精選案例

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2021.9
【110年 應用案例】 無人智慧販賣機 黑沃咖啡一分鐘打造精品咖啡

科技也能飄著咖啡香 位於台中市南區高工路上的「黑沃咖啡」創始店,28坪的空間,飄散著文創與科技交融的咖啡香。2016年10月成立的黑沃咖啡,迄今在全台擁有7家直營店及28家加盟店,在全台已有15萬家店在賣咖啡的情況下,黑沃咖啡異軍突起的秘訣在於:運用AI科技,打造無人智慧販賣機,1分鐘煮出精美香醇的迷人咖啡。 黑沃咖啡實體店營造文創時尚氛圍圖:黑沃咖啡官網 根據國際咖啡組織(ICO)調查,台灣人一年喝掉285億杯咖啡,市場規模超過700億元;而業者星巴克調查,2018年台灣咖啡整體市場達720億元,2020年已上看900億元。近5年,台灣咖啡市場以每年約20的成長率擴展,成長潛力驚人。 咖啡需求商機驚人 每年以20速度成長 在咖啡已成為台灣人時尚消費象徵的現在,除了星巴克、路易莎等一級品牌咖啡店外,還有7-11、全家便利商店,及在街頭巷弄一家家的精品咖啡館。如何吸引消費者的目光,在淪為「紅海市場」的咖啡市場中異軍突起,就有賴彈性與創意,了解消費者的需求與口味,更是培養品牌忠誠度的不二法門。 除了實體店面外,黑沃咖啡也積極發展虛擬通路,其電商平台除了官網,還有 PChome、momo及團購主等通路, 通路多元,業績也穩定成長。 即便如此,黑沃咖啡創辦人林佩霓仍不斷求新求變,在成立前三年,由於與加盟門市的關係處理往往處於被動分散狀況,難以主動掌握市場動向,與消費者溝通的節奏及品牌跟進消費者的速度存在著一定的落差,較難以培養品牌的忠誠擁護者。 職人精品咖啡深受消費者喜愛。圖:黑沃咖啡官網 透過AI鷹眼系統爬蒐商情 市調成本大幅下降 為解決無法快速掌握市場風向與市調成本高昂的兩大痛點,黑沃咖非在2020年導入AI鷹眼系統爬搜市場商情,透過在社群網站、新聞、論壇等社群媒體全方位爬蒐各式文章,自動貼標,合適篩選,從網站每篇以5個關鍵字計算,爬蒐4,858篇文章,相當於24,290個關鍵字,所花費的成本不多,可以精準掌握到消費者的口味與偏好。 同時,在新品推出之後,不僅可即時通知加盟店,更可以透過社群了解消費者的接受程度,作為是否大力推廣的參考依據。 透過數據的蒐集,及透過AI演算法的分析,選出消費者最喜歡的口味,可以降低新品推出的風險,提升新品成功率,因此,黑沃咖非在2021年大膽開拓新市場,推出全球首創AIoT智慧咖啡創新概念,與全聯合作首間「智慧超市」合作,結合黑沃咖啡打造無人智能手沖咖啡機,讓消費者也能享受獨一無二的好風味。 洞悉消費者口味 打造AIoT無人智慧販賣機 台灣第一家全聯內湖瑞光「智慧超市」就位於台北軟體重鎮內湖區內,推出全球首創AIoT智慧咖啡概念店,可以透過手機App連動AI智慧咖啡販賣機、AI手沖咖啡機、AI真空冷萃機,一次滿足三種咖啡科技體驗,自助區部分設有黑沃咖啡AI智慧咖啡販賣機,不僅支援多種無現金支付方式,還是全台唯一以冷藏牛乳製成奶泡的無人智慧咖啡販賣機,嚴選黑沃5A級牛乳,從付款、研磨現煮、到出杯,只需1分鐘時間。 台灣第一家全聯「智慧超市」於台北市內湖區瑞光路成立。圖:全聯FB粉絲頁 全聯智慧超市設置AI智慧咖啡販賣機,使用APP操作就能享用香醇咖啡。圖:全聯FB粉絲頁 現在,加上AI科技元素之後,喝咖啡不只是純喝咖啡,也為消費者帶來更多全新的科技體驗與便利。

2021-09-27
【110年 應用案例】 海量數位工程AOI機器智能手臂檢測系統 大幅提高瑕疵檢測精準度

臺灣堪稱製造業大國,然而,在產線上,品質瑕疵檢測一直是製造業長期痛點,雖然有AOI設備可輔助,但大多採用固定式機器,受限於角度,診斷不夠精準,誤判率也高。海量數位工程公司導入AOI機器智能手臂檢測系統,可有效降低誤判率,提高瑕疵檢測精準度。 一般來說,產品的良率攸關企業的成本與客戶的退貨率,而製造產業品質瑕疵的檢測流程,往往需要編制大量的品質檢測人力。目前製造業檢測工具雖然有AOI設備來輔助進行,但這些設備多半採用固定式的檢測機器,固定式相機容易受限於角度,導致診斷不夠精準,誤判率太高等缺點,因此,人員在後端需要再次篩選檢驗,也就是複檢,通常人工目測檢視的瑕疵漏檢率平均在5上,甚至可高達20。 製造業品質檢測三大痛點 機器手臂AOI之動態多角度品檢協助解決 根據海量數位工程實際了解製造業在檢測產品品質有三大痛點: 痛點一、人力檢測產品品質出錯率高 目前製造業多以人力來檢測產品外觀,但人工判斷多半有誤差,例如:表面刮傷、色差、焊道外觀hellip等,瑕疵判斷出錯率高,且須待成品階段才能一次性檢驗,時常出貨前全檢後依然遭整批退件,導致重製及人力成本大增。 痛點二、品質檢測之數據無法量化與記錄 傳統人力檢測無法保留檢測數據,嗣後發生品質糾紛時,責任難以釐清。而海外品牌高階代工單往往要求溯源與相對應的缺點紀錄,傳統產業原有之人力檢測難以符合更高階代工單之要求。 痛點三、傳統AOI視覺檢測的限制 現有製造業常用的AOI視覺檢測系統,因為視覺軟體技術的限制,都是以固定相機、固定光源及單一角度的方式來進行,這種方式對於平面或形狀由直線組成之產品例如:長方體或正方體的單一檢測點尚可處理,但對於複雜形狀的產品例如:汽車零件多為不規則狀多點、多幅度的檢測,就較難實現。 海量數位工程研發AOI機器智能手臂檢測系統,有效提高瑕疵檢測精準度。 為解決製造業在品質檢測的痛點,海量數位工程決定從研發多角度、可移動式的檢測儀器開始發想,從結合工廠自動化領域中的兩大代表性技術-機器手臂與機器視覺著手。海量數位工程以機器手臂結合AOI之動態多角度AI視覺即時品質檢測方式,改善固定式檢測受限多角度的問題,視覺檢測技術的提升與結合人工智慧,進一步相機取得的影像資訊可由平面取樣提升至多角度、多維度取樣。 選定汽車產業做為實證場域 可快速回應顧客需求 AOI機器智能手臂檢測系統,所運用的AI技術包括無監督學習(unsupervised)、監督式學習Supervised learning、半監督式學習Semi-supervised Learing,使業者在初期樣本不齊全,或是沒有不良樣本的情況下也能使用無監督深度學習技術學習良品,並應用在汽車三角架自動焊接的視覺檢測上。可解決導入前受限於固定式機器的角度、診斷不夠精準、誤判率高的問題。 汽車零組件單價較高,會要求更嚴格的瑕疵檢測正確率。 在導入AI服務的產業中,選定汽車製造業作為實證場域。海量數位工程表示,汽車製造業主要為相關零組件製造商,而且通常元件單價較高,需更多品質檢測品質及良率,會要求更嚴格的正確率,因此選定汽車業做為導入的場域。 機器手臂結合AI之動態多角度AOI視覺即時品質檢測系統,除了可以改善汽車零組件檢測瑕疵品質失誤率外,因為以多角度的機器手臂AOI服務來提升定點式AOI光學檢測,可以符合多數產業之量測需求;最後是建立第三方系統平台,建置共同工作整合平台監測系統,以便在問題發生時,第一時間接收訊息並著手處理。 本系統可針對出廠產品之重要數據進行記錄儲存,為實現未來數位生產線與虛擬生產之基礎。同時於瑕疵發生時,可即時串接海量MES監控系統,迅速反應至相關製造決策部門,嗣後並利用ERP系統進行專案管理與檢討,有效精進其生產效率,降低生產成本。 有助降低溝通成本 期許成為行業標配 就產業上下游整合而言,可以為上下游之數據連貫提供一基礎之標準,降低供應鏈之溝通成本,經由指標代工廠與品牌商的認證,有機會成為該產業之行業標準配置。 透過此一計畫的產出數據資料庫建置,業者進一步透過大數據分析Data Analysis,優化供應鏈管理的解決方案「供應鏈規畫Supply Chain Planning, SCP」,依據數據,建立預測計畫,並運用科技串連供應鏈上下游的數據,精準控制產品品質。未來對接歐美、日,需要品質精細訂單,業者能更快速回應及整合產業供應鏈Supply Chain 。 最後期望透過標竿示範產業之場域驗證,例如:以汽車零組件製造產業標竿示範場域,透過機器手臂結合AI之動態多角度AOI視覺即時品質檢測系統計畫進行驗證,讓汽車代工廠與汽車原廠之間有更優化的供應鏈聯繫,並成為該行業標準。更進一步尋求更多的AI團隊,加入場域協作平台跨產業之開發,帶動整體AI新創與場域結合的生態系。 海量數位工程研發的自走車

