辨識路況、圖資自動翻新!台大教授利用「車輛之眼」,打造即時街景夢
辨識路況、圖資自動翻新!台大教授利用「車輛之眼」,打造即時街景夢

如果曾使用過Google Maps街景功能,一定遇過街景影像「早就過時」的情況。舉例來說,街角倒閉一年多的餐廳招牌,仍掛在街景服務提供的畫面當中,仔細一看才會發現,影像更新的日期還停留在2019年。

「如果可以把每一輛車的行車記錄器連網,就等於路上所有的車子都是Google街景車。」動見科技(OmniEyes)共同創辦人暨執行長周俊廷說,而這也是動見科技的終極目標——提供即時街景與其他加值服務。

深入宅配通車隊,揭露「看不見」的駕駛壞習慣

說來簡單,但目前市售行車記錄器多不能即時連網,僅有錄影功能,或發生事故時連結手機。就算有連網功能,也礙於街景影片的檔案龐大,不可能將全部的內容上傳。

為了解決問題,他利用邊緣運算與影像辨識技術,「讓設備自己去比對過往的街景,有不同之處才上傳,檔案比較小,也更即時。」周俊廷說。

而在最重要的圖資蒐集這方面,他們第一想到的就是商業車隊。「商業車隊的車輛每天要跑上8~10小時,車多、跑得路也廣,是最好的圖資蒐集者。車隊管理中心也需要知道駕駛平常怎麼開車,本來他們的GPS(衛星導航系統)上傳也都需要網路,解決了連網問題。」周俊廷說。

動見科技設計了一套車隊管理系統,能夠透過行車記錄器的影像,自動辨識駕駛是否闖紅燈、違規停車、怠速等,偵測到後才自動剪輯成10~15秒的影片,上傳到車隊管理系統,大幅降低影片上傳的頻寬需求。這套系統也受到物流業者宅配通的青睞,導入了宅配通的車隊管理中心。

對於大型商業車隊來說,罰單是檢視駕駛的重要指標,「很多駕駛只是沒被拍到而已,像今天早上有一個駕駛闖了4次紅燈,這是GPS不會知道的事。」導入了動見科技的車隊管理系統,宅配通評估一年約可減少500萬元的支出。

不過,周俊廷強調,這套系統不是為了「抓壞駕駛」,反而是希望能找出「好駕駛」,透過與宅配通的合作,發送獎金及「AI認證」給優良駕駛。

有了宅配通當夥伴,等同多了超過1,000台車輛上路替動見科技蒐集數據,每日能記錄5萬公里以上的圖資。

周俊廷_動見科技執行長_2020_09_09_蔡仁譯攝-2
「創業就是發散、聚焦,又再次發散的過程,一開始我們想做即時街景,但創業還是要活下去、要有商業模式,我們推出了車隊管理系統,有了客戶之後,就能再次推動想做的事情。」周俊廷說。
圖/ 蔡仁譯攝影

預計明年推出導航App,朝「全民街景車」更進一步

而動見科技預計2021年推出消費級導航系統App,朝「全民都開街景車」的目標更進一步,與現有導航系統最大的不同,是透過即時街景辨識,做到更直覺的導航通知。

「現在導航會說,100公尺後右轉,但一不小心就會超過。我們的導航會辨識街景,不只聲音會提示ㄨㄨ烏龍麵店右轉,畫面上也會直接標出ㄨㄨ烏龍麵店,讓駕駛不會錯過轉彎。」他也透露,導航服務可能免費提供給一般消費者,目前正與一些導航系統業者洽談合作當中。

當商用與消費者端都成為動見科技的圖資蒐集者,就是最令人興奮的掘金階段。

「即時街景的圖資可以做很多事情啊!像是先進駕駛輔助系統、即時街景地圖搜尋、智慧城市,甚至做出最即時的天氣回報。」想像一下,任何時刻都能接收最即時的街景,就如同擁有能夠搜尋真實世界的搜尋引擎,所有基於Google Maps的服務也都能轉換成真實的影像。以先前熱門的「口罩地圖」為例,將不再只有平面地圖,還能真正看到販售口罩的藥局模樣。

周俊廷也坦承目前圖資量還不夠多,但對於未來他相當樂觀,「等我手上的量更多,Google都有可能來跟我們談;如果他們不來,我們會自己推出即時街景服務,做到Google來找我!」

創業的3個關鍵問題

「全民街景車」有隱私疑慮嗎?

A:現在行車記錄器的畫質並不足以辨識人臉。未來也許會有更高畫質的鏡頭,或更快的網路傳輸方式,但要針對人臉加上馬賽克並不是困難的技術,所以關於隱私這一塊不用擔心。

從台大教授到創業家有什麼心境轉變?

A:當你是一個台大教授,每一個人都會聽你講話。但變成創業家,教授的光環就變成一次性的敲門磚,大家聽到「新創+台大教授」的組合會願意跟你坐下來談談,但還是有機會被客戶洗臉,或是要從比較低位階主管慢慢往上談,我ego(自尊)沒這麼強,但還是會有一些內心的掙扎。

離開校園投身創業的原因?

A:我很喜歡將一個構想打造成產品的過程,過去我在台大當教授時,投入了很多產學技術的合作,也協助台灣企業做物聯網專案,不過當時完全不碰影像,專注在sensor(感應器)。後來與資工系的教授林守德、逄愛君共同加入科技部的價創計畫,才瞄準影像辨識領域創業。

責任編輯:張庭銉、林美欣

關鍵字: #地圖導航
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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