聚,為創業勇往直前

擁有二十年工作經驗,曾是源訊科技台灣區總經理,被問及當初為何想出來創業?李承勳回答「對我來說,如果我一生都要奉獻給IT,我覺得應該要有所轉變 」,因此他跳脫穩定職涯,走上創業這條荊棘路。過程也曾遭遇服務項目大轉變,團隊需額外培訓新學能,所幸全體成員目標一致,對新領域也充滿熱忱。「在同業看來,我們是無路可退;但對團隊而言,我們是勇往直前」,架構師徐立興說道。

不只創辦人,太奇雲端的成員各個都經過業界歷練,「因為成員年紀都不小,創投還稱我們是業界最老的新創」,李承勳笑說道。但就太奇來講,年齡反而是種優勢,說明他們有足夠產業經驗,能與客戶講相同的語言。更重要的是,可以跟客戶主動溝通。「我們沒辦法扛著AI的招牌,就認為可以單打獨鬥,這不合邏輯」,因此對內,太奇雲端針對客戶需求與回饋,建構軟體工程;對外也積極跟各式各樣夥伴合作,創造生態體系,希望未來能進軍歐美、東協市場,成為AI領域的微軟。

創業快問快答

Q:服務的創意來源,是因為發生何事而有這樣的想法?
我們原本專注於物聯網雲端平台開發及建置,但後來發現客戶真正需要的是資料收集後之分析,也讓我們有利用AI來協助客戶分析資料的想法。

Q:就目前市場狀況,您認為貴公司服務的競爭優勢為何?
我們是少數真正能將人工智慧落地執行的企業,而非為了AI而AI。提供整體解決方案,讓客戶無需煩惱整合問題。

Q:長遠來看,公司想成為何種類型的企業?
Touch Cloud希望朝著成為人工智慧世界的軟體公司方向前進,並且將市場定位為全球。為了達成這個目標,我們不斷跟世界一流的軟硬體公司結盟,利用互相為對方帶來價值的方式,達到有品質且快速的擴張。

團隊資訊

公司名稱:太奇雲端股份有限公司 / Touch Cloud Inc.
成立時間:2016/2/3
服務名稱:運用於工業4.0分析需求的TC Microscope、運用於即時監控分析需求的TC Telescope
上線時間:2018/1/1
團隊人數:10
官方網站

本文授權轉載自:創業小聚

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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
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走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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