2021-11-03
【110年 應用案例】 赫銳特科技VCSEL封裝元件瑕疵導入AOI檢測 提升產能效率20%

2017年,iPhone X的亮相讓提供 Face ID人臉解鎖的3D感測技術成為大熱門,也帶動了3D感測模組中的核心零元件VCSEL的發展。而VCSEL封裝元件入料瑕疵檢測,若透過AI推論模型可解決良率偏低產業難題,提升可靠度達95。 VCSEL技術現階段可被運用於諸多用途和各類終端消費市場,包括機器人、移動設備、監控、無人機,以及ARVR等。VCSEL在需求高速調製功能的應用(例如照相機和生物計量)中堪稱為不錯的解決方案。 VCSEL技術應用層面廣,也可應用於無人機。圖為佐翼科技農用無人機 VCSEL技術應用層面廣 AI技術助攻瑕疵檢測 赫銳特科技表示,VCSEL封裝元件市場也面臨到商業對手強力的削價競爭,需要進一步降低成本提升、產品競爭力,其中一個關鍵的難題就是將玻璃透鏡更換為環氧樹脂型透鏡。傳統玻璃透鏡的生產良率高,但成本較環氧樹脂透鏡高,因環氧樹脂經切割製程,側壁切割道上容易會有毛邊,造成尺寸過大,容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放,將會直接導致光學透鏡破裂。 赫銳特科技指出,VCSEL環氧樹脂透鏡的入料檢測十分重要,在封裝空間的限制下,封裝與光學透鏡貼合的空間有限,且此光學透鏡會被侷限於一金屬框架內,若是沒有控管好尺寸公差,很容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放會直接導致光學透鏡破裂,造成VCSEL封裝可靠度驗證良率損失最高達到10,造成生產成本增加。 為解決上述問題,赫銳特科技希望在VCSEL環氧樹脂透鏡的入料階段,可以藉由AI影像監控環氧樹脂元件的尺寸及外觀瑕疵,確認其尺寸是否合乎規格、切割邊緣是否平整、外觀是否瑕疵等。由於傳統的入料檢測,經通過大略的人眼目檢分辨好壞,為順利收集影像數據,首先需要解決影像蒐集的問題。 因此,赫銳特科技首先建立自動光學檢測裝置Automated Optical Inspection,AOI,自動光學檢測裝置包含X、Y、Z三軸動及高解析相機,及相關控制軟體自動記錄影像。蒐集完成後的影像資料,經opencv將測試影像Test與一標準正常影像Normal,進行影像對位後取出Test與Normal影像的差異部分,並可經由Pixel Mapping計算影像的像素面積進行比較完成初步篩檢。 承上之影像分類,進行手動標籤標示包含:正常、外觀瑕疵或形狀特徵差異之樣品,後進行演算法訓練與驗證,使用深度殘差網絡Residual neural network ResNet或其他相關演算法進行深度學習,以辨識出透鏡的優劣情形。 導入AOI檢測 提升產能效率達20以上 比較導入AI影像檢測的前後差異,導入前的VCSEL入料透鏡檢測,僅透過簡易的人工外觀檢測,將透鏡封裝在已固晶的VCSEL封裝體上,通過一般點亮檢測後,最後進行可靠度測試高溫回焊,失效樣品進再入重工流程。 但在導入AOI檢測之後,可提前將有問題的透鏡篩選出來,除了可以降低後續物料投入的成本,亦可減少失效情形降低重工的需要,因而提升可靠度驗證良率達95以上,預期可協助場域業者降低生產成本達10,提高產能效率達20以上。 導入AI影像檢測的前後之差異 赫銳特科技指出,這項技術是基於微小影像開發的AI應用技術,透過深度學習演算法辨識影像瑕疵,用來辨識瑕疵影像。而訓練後的網路來自動分類對應於預定類別的影像數據。透過參考影像就能辨識缺陷類別,因此不再需要繁瑣的編程。 而在工業機器視覺環境中,深度學習主要用於應用中的分類任務,例如在工業產品的檢驗或零件的辨識,未來隨著IOT穿戴裝置的發展,符合節能省電的潮流議題,光電元件尺寸將不斷的縮小,本技術未來也可應用在其他微小光電元件的外觀瑕疵檢測。

2021-12-05
【109年 應用案例】 從一顆包子窺看如何應用AI減少50%報廢率,為冷凍食品提升60%生產效能

從產線到餐桌,吃進去的衛生管理由誰把關 近幾年有關食品安全新聞報導層出不窮,如即期品改標、洪瑞珍食物中毒等事件,不難發現民眾對於吃進去的食品衛生愈發重視,但由於各個食品加工的品管方式不同,容易有潛在風險。 世界衛生組織(WHO)就曾指出,不安全的食物與飲水,每年會造成200萬人的身體損傷,也因此國際市場要求食品加工企業必須建立商品可追溯體系,所以國內食品加工大廠也想建立生產追溯系統,期望能儘速反向溯源到問題原物料,並啟動追回和銷毀問題食品。 看得見的安心,落實生產透明化 國內某食品大廠以生冷凍食品、即時料理等商品,國外市場版圖已擴展至北美、紐澳、日本hellip等國,在國內對於食品管理的推動也是不落人後,現已取得HACCP、ISO22000、ISO14001等食品認證。 食品生產在人力需求較高,因此也容易有工作疲勞而影響品質,再加上生產線對於生產數量、流程與時間點紀錄不明確,在出現不良品時難以追溯生產資訊,造成食品安全管理上的漏洞只得整批報廢。 為此,中山大學產發中心應用自身的輔導資源,協助該食品大廠解決食安管理的問題,規劃運用AI技術蒐取生產數據,同時建立食品生產的防弊與回溯。 製程智慧化助力食品安全 烘焙類的食品加工雖自動化程度不高,但本案之食品廠對於提升產線自動化程度、導入智慧製造方面有意願,對於企業來說,溯源體制不僅能樹立品牌形象,提升產品、品牌價值,對於消費者而言,生產線的透明化讓人更加放心。 因此,中山產發中心媒合AI技術服務商泓格科技,在第一階段規劃導入數據蒐集設備來串聯食品工單資訊,降低人為操作上的資料疏漏,同時透過即時生產資訊看板掌握產線處理流程,確保可能因人為因素造成的生產階段資訊不連貫,使該批產能受到影響。 產線智慧化規劃示意圖 第二階段則於麵糰發酵階段透過深度學習進行大小與體積計算,分析溫度、濕度、發酵時間與產品體積比間的變化關係,並評估後續是否導入AOI異物偵測,於冷凍後建立第二道品管步驟。 成品品管AI化示意圖 食品加工身分證,開啟食安溯源AI時代 在台灣,消費者對生產履歷的認知度和接受度逐步提升,食物由原料供應、加工生產,到流通販賣,都需要能完全掌控,並提供透明資訊,公開食品生產履歷不僅是增加企業與消費者間的信任,同時也是讓台灣的食品安全環境,跟上國際的腳步。 中山大學產發中心將在2020年協助企業導入先進科技的AI應用,記錄原物料從產業到餐桌的全流程數據,監督食品生產過程,成功落實產品溯源,做到加工食品的防弊與回溯,從而對產品建立高規格要求,讓食品加工產品走進世界級的標準。

