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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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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