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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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