2020-03-12

解決方案總覽

【解決方案】台灣軟體科技實力媲美國際 Golface智慧服務促高球轉型
【111年 解決方案】 台灣軟體科技實力媲美國際 Golface智慧服務促高球轉型

相較於日本9成的高爾夫球場沒有桿弟,均採取全自動化服務模式,台灣的高爾夫球場管理維運仍高度仰賴人力。面臨高達7成的缺工問題,導入場地管理與會員管理平台,提供高球智慧化服務,或許是高爾夫球場業者轉型應該慎重思考的課題。 「台灣的軟體技術已不輸國外,絕對有輸出國際市場的能力」,成立於2014年,成立初衷即以科技為核心,想打造台灣第一個高爾夫娛樂平台的綠夾克運動事業Golface公司共同創辦人暨執行長廖聰哲已深耕高球智慧化服務長達9年時間,他深諳高爾夫球場服務的「眉角」係指訣竅,服務要做到哪要怎麼服務球友需要甚麼管理者欠缺甚麼Golface已累積豐富的Domain knowledge領域知識,推出整套智慧高球解決方案。 全球首款聯網智慧高爾夫球車上路 自動化球場不再是夢想 5月中旬,Golface所研發的ARES Smart Golf Cat全球首款聯網智慧高爾夫球車正式上路,這款電動球車搭載專用的行車電腦主機、兩組獨立聯網系統、AI視覺辨識攝影機、高精準GPS定位系統等多項智慧輔助功能,球場可以放心讓球友自行開車下場擊球,同時也能即時監測球友是否有違規駕駛行為,有了數位消費軌跡,保險公司才願意承保。 具體作法是:球友在預約平台預約球車之後,取得一組QRCode,在平台上付費完之後,到球場上透過QRCode解鎖球車,就可以將智慧球車開到球場。球場管理平台就可以監控及限制球車可以行經的區域,不必擔心車會開出車道。使用完之後再透過球車平板返還球車,在這過程中,客人有違規行為直接在帳號內進行扣款,情節嚴重者將禁止受理球車使用。如此一來,就可以達到「無人化」目標。 ARES Smart Golf Cat為全球首款聯網智慧高爾夫球車,於2022年5月正式上線營運 「由於市場人力成本越來越高,桿弟招募與培訓不易是目前市場上共同面臨的痛點,日本有9成的球場沒有桿弟服務,台灣球場雖有桿弟,仍出現7成的人力缺口」,廖聰哲接著說,這款智慧球車平板電腦搭配手機APP,就成為最強的智慧桿弟,Golface正試圖拚上「自動化球場」最後一塊拼圖。 累積消費數位軌跡 進行客層分群進階服務 從消費者需求為出發點,Golface陸續推出球車平板電腦、手機APP、高爾夫球預約平台、教學影片Golface TV、高爾夫球旅遊及智慧球車。智慧球車已於5月上線營運,現階段有4輛,預估今2022年下半年會量產,不過,智慧球車現階段仍由球友自行駕駛,預計明2023年初可透過遙控駕駛,第三階段才會開放無人駕駛。 透過球車平板及管理系統,管理人員可以透過螢幕了解球場狀態,以視覺畫圖表呈現各球車的即時位置及相對位置、球車出發時間及服務客戶時間的多寡、服務哪些客人、每洞時間進行多久等資訊,有助於管理者掌握目前球場內的消費情況,以有效減少塞車,降低客訴的情況。 「以前都是用工作人員的人腦去想像,現在則可以運用圖像呈現場內即時情況。讓不懂打球的人也可以從事這項工作」,廖聰哲強調,以往場控均由有豐富經驗的職業選手擔任,現在缺工又需要專業人員從事此項工作,更加難找。因此,運用數位工具取代人力,將可收事半功倍之效。 球車平板電腦已進軍日本高爾夫球市場,設置於福岡世紀高爾夫球場 Golface的球車平板已導入國內14家球場,同時已正式進軍日本市場,獲得福岡世紀高爾夫球場青睞,將平板電腦設置在球車上,提供自動語音播報擊球策略、距離碼數、視覺化圖表顯示擊球數據等各項服務。在新冠肺炎COVID-19疫情期間,國境封閉,Golface運用OTA技術遠端軟體更新提供軟體更新與問題排除,使得服務不中斷,深獲日本球場肯定。 廖聰哲表示,台灣的軟體技術並不輸日本等其他國家,但仍需要更多球場支持,才能協助產業智慧化轉型。 「要協助高爾夫球場轉型,第一步驟就是要數位化」,廖聰哲指出,Golface幫助球場累積數據及資料,可以更了解客戶服務周期與擊球節奏,讓球場維持不塞車又可以服務更多客人,截至目前為止,Golface已累積2萬多支球隊、350萬張成績卡及1,000多萬筆的資料,透過所收集的資料與消費者行為,幫助球場提升管理績效、客層分群服務、降低客訴及離峰時段的行銷規劃均有相當大的助益。 Golface共同創辦人暨執行長廖聰哲深耕高球智慧化服務9年,將打造台灣第一個高爾夫娛樂平台

