獲國發基金投資、日媒肯定，光禾感知用AI及電腦視覺打造「全感知科技」|數位時代 BusinessNext

獲國發基金投資、日媒肯定，光禾感知用AI及電腦視覺打造「全感知科技」

《日經Business》評選百家企業可能成為十年後的Google，唯一入選的台灣新創光禾感知值得你認識。

今年1月，日本知名雜誌《日經Business》最新出刊的內容，以「10年後のグーグルを探せ」(譯:尋找十年後的Google)為專題，評選出認為將會改變世界的100家公司。在 GitHub、Airbnb、Uber、SpaceX 等眾多知名跨國新創裡，有一家公司特別令人矚目，那就是台灣唯一入選的企業—光禾感知。

成立於 2017 年的光禾感知，專注於整合電腦視覺與AI，經由底層演算法技術開發，讓AI能透過攝影鏡頭辨識及理解空間。團隊將自主開發的視覺核心技術稱為 VBIP(Vision Based Indoor Positioning)，由視覺影像特徵點辨識，結合地磁訊號、低功號藍芽及各種訊號源，打造精準的定位系統，進而應用於室內O2O服務平台。

因為以地磁訊號及視覺影像特徵點為主要參考依據，創辦人暨執行長王友光表示，運用 VBIP 打造的服務，能不依賴 Beacon、WiFi 或其他射頻設備感測器，在沒有 GPS 訊號的室內空間依精準進行定位及導航，達成全感知科技。

什麼是全感知科技？當使用者手持導入光禾感知技術的設備時，結合特徵點及地磁訊號的方式，不須其他訊號就能完成定位及追蹤，做到感知環境；反過來於機器及設備導入技術時，則能在不同場域成功感知人，而當場域同時能做到感知人及感知環境，也就是結合人工感知和人工智慧後，團隊將之稱為全感知科技。

因為核心強項以電腦圖學與電腦視覺及室內地圖創建系統技術為主，光禾感知的主要商業模式為技術授權，透過專案式合作積極於不同產業嘗試各種應用。在智慧製造、建築開發、監控安檢、零售金融、O2O互動廣告、醫療及商展等不同領域，皆能看見光禾技術蹤影，王友光將之稱為「賦能」，賦與合作客戶能力，在各自產業創造新商業模式產生市場利潤，進而為公司帶來持續性收入。

在場域定位及導航應用，團隊的幾大著名案例，國內部分有與桃園國際機場合作的3D AR導航導購、與全台SOGO百貨打造的LBS AR抓紅包，國外部分則包括成功打入與泰國BTS交通集團，將技術導入BTS SkyTrain曼谷全境百個車站；以及和日本早稻田大學、新宿及澀谷政府合作2020 Tokyo Walking Rally東京步行計劃。

在醫療產業應用，團隊將硬體設備與鏡頭結合電腦視覺與AI技術，應用於氣道插管體內導航，解決僅憑醫生進行插管時造成的病人傷害；而在紡織產業，則利用AI與巨量資料比對，將目標布料與資料庫中的布料進行花樣與色彩分析比對，藉此解決傳統以來，只能依靠老員工、老師傅按照記憶挑色的問題。

團隊下一個鎖定的產業為運動產業，並將重點擺在智慧球場解決方案(Smart Studio Solution)。看好5G通訊技術將在不久後普及，光禾感知目前全力發展智慧球場解決方案，透過結合IoT、ICT以及VBIP技術，藉由手機APP連接線上線下，提供球迷更好的觀賽體驗。

王友光表示，他觀察到許多球迷在球場上觀賽時，仍習慣上社群平台觀看回播影片或是在線上論壇發表意見，但他認為這些動作，應該要留在球賽現場。例如球迷在觀賽時，可以將手機鏡頭對準球場，利用AR呈現球的軌道或是球員相關數據，同時回放精彩畫面。而藉由連通線上線下，也能在球場發展更多O2O應用，像是與周邊小販、線上電商平台結合，讓球迷能直接點餐或是購買紀念品，除了滿足即時需求外，球隊經營者也能創造更大價值。

根據統計美國職棒大聯盟進場人數前三名的熱門球隊，平均每場比賽約有42,000名觀眾；而日本職棒進場人數前三名熱門的球隊，每場約有39,000名觀眾，不論美國或是日本，每場平均都能有上億台幣的現場消費商機，「這是我們看好，未來極具爆發潛力的藍海！」營運長馮力文說。

雖然在公司剛起步時，光禾感知申請國發天使基金創業天使計畫，曾遭質疑團隊是否真的有能力並遭拒於門外。不過在今年年初，團隊再次申請時，憑藉幾年來累積的成果終於獲得肯定，在Pre-A輪募資中獲得含國發天使基金的投資，募得總計超過200萬美金。

從20歲開始創業，人生至今有過大大小小共7次創業經驗的王友光感慨地道，這一路的旅程讓他體悟過程最難的就是找路，不過一旦路找到，那就不能遲疑得往下努力走。而對他來說，光禾感知就是他現在找到、認為未來能影響人類生活重要創業題目。「我希望到我50歲時能夠退休，而光禾感知這家公司能改變為孵化器，鼓勵所有同仁持續創新，找屬於自己的一條路。」王友光說。

創業快問快答

Q：怎麼看待在中國創業這件事情？
中國現在看起來很快、先進、大資金，但看起來快不一定會到；不快但不代表慢，台灣不快但不是慢，我們擁有國際視野、格局，只要不要有致命性的誤判就好。

Q：創業至今，做得最好的三件事為何？
了解產業需求、研發解決通點、找到關鍵市場。

Q：簡單分享創業至今以來的心得感想？
人對了，事情就對了。

公司資訊

公司名稱：光禾感知科技股份有限公司/OSENSE Technology CO., LTD
成立時間：2017/3/7
產品名稱：感知技術應用&智慧球場解決方案/Sense Application&Smart Stadium Solution
上線時間：2019/11/1
團隊人數：25人
官方網站｜Facebook｜新創資料庫

本文授權轉載自創業小聚

「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。

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%。

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。

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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