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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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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