【解決方案】7毫秒內分離人聲 洞見未來科技協助聽損者「聽說更簡單」
【111年 解決方案】 7毫秒內分離人聲 洞見未來科技協助聽損者「聽說更簡單」

某週四下午,下了一場傾盆大雨,然而,位於台北小巨蛋附近的洞見未來科技RelaJet台北體驗中心內,客戶預約全滿,主要是聽損人士前來試聽運用人聲分離引擎設計製造出來的助輔聽器,對於聽損人士而言,能夠有平價、輕巧、降噪效果佳的助輔聽器可用,真可謂一大福音。 「希望幫助有需要的使用者,再次聽見世界的精彩」這是同為聽損人士的RelaJet創辦人暨執行長陳柏儒體貼的期望,他最懂得聽損者的需求,也希望藉由洞見未來科技獨特的人聲增幅助聽技術,能夠造福更多的人。 萬元有找的輔聽器 造福廣大聽損者 成立於2018年的RelaJet,是陳柏儒與哥哥陳宥任共同創辦的公司。RelaJet所研發的多人聲分離引擎搭配高通藍牙音訊平台,將動輒8-10萬元的進口助聽器價格壓低到萬元有找,就是希望能研發平價、降噪效果佳、可運用無線傳輸連結手機的好商品。 公司成立後的前2年,主要研發多人聲分離引擎,讓降噪效果更佳,搭載上高通藍牙耳機晶片之後,音訊處理時間極短,大約7毫秒就能強化主要人聲、降低周圍噪音干擾,只需要傳統助聽器醫療標準16毫秒不到一半的時間,幾乎「零延遲」。 洞見未來科技推出平價助輔聽器,大大嘉惠聽損者 陳宥任解釋,主要是運用高通晶片的邊緣運算,加上極簡化的演算法才能做到極低延遲及聲音可以處理更好的降噪度,同時助聽器可涵蓋18個頻道,傳統的助聽器涵蓋的範圍是4-48個頻道,未來RelaJet會朝更多頻道逐步邁進。 根據統計,全球聽覺障礙者總計47億人,其中,已開發國家聽力輔具配戴率平均為30,其中以歐美國家最多。台灣有近150萬人失能性聽損,其中,中老年族群失能性聽損就佔了30,而輔具配戴率僅有10,比率相當低。 陳宥任進一步分析,輔具配戴率偏低有兩個原因,一、國際大品牌平均售價高達8-20萬元,可使用期限3年,不僅售價高、養護成本也高,讓很多人卻步;二、在吵雜環境下,噪音也被放大,使用者仍然不一定能聽得清楚,並且聲音參數無法即時、自由調整,需要常回到門市調校不是很方便。三、大部分機種無法連接手機,不方便聽損者接聽聽電話。 運用高通藍牙晶片 產品開發速度大躍進 有鑑於此,曾在聯發科擔任半導體工程師的陳柏儒負責技術研發,有法務背景的陳宥任主責公司的管理與營運,兄弟合作無間,組建團隊運用AI人工智慧演算法與晶片串接,學習數據庫內幾千小時的音檔,透過神經網路與深度學習技術,研發出低延遲、高降噪的人聲增幅助聽技術。並在2019年將此聲音處理技術整合至高通藍牙晶片,並獲得高通台灣新創競賽獲得冠軍、高通全球擴展計畫夥伴的榮譽,讓產品開發速度大躍進,2021年在台灣推出自有品牌Otoadd系列助輔聽產品,並受到市場的青睞以及有廣大聽損者的好評。 根據不同消費者的需求,有不同的產品設計,陳宥任表示,Otoadd具有輔聽功能的無線耳機N1,屬於頸掛式入門款,售價一副9,500元,可以一邊帶輔聽器一邊聽電話,運用手機App即可控制降噪強度及聲量大小。未來也將研發周邊配件,以符合年長者的需求。該輔聽器除了在台北、高雄體驗中心可預約試聽外,也可在PChome商城、台哥大myfone商城、樂齡網等輔具通路販售。 另一款為針對輕度到重度聽損者設計的Classic R助聽器,於2021年獲得日本Good Design設計獎,這款產品自去年底上市,對於先天性聽損者具有吸引力,用過的人都說在吵雜的環境下也能比過去聽得更清楚,也感受到藍牙連接手機通話、看影片的便利。預估此一商品也將在今年下半年外銷海外市場。 此外,今年6月即將上市的助聽器藍牙功能二合一功能產品,大小就如同一般藍牙耳機,主力客群鎖定在意外觀的聽損者,一方面體積較小、無線耳機造型設計美觀,加上也可接聽電話,若經衛福部許可上市之後,符合資格的聽損者還可以向政府申請補助。 RelaJet下一階段將進軍海外市場 以美國為灘頭堡 有趣的一個問題是,因應疫情關係,全民都必須配戴口罩,無法讀唇語,此對聽損者的影響是如何呢陳宥任表示,此時就能凸顯RelaJat的優勢了。由於每位聽損者聽力強弱不同,助聽器僅能補充到適當音量,協助聽損者聽取6-7成內容,餘3成仍須仰賴讀嘴唇及手勢。而在疫情期間,為了防疫,人人都戴口罩,口罩也讓聲音有所遮蔽,RelaJat人聲分離引擎也能校正補強,使戴口罩者的聲音分離清晰,方便聽損者辨識。 除了台灣市場之外,RelaJet下一階段將進軍海外市場,預計今2022年將取得ISO 13485醫材品質管理系統認證及美國醫療器材許可證,以美國為灘頭堡,以自有品牌或是成品貼牌方式銷售海外。 除了台灣市場之外,RelaJet住輔聽器下一階段將進軍美國市場

【解決方案】客廳化身為健身房 Uniigym矢志成為健身界的Netflix
【111年 解決方案】 客廳化身為健身房 Uniigym矢志成為健身界的Netflix

受到疫情所苦,大部分的人都會選擇在家中防疫,然而,對於喜歡運動的人而言,一天不上健身房運動,就會全身不舒服。透過優力勁聯Uniigym 所提供的「AR動滋動xUniigym」APP,有近1,000堂多元的運動課程任你選,專屬AI教練帶著走,隨行隨動想練就練,同時能記錄健身歷程,完整掌握自己的運動狀況。而為了鼓勵全民健身,共同抗疫,Uniigym近期也聯手中華電信,自即日起至6月底止,「AR動滋動xUniigym」APP開放全民免費使用30天,為全民防疫盡一份心。 成立於2019年的Uniigym,其創辦人暨執行長林煜傑有感於無論是健身場館、社區健身中心、學校健身教室等健身場所環境單調、課程單一、與教練的互動低,希望透過科技解決運動問題,讓運動像玩遊戲一樣有趣,就研發第一代產品-智慧化光影律動系統,獲得運動市場的青睞。 Uniigym健身產品迭代推陳出新 打造全方位運動健康平台 Uniigym致力於以智慧化光影健身課程平台為切入點,打造從線下場館到線上平台全方位健身內容體系,獲取資料流量進一步提升變現能力。 成立三年多來,Uniigym持續研發新產品,截至目前為止,已開發到第三代產品。除了光影律動健身系統Uniicube外,還有透過台灣大寬頻及凱擘大寬頻兩大系統台、電信商的機上盒A1BOX,只要打開電視,就能將客廳變成健身房的Uniihome,進化到只要打開行動裝置,結合5G高速網路,就可以隨時隨地健身的第三代Uniicell產品。接下來,Uniigym將針對企業、政府員工,推出結合鏡頭與心率裝置蒐集用戶健康資訊並提供健康管理方案的第四代Uniicare商品。 AR動滋動 x Uniigym App產品服務特色 「Uniigym是結合Netflix和任天堂的綜合體,目標是成為健身界的Netflix」希望透過Uniigym平台上多元的運動課程來降低民眾運動的門檻,並養成全民運動的好習慣,Uniigym行銷長王淑薇說明公司的強烈企圖心,並不斷往目標前進。她表示,2021年11月與中華電信聯名推出AR動滋動xUniigym APP,短短不到半年以來,下載量已達2萬次,此一APP共有包括有氧、燃脂、塑身、肌力、瑜珈、拳擊、流行舞蹈等八大類,共近1,000堂課程可供選擇。 平台內建最新的AI體態算法 隨時監控運動狀態 AR動滋動xUniigym APP具備六大功能特色,分別是: 一 明星教練健身課程,百大明星老師進駐,隨選隨練不用預約。 二 AI即時動作比對,透過手機鏡頭捕捉身體20個骨骼點,精準比對動作正確度並提供即時回饋。 三 AR健身教練,任何環境中教練陪伴在你身邊,親自帶領練習,讓健身體驗更有趣。 四 手勢遙控介面,讓你遠端遙控各種功能,操作輕鬆不費力。 五 支援螢幕投放,手機同步投放到電視、投螢幕、擴增使用情境,沈浸式運動更有感。 六 自我數據追蹤,可完整記錄健身歷程,包含運動時數、消耗卡路里及訓練課程。 AR動滋動 x Uniigym 疫起運動守護健康TAIWAN SAFE活動介紹 最重要的是,系統平台內建最新的AI體態算法,用戶運動時,同時比對用戶與健身教練的20個骨骼點,再搭配心率帶,在螢幕上即可顯示運動期間的心率變化 ,透過科技輔助運動,保護用戶自主訓練不受傷,也協助用戶的紀錄身體能耗等,有效提高運動效率,避免運動傷害狀況。 Uniigym深耕台灣 並擴展至海外市場 事實上,Uniigym的產品是依使用族群的不同迭代進化而成,其中,第二代 產品Uniihome即將家庭客廳變身為健身房,與電視系統台-台灣大寬頻及凱擘大寬頻合作,裝設機上盒點選課程菜單,共計有1,700堂,每堂3-5分鐘的課程可以點選,老少咸宜的全家歡套餐課程適合家中阿公阿嬤、父母及小朋友,可隨不同族群自由選擇適合自己的運動菜單。 AR動滋動 x Uniigym App 產品體驗情境示意圖 後疫情時代的健康生活型態中,在家運動已經成為一種潮流,Uniigym互動體感健身課程,提供消費者方便經濟,隨時隨地可以運動的健康處方,不需要添購運動器材或是花費高額的課程費用,打開手機就能享受專屬的AI健身教練親身指導,提高運動的意願與頻率,對於全民樂活扮演重要的功能。 Uniigym提供線上線下結合的人工智慧雲端互動體感科技服務,搭配家中和各類運動空間,以最低進入門檻讓消費者隨時隨地享受兼具專業與休息娛樂的健身體驗,創新商業模式已獲得台灣知名上市公司南緯實業、岱宇國際等企業青睞投資,並與知名國際體育企業法商迪卡儂合作。 除了深耕台灣市場外,Uniiigym也積極走向國際市場,包括新加坡、泰國及中國,其中,預計今年2022年中會將產品上架至新加坡電信集團Singtel,讓新加坡華人及廣大海外用戶也能享受新的互動體感健身課程。 未來,Uniigym也會推出提供企業、政府員工居家的健康管理方案,即員工在運動期間,系統透過鏡頭或心率裝置蒐集用戶的健康資料,透過分析,整合,將數據與健康醫療串接在一起,達到預防醫學的目標。 Uniigym創辦人暨執行長林煜傑

