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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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