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」
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」

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

光禾感知入選日經100獨角獸
光禾感知是《日經Business》雜誌評選最能改變世界100家公司中唯一的台灣企業。
圖/ 光禾感知提供

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。

光禾感知智慧球場解決方案

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。

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光禾感知科技,左起:執行長暨創辦人王友光、營運長馮力文、海外商務部儲備幹部張偉德、商務開發及產品資深經理陳昭廷。
圖/ 侯俊偉攝影

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
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本文授權轉載自創業小聚

關鍵字: #Meet創業之星
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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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