【解決方案】2秒鐘完成結帳動作 Viscovery AI影像辨識助攻智慧零售
【111年 解決方案】 1 秒鐘完成結帳動作 Viscovery AI 影像辨識助攻智慧零售

近年來,人工智慧 Artificial Intelligence,簡稱 AI 已逐漸改變各行各業的運作模式,不過,絕大部分的工作仍然是由人類完成,AI 則扮演輔助的角色,因而出現了「AI Copilot」一詞,代表「由 AI 驅動的工具或助理」,旨在協助使用者完成各種任務,提高生產力和效率。 AI Copilot 的概念源自於「副駕駛」這個角色,在飛行中,副駕駛協助主駕駛員完成各項任務,確保飛行安全與效率。其實,工業革命的「機器」就開始有 Copilot 的影子,各種機器在不同領域中扮演「Copilot」的角色,輔助人類完成繁重的體力和重複性工作,大幅提升工廠生產效率,推動經濟快速發展。 隨著運算設備的進步、機器學習、深度學習、影像辨識等技術的突破,AI Copilot 的概念逐漸成形。AI Copilot 的發展標誌著從「機器輔助提升到智慧輔助的轉變」。早期的機器人只能完成預設的重複性工作,而現在的 AI Copilot 則能夠學習和適應新的環境與任務,並在實際應用中不斷優化自身表現。這一轉變不僅改變了人機交互的方式,也為各產業帶來了深遠的影響。 AI Copilot 的應用範圍涵蓋了各個行業,包括:金融、醫療、製造、教育、零售hellip等等,無處不在。 AI Copilot 於零售業的應用:AI 影像辨識結帳 在零售業,AI Copilot 的應用已經開始展現具體成果。 以 Viscovery 的 AI 影像辨識結帳系統為例,這套系統即為 AI Copilot 模式的一種,輔助店員加速結帳,或者輔助消費者簡化自助結帳流程。 nbsp 一般的結帳方式需要店員逐一掃描商品條碼,若是無條碼的商品,如:麵包、餐點,則需店員花時間先用肉眼確認品項,再一個個輸入到 POS 結帳系統中。根據一家連鎖麵包店實測,資深店員從「肉眼辨識」到「輸入一盤 6 顆麵包的商品資訊到結帳系統」的過程,就要 22 秒的時間,新進店員需要的時間可能更多。另外,根據一家日本麵包店業者分享,培訓員工認識、熟悉商品需要 1 至 2 個月的時間。 nbsp 現在有了 AI 影像辨識技術,店員可以把「辨識商品」的步驟交給 AI,由 AI 扮演 Copilot 的角色,1 秒內迅速辨識品項,加快結帳,整體節省 50 的結帳時間,優化顧客購物體驗。而培訓員工辨認麵包的時間成本,也能因此有效縮短。 nbsp 即便是帶有條碼的商品,AI 也可以在一秒內快速辨識多個品項,相比逐個掃條碼的方式,效率更高 nbsp 而有 AI 影像辨識「輔助」的自助結帳系統,則能夠讓消費者在沒有店員幫助的情況下,順利完成購物,省去刷條碼或在螢幕上查找品項的麻煩,提升購物體驗,在缺工、找不到店員的時代,也幫助店家降低營運成本。 nbsp AI 快速辨識多件結帳商品只要一秒鐘 圖片來源:Viscovery 近來,致力研發 AI 影像辨識結帳方案的新創在各國嶄露頭角,目前已知最輕量化的解決方案就在台灣,只要在結帳櫃檯安裝一支 Viscovery 的鏡頭與一台搭載 Viscovery AI 影像辨識軟體的平板,即可與店家既有的 POS 結帳系統串接,馬上啟用。 整合方式多元,有隨插即用的作法,也有與店家 POS 整合的 API 串接方案。 Viscovery AI 影像辨識系統可與店家現有的 POS 系統無痛整合 圖片來源:Viscovery AI 影像辨識結帳的導入實例 目前 Viscovery AI 影像辨識系統已導入台灣連鎖烘焙店、新加坡中式麵店、日本仙台百貨公司商辦超商 micormarket、日本麵包店與蛋糕店hellip等等。超過 700 萬筆交易筆數,都是透過這套 AI 系統完成,辨識超過 4000 萬件商品。這些使用案例展示了 Viscovery AI 影像辨識系統在零售行業的廣泛應用,未來將持續深耕、探索零售及餐飲運用 Vision AI 的各種可能。 nbsp Viscovery AI 影像辨識系統已導入日本、新加坡、台灣,使用於麵包店、蛋糕店、餐廳、便利商店等多個場域 圖片來源:Viscovery

