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。

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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。

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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