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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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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