【解決方案】瑕疵辨識率達百分百 耐銳利科技獲面板大廠青睞
【111年 解決方案】 瑕疵辨識率達百分百 耐銳利科技獲面板大廠青睞

工具機生產線上,組裝的第一步有些微差池,累積公差將造成組裝工作要重來,耗時又費力,導致出貨延遲的情況將衝擊企業聲譽。耐銳利科技公司聚焦智慧製造領域,提供各式AI解決方案,運用機器學習模型傳承老師傅的經驗,在CNC加工機組裝及鑄造過程,利用AI分析產線數據,精準調校各式數據,提升生產精準度 25。 這套AI產線數據分析系統,被耐銳利科技董事長黃常定稱為「師傅40」,就是師傅加上人工智慧的最進化版,用在工具機加工廠,成效斐然。此外,耐銳利科技運用AI瑕疵檢測技術,參加經濟部工業局2021年AI新銳選拔賽活動,協助友達進行面板進階影像瑕疵檢測,正確率達百分之百,引此也榮獲大獎。 協助面板大廠友達解題 瑕疵檢測正確率達百分百 黃常定進一步說明,一般面板在生產時,邊邊角角可能會有缺陷,雖然缺陷肉眼可見,但AOI卻往往難以辨識,導致檢測錯誤率常常超過30,因此,一定要搭配人力進行複檢,才能提高正確率。然而,因應少量多樣的產品需求,在人力不足的情況下,運用AI檢測確實是一個好方法。 成立於2018年的耐銳利科技,在短短三年期間,AI技術就能獲得面板大廠的青睞,實則在CNC工具機領域磨練已久。耐銳利科技總經理唐國維指出,台灣前三大CNC工具機廠希望將AI導入組裝及鑄造兩條產線,其中,在組裝產線上,為保持組裝的準確性,設計組件的每一個零件均會設計公差,在組裝時,每個元件都在公差內,但累績公差最後品檢仍無法通過,必須拆掉重新組裝,不僅耗時耗力,也造成浪費。 「進入產線之後,才知道有些師傅累積很多經驗,很會調校,經過他調校之後,正確率提高不少,速度又快。」反之,新來的工程師沒有經驗,調校時間比較久,也未必能通過品質檢測。 師傅40系統 良率從70大幅提升至95 唐國維接著表示,原本師傅在組裝時所設定的尺寸資料都記錄在紙本上,資料寫完之後就存入倉庫封存,沒有人去研究尺寸之間的關係。耐銳利協助客戶設計師傅40系統,透過人機面板,讓師傅在組裝時直接輸入所測量的尺寸及相關數據。蒐集不同師傅的數據之後,再運用AI演算法分析數據間的關係,做出AI模型,AI模型自動通知作業員要調整到甚麼樣的尺寸,品質檢測就一定會過,如此一來,良率從70大幅提升至95以上。 耐銳利科技公司聚焦於智慧製造領域,提供各式AI解決方案 唐國維補充,組裝一台CNC加工機的主軸要耗費四小時,第一步驟機器量測錯誤,包括震動、溫度,速度等超過範圍,都要拆掉重裝,又花了四小時。拆掉要如何調整,是憑藉師傅的經驗,可能一開始師傅憑經驗做了最好的組法,但錯檢率也達30,組裝又耗了好幾天。透過AI師傅協助,組裝時間只需半天,良率達95以上,省下許多時間及人力。 「運用機器學習的AI模型,綜合所有師傅的經驗蒐集在一起,提供給AI學習。第一步要數位化、第二步則是知識化,這是企業邁入轉型的重要關鍵」,黃常定認為,耐銳利科技是傳統製造業從自動化生產走向邁向數位轉型的重要夥伴。 此外,耐銳利科技另一個聚焦的產業是電梯廠領導品牌的智慧派車系統。所謂派車指的是電梯車廂,即兩部電梯以上就需要群管理。過往派車依據固定法則,如哪一台距離叫車比較近,就自動派那台電梯,一方面沒有考慮到電梯被叫太多次的派車,可能會讓其他人等待更久;另一方面過往的派車模式並無考慮大樓使用特性,造成許多浪費。例如辦公大樓,早上上班、中午休息及下午下班時段各有尖峰時間,透過AI智慧派車可以依據離峰及尖峰時段進行彈性調整,讓派車效率增加、降低等待時間,同時減少電力虛耗。 導入電梯智慧派車 提升運輸效率兼具環保功能 黃常定補充說明,就好比之前的路口紅綠燈號誌,系統已將主幹道、副幹道及小街道的停留及通過秒數寫死,現在則運用智慧紅綠燈,彈性調整等待時間,讓容易壅塞的路段更加順暢。透過AI學習使用情境,在電梯中導入智慧派車系統,會讓輸送效率提升,也更加環保。 除了導入電梯智慧派車外,耐銳利也將AI導入電梯廠的生產出貨智慧排程系統 。電梯廠常常無法準確預估客戶的電梯交期,例如,辦公大樓或賣場等必須完工到一定程度,電梯才能進工地安裝。若受到客戶工期延遲等非預期因素影響,往往造成電梯廠產閒置或是排程不易安排的窘境。 唐國維指出,一般了解客戶端工程進展者可能是業務或工務,但整體而言,出貨正確率大概只有六成左右,也就是說有四成不會如期出貨。因此,若能準確預估出貨時程,就能將產線空出來以因應急單或是其他產品生產需求。AI智慧排程系統將分析過去出貨的資料,氣候、工廠及施工端兩地距離位置、客戶信用等約20-30個參數,放入AI演算法中,可以精準預估到底能不能如期出貨。 黃常定也特別說明,耐銳利科技的機器學習非一般的機器學習,更加入傳統影像處理技術、統計學等各種運算方式,要對領域知識十分熟稔,才能作出好的AI模型,這也是公司競爭力之所在。他強調,一般SaaS平台能處理的資料十分有限,正確率頂多從7成提升至7成5,耐銳利的強項在於AI演算法及機器學習,必須再加上深厚的產業領域知識才能產出好的AI模型。 耐銳利科技從AI專案開始,逐漸深化技術,選擇從困難度高的做起,並累積經驗法則,預計在今2022年開發出SaaS服務,以客戶的需求為出發點,逐步站穩腳跟、成為智慧製造的重要夥伴。 圖左為耐銳利科技總經理唐國維及董事長黃常定右

【解決方案】AI電眼取代人眼 慧演智能運用AI幫製造業做品管
【111年 解決方案】 AI電眼取代人眼 慧演智能運用AI幫製造業做品管

因應製造業少量多樣的客戶需求,亟待可以找到從雲端到終端的AI解決方案。慧演智能提供軟硬整合解決方案-BailAI影像檢測解決方案,來協助傳統製造業提升製程效率及產品品質,達到轉型的初步目標。 政府宣示2017年為台灣「AI元年」之後,台灣AI新創公司如春筍般林立,成立於2018年的慧演智能即鎖定智慧製造,提供AI影像分析與流程優化的平台,以深度學習的方式檢測產品的瑕疵和組裝的步驟異常,協助企業建置從終端到雲端的基礎設施,讓工廠生產端可以自動化監控,以提升製程的效率和品質。 熟悉產線品管流程 以AI影像檢測作為創業主軸 慧演智能創辦人暨執行長劉雅雯年紀輕輕,在大學畢業之後即進入製造業,在硬碟零件的塑膠射出製程擔任品管職務,「當時已經在產線上,對於生產機台的產線流程相當熟悉」,她之後轉換跑道擔任行銷企劃、接著又擔任過AI產品經理,在時機成熟之後,劉雅雯決定創業,以製造業的AI影像辨識作為創業主軸。 「企業的困難在於缺乏AI開發團隊,即使有了AI團隊,開發專案要花很多時間,至少6-12個月」深諳市場痛點的劉雅雯表示,平台要解決的問題是提供傳統製造業不需要程式開發背景的員工,也可以自行打造AI模型的平台,從遠端協助產線的故障排除及後續的系統維護作業,來幫助企業節省開發時間及人力成本。 BailAI影像檢測平台使用場景 面對市場上提供AI影像辨識的競爭對手非常多,慧演智能的技術優勢何在劉雅雯表示,現階段許多企業備有AOI光學檢測設備,但AOI光學檢測在應用上的瓶頸是,只能用於產線速度快、數量多的瑕疵檢測,而每回檢測或生產都要重新調整參數。而根據她對產業的了解,受限於AOI設備動輒上百萬元台幣起跳,大部分中小型傳統製造業,並不具備雄厚的財力,但他們又想要做自動化檢測,這就是慧演智能的機會。 劉雅雯接著表示,傳統製造業不可能養一個包括AI工程師、資料工程師、雲端架構師、終端架構工程師等專業人才的技術團隊,而慧演智能擅長於軟硬體整合,企業透過BailAI影像檢測平台,就能輕鬆解決產線上的檢測問題。換言之,客戶只需提供影像或樣品,交由慧演智能訓練模型、部署模型及系統整合,即可輕鬆使用AI技術進行產線流程優化及監測。 參加AI新銳選拔賽 組裝行為影像辨識辨識率達9成以上 舉例而言,某家連接器廠商,技術團隊只有1-2位AI工程師。主要解決的問題是,大部分作業員都在產線上,而品管及高階主管在遠端,公司欲透過遠端監控方式掌握產線實際情況。慧演智能透過工業相機拍攝產線畫面,並將AI影像分析傳送到遠端,主管及品管人員可以透過螢幕來觀察產線組裝有無錯誤,如連接器頭跟線路有沒有接好等問題。 慧演智能的AI影像檢測架在微軟的Azure雲端平台上進行作業,也會透過終端設備,如NVIDIA的邊緣運算設備放置於檢測站周邊,透過雲端到終端的整合解決方案,協助傳統製造業提升產線效能與及早發現問題。現階段慧演智能的客群包括航空、電子周邊、連接器及金屬等相關產業。 組裝產線人體行為辨識組裝流程解決方案,準確率達9成以上 為了實證技術深度,慧演智能參加經濟部工業局2021年AI新銳選拔賽活動,為光寶科技提供「組裝產線人體行為辨識組裝流程」解決方案,透過相機及AI影像辨識的方式辨識產線作業員的有效工時及無效工時,也就是透過影像辨識手的姿勢及位置,來判斷作業員的組裝行為,其精準率可達9成以上。 劉雅雯補充說明,由於電子零組件組裝工序較複雜,多以人力為主,無法以機械手臂取代,因此慧演智能在光寶的組裝站裡,用鏡頭拍下作業員組裝的流程,再針對影片進行演算法的訓練、校正,最終訓練出的模型能直接判斷組裝過程是否出現任何錯誤,以改善整體流程。 導入BailAI影像檢測平台 專案開發時間可望縮短至1個月 成立三年多以來,慧演智能累積不少專案經驗,希望能將專案經驗產品化,劉雅雯指出,將於今2022年完成BailAI影像檢測試用版,客戶可依檢測物件的精細度選擇工業相機、視訊相機,甚至於X光來擷取影像,再透過平台做影像自動標記,慧演智能會提供符合場域的AI應用模型,供客戶使用,也可以在雲端終端做推論,便於製造業上線使用。包括金屬產業、工業電腦的金屬機殼、連接器、電子周邊,機械零件,皆可利用平台進行瑕疵檢測及物件辨識。 現階段慧演智能將持續提升技術能力,累積客戶的經驗完成產品化,同時加速AI檢測落地應用,中期將建置終端雲端基礎設施,將企業AI專案開發時間從6-12個月縮短至1個月,降低企業使用時間及使用門檻。長期目標將鎖定台商聚集較多的東南亞市場,將軟硬整合AI解決方案拓展到海外市場,擴大營運規模。

