24小時違停AI警察開單!Canon結盟台廠英研搶吃智慧交通大餅
24小時違停AI警察開單!Canon結盟台廠英研搶吃智慧交通大餅

智慧邊緣運算Edge AI需求逐步成熟,英業達與研華合資的英研智能AIMobile籌備3年,2020年計劃放大,除大舉爭取台灣智慧軌道、智慧城市商機,也將目光瞄準東南亞跟美國,2020年拚營收倍增、轉虧為盈。

英研智能是由英業達跟研華合資的工業智慧手持裝置開發商,由英業達持股55%,研華持股45%,2019年英研剛完成1億元增資,股本來到4億元。研華曾透露,Android手持裝置工業應用需求大,是研華期望跟曾替小米等手機大廠代工的英業達合作關鍵原因。

英研12日宣布與光學影像大廠Canon(台灣佳能資訊)合作,瞄準智慧監控應用商機,由英研負責邊緣運算裝置開發與生產,Canon負責台灣區總代理,Canon將以自家安控設備與光學影像技術,搭配英研的軟硬體平台,鎖定台灣軌道交通商機。

01_Canon 與 AIMobile 攜手合作,共同創造智慧交通新城市。由左至右Canon 商務解
Canon跟英研合作進軍智慧城市
圖/ Canon

由於智慧城市需要許多安控需求,在貿易戰開打下,各國都避免使用中國安控系統,讓「非中供應鏈」轉單受惠多多,英研跟Canon此次結盟,也有大搶商機味道。

台灣機車多,歐美辨識系統水土不服

Canon指出,智慧交通發展是未來智慧城市的重要基礎,包括智慧執法、智慧停車、智慧監控、智慧路燈及公車司機安全防護,都是用大數據分析為基礎的智慧交通服務,過去交通規劃多是以歷史數據為依歸,在AI邊緣運算應用下,便能以「即時數據」為藍本,掌握即時路況,如流量偵測、科技執法、意外警訊。

Canon舉例,英研智能與高雄交通局合作案車牌辨識,過去2D照片物件歸納太過發散,透過人工智慧的車牌辨識系統,利用深度學習辨識技術(deep learning),電腦可以被教育專注在特殊物件特徵辨識,不受傾斜角度及天氣因素影響,準確度可高達98%,並且是在邊緣裝置端完成任務。

智慧路燈未來也將加入加值應用,比方「科技執法」可以24小時做「AI違停偵測」,監控公車與計程車停靠專區的違停車輛,在LED警示看板顯示後若車主還是未駛離,就會開單裁罰,大幅降低員警值勤站崗的負擔。

另外車也能成為連網及數據收集的重要載體,利用路燈高密度布點的特性,收集環境感測、行動網路、追蹤定位及人車流量數據,做塞車預警或人流控制。英研指出,歐美行車辨識技術與亞太地區實際的路況落差大,比方台灣機車密度高、屬混合車流,加上道路招牌多、道路使用方式複雜,台灣反而很適合作為系統輸出東南亞地區的前導測試場域。

03_AIMobile 前端 AI 影像分析盒,以強大的邊緣AI計算能力完成大量影像處理,降低對雲端
英研是英業達跟研華合資的行動智慧手持裝置廠商。
圖/ Canon

英研成立三年,2020年營收獲利拚翻增

英研2016年成立,成立滿三年,目前仍處於虧損,英研總經理張國彬表示,看好一個產業應用發展到成熟要7年時間,隨2020年進入英研成立第四年,集團目標是轉虧為盈,並加大營收規模。

英研目前有三大產品線,包括工業用平板、Edge AI硬體裝置、軟體,主要是開發ARM架構如高通、恩智浦、英偉達的解決方案,作業系統以Linux及Android為主,2020年英研期望營收能成長2到3倍,換算5到6億元目標。

根據英業達資料,2018年英研智能全年營收2.09億元,比2017年成長一倍以上,不過全年仍虧損4,255萬元,每股稅後虧1.42元,相比下2017年營收9,150萬元,營業虧損5,741萬元,稅後虧損5,573萬元,EPS虧1.86元。

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責任編輯:陳映璇

關鍵字: #智慧城市
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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