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 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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