【解決方案】讓硬碟裡的音樂重生 愛飛媒平運用AI為影像找到最佳拍檔
【111年 解決方案】 讓硬碟裡的音樂重生 愛飛媒平運用AI為影像找到最佳拍檔

一名年輕女孩,孤身在美國洛杉磯,為的是尋一個夢,一個能讓音樂創作者深埋在硬碟中的創作音樂重新找到知音的夢helliphellip。 愛飛媒平創辦人李姿慧,理工科出身,心中卻卻深埋音樂人的強大基因,為了協助全球音樂人創作音樂能找到能配對成功的「最佳夥伴」,她創立愛飛媒平公司,提供一站式AI影像音樂媒合平台AV Mapping,協助影像創作者可以快速找到擁有版權的原創音樂。 一站式AI影像音樂媒合解決方案,為音樂創作者找到創新商機 一般來說,以往影像創作者要進行影像配樂,從作詞曲、配樂、找版權,通常需要花上兩周時間,透過AV Mapping影像音樂媒合平台,10 秒鐘立即配對到適合的音樂,音樂人也可以將創作再行銷取得分潤營利,創造三贏局面。此一嶄新、去中心化的營運模式,也獲得已故台灣音樂大師-李泰祥傳人的青睞,在平台上可重溫那一段讓音樂創作恣意飛翔的時光。 李姿慧從小練鋼琴、參加合唱團及管樂團,並自己創作音樂,大學雖然念的是理工科系-成功大學測量及空間資訊學系,但從大三開始,即加入影像團隊從事配樂,並赴南藝大應用音樂系旁聽。大學畢業後,李姿慧決定順從心裡的聲音,當音樂的尋夢人。 愛飛媒平提供一站式AI影像音樂媒合解決方案 愛飛媒平提供一站式AI影像音樂媒合解決方案,主要係藉由人工智慧的影像辨識和音樂分析,影像創作者在平台上可自行搜尋、配對合適的音樂,透過系統可將配樂的時程從8小時縮短至幾秒鐘,大幅縮短近2,000倍。 李姿慧表示,傳統影像配樂工程除了創造合適配樂,還須將大量時間成本投注在溝通及搜尋上,包括後續的編曲、錄製等後製處理和音樂授權更是耗時耗力,有了AI的協助,創作者能將所有心力花在創作上,不必擔心找不到適合音樂,或是音樂版權遭盜用的困境。 虛實整合行銷,從交易到簽約一鍵完成 目前愛飛媒平的音樂資料庫共有6萬首曲目,種類超過60種,涵蓋歐美及亞洲等世界各地音樂,包含流行、EDM、搖滾、愛爾蘭音樂等。愛飛媒平獨創的去中心化概念更大幅保障音樂人權益,在平台上的音樂人可自行訂價並追蹤交易流程,達到公開透明、去中心化的特性。目前平台上包括影像及音樂創作者共有7,000多位,音樂創作者在平台上交易成功,可分潤4成以上,最高達到5成。雙方在平台上交易並完成簽約,手續十分簡便。 AVMapping共有14種AI模型,輕鬆找到速配音樂 李姿慧表示,AI影像音樂媒合解決方案共有14種AI模型,其作法是拆解所有元素之後,透過影像辨識與文字辨識,做音樂分析,再運用機器學習演算法大量訓練,將影像及音樂的特徵列出,即能快速媒合出合適影像情境、氛圍、節奏的配樂。 除了線上媒合交易外,愛飛媒平也舉辦實體音樂會活動,邀集音樂及影像創作者參與,活動的內容環繞在AI影像配樂的展示,現場運用導演一段影片讓音樂創作者PK配樂;或是拿出示範影片,由AI進行配對,只需耗費端端10秒鐘,AI配對的影像與音樂在情緒及氛圍上都十分到位,讓現場參與者嘖嘖稱奇。 三年研發獲紅點設計大獎,以科技支持音樂藝術發展 愛飛媒平花了三年的研發,平台於2021年8月正式上線,2022年元月份在美國拉斯維加斯參加CES活動,引起在場記者高度關注,共獲得超過上百家的媒體報導,使得一個月使用次數就超過千倍,吸引7,000位影像、音樂創作業者加入媒合平台,據統計,先階段美國與台灣媒合交易比重各半。 李姿慧表示,傳統音樂的授權方式十分複雜,包括著作類型、著作財產權種類等,要取得一首歌曲的授權,必須經過詞曲經紀公司、集管團體、製作公司、唱片公司,甚至是作曲、作詞者,十分繁瑣,音樂人也並不一定能得到分潤收入。透過AI影像音樂媒合平台,所有交易合約在線上完成,音樂創作者能獲得利潤,創作熱情不斷被激勵。 三步驟協助影像創作者輕鬆完成配樂工作 值得一提的是,目前NFT(Non-fungible token,又稱為非同質化代幣)在藝術及文化市場大行其道,影像音樂領域導入的可能性如何李姿慧表示,目前以太坊的交易手續費(gas fee)居高不下,加上她在洛杉磯參加多次聚會得到的結論,目前NFT接受度仍在醞釀中,然而,愛飛媒平仍看好NFT未來趨勢,在可預見的未來,仍會將相關技術導入AV Mapping平台,提供更多元化的交易方式。 為了快速擴充海外市場,李姿慧在舊金山不斷尋求國際策略性投資人挹注資金。同時,由於美國洛杉磯疫情控制得宜,產業逐漸復甦中,李姿慧也參加許多線下創作聚會。愛飛媒平希望成為連接影像與音樂的橋樑,在國際市場上導入知名的使用者案例,讓更多創作者看到平台的威力。 愛飛媒平也頻傳捷報,繼榮獲DSA數位廣告奇點銀獎、美國在臺協會與META合辦的AWE女性創業最佳潛力獎之後,李姿慧創辦的一站式AI影像音樂媒合平台AV Mapping也於2020年再度獲得德國紅點Read Dot Award設計大獎設計概念Design Concept的最佳設計獎Best of the best,希望持續以科技立足、以藝術為養分,支持音樂創作者創作出更好的作品。 愛飛媒平創辦人李姿慧榮獲多項國際大獎,是深具潛力的女性創業家

【解決方案】AI也懂行銷太米科技個人化推薦服務助時尚電商提升3倍轉換率
【111年 解決方案】 AI也懂行銷?!太米科技個人化推薦服務助時尚電商提升3倍轉換率

曾經待過中小型電商,深知電商一人當三個人用的艱辛,太米科技創辦人兼執行長黃子豪及共同創辦人兼營運長李宜庭決定運用AI技術來解決所有電商人的行銷難題。太米科技針對時尚電商的個人化推薦SaaS 軟體即服務,協助中小型電商解決行銷成本不斷上升以及大量數據卻不知道該如何使用的問題,同時提高轉換率及客單價,堪稱時尚電商業的AI最佳助手。 一直以來,如何提升轉換率都是各家電商的重大難題,而像Google以及Facebook都會收集使用者瀏覽紀錄,以便投放使用者感興趣的訊息或是廣告,但一般中小型電商並沒有這樣的資源及人力,來建構資料分析的系統或工具。 公司定位:中小型電商的行銷技術團隊 利用AI 建立自動化行銷 2016年成立的太米科技,創業初期即以成為「中小型電商的行銷技術團隊」為出發點,希望藉由數據分析及個人化推薦服務協助電商解決轉換率低、顧客留存率低的難題。「我和Daniel指黃子豪都待過中小型電商,我負責品牌、行銷和設計工作,他包辦後端系統、專案管理及開發上線等,幾乎每個人都身兼數職。」她倆人深知電商業者的痛點,決定幫助中小型電商,開發自動化行銷系統,開發個人化推薦服務的SaaS,協助行銷資源匱乏的中小型電商。 透過AI技術分析消費者的購買偏好,給予個人化推薦服務 透過 AI 技術分析每一位消費者的購買偏好,並在後台留存消費者數位足跡,進行數據分析,有別於過往推薦系統以客群分類的方式,太米科技是針對每一個獨立個體的風格喜好來做個人化的商品推薦,以達到精準行銷之目的。 李宜庭強調,太米科技的個人化推薦服務有兩大功能,一、做網站的個人化推薦;二、與email、簡訊及聊天機器人chatbot等行銷管道作串接,發送個人化優惠訊息。 當消費者進到官網,根據消費者輪廓與喜好,在每個頁面都可以提供不同商品的推薦,個別商品在不同的網站頁面也有不同的推薦系統,每位消費者進入網站後都能享有個別差異化、不一樣的消費體驗。 太米科技運用深度學習Deep leaning的AI技術,將消費者透過各項裝置,分析消費者在線上購物的各種接觸點行為,透過數據化所有消費者使用行為來建構消費者輪廓。 例如,A是消費頻率高的消費者設定為VIP貴賓,其偏好莫蘭迪色系、蕾絲材質、高領款式等都被記錄下來並標籤化,當A在瀏覽店家網站時,網站便會針對A的這些購買偏好標籤,推薦相應的商品,另外也可以設定客製化優惠以及彈跳視窗,或是透過手機簡訊、email等方式,將客製化訊息傳送給客戶,每位客戶收到的優惠訊息都不盡相同,卻是符合他她需求的產品。 現階段太米科技客群鎖定包括男女服飾、鞋包配飾、美妝等時尚設計等個人化色彩濃厚的產業,許多客戶在導入個人化推薦服務之後,成效十分顯著。例如,巴黎萊雅 L'Oreal Paris 集團旗下美妝品牌植村秀,專營高效膚產品及潮流彩妝品與專業化妝工具等,經導入太米科技的服務後,大幅提升轉換率達3倍之多,營收成長18倍,可見成效之優異。 另外,知名服飾業iRoo,在官方網站安裝個人化推薦系統,同時整合Line、Chatbot等數位行銷管道,轉換率也從11倍大幅提升至5倍以上,單月營收增加21。 收費模式採訂閱制,大型企業則可針對其特定的功能需求,以專案收費計價方式。整體客戶使用後的成效,平均至少達成轉換率3倍,以及平均客單價也有2倍的成長。 新客群》繼服飾美妝後 推進導入生活家飾產業 儘管在電商市場整體營業額攀升的趨勢下,讓個人化推薦服務推廣成效亮眼,然而受到疫情影響,非民生必需品的時尚產業業績受到衝擊。太米科技營收比重大部分來自於時尚設計產業,在疫情期間,消費者逛網站只看不買,整體服飾業電商業績下滑3成左右,為了分散營運風險,太米科技自2022年起,將服務客戶領域拓展至風格鮮明、質感類型的家居沙發、生活用品等。 至於為何不將客群拓展至3C產品李宜庭分析,3C產品著重在性價比及品牌力,例如蘋果電腦有一群忠誠度高的果粉,不容易動搖其購買行為,但服飾、美妝及生活家飾品著重在個人化特色、品味與風格,例如,服飾具備快速、短期的「快時尚」趨勢,產品每周更新速度快,並有季節性特性,3-5天可更新一次做個人化推薦;而美妝,包括彩妝與保養,顧客的忠誠度及回購率高,最適合推薦及主動發送優惠訊息。妝容與穿搭代表個人品味,因此,此兩產業在個人化推薦上可以相輔相成。 「要將企業導入個人化推薦的進程加快,就需要建立SOP」,李宜庭接著說,太米科技藉由將推薦服務導入時尚設計產業的經驗,建構起服務流程SOP,以利快速複製成功經驗,預計下半年就能快速導入生活家居等產業。 新商模》建立以消費者為核心的新型態行銷模式 現階段太米科技客戶數已突破2000家,代表性客戶包括巴黎萊雅、BLUE WAY等國際知名時尚品牌,未來仍將是場鎖定在海外,朝香港、新加坡及美加等地區發展。 太米科技挾成功將推薦系統導入時尚電商產業的經驗,獲得投資人的青睞,於2021年獲得國內外加速器投資太米科技,募資金額達新台幣7,000萬元,使得人力、規模得以擴充。未來的計畫將整合投資人的資源,建立以消費者為核心的新形態行銷模式。 太米科技共同創辦人兼營運長李宜庭

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【111年 解決方案】 比客戶更了解客戶 疫情引發商機 偲倢科技業績翻倍

「COVID-19疫情之後,雖然無法出國,海外業務拓展受阻,然而,受惠於疫情之後,AI視覺光學檢測AOI需求高漲,帶動另一波業績的高速成長」,偲倢科技創辦人兼總經理陳青煒表示,公司在視覺瑕疵檢測的起步比較早,累積豐富經驗,使得2021年業績較前一年大幅翻升數倍之多。偲倢科技AI技術前景深具潛力,募資計畫也成功先後獲得工業電腦龍頭企業等策略投資人青睞。 成立於2015年底的偲倢科技,創立之初即以開發自動化軟體出發,協助客戶降低自動化門檻。2017年至2018年短短兩年間,AI技術發展快速起飛,當時陳青煒觀察到在製造業自動化的過程中,產品瑕疵檢測是一個令企業相當頭疼的痛點,傳統作法用人工目檢耗時費力,且容易造成人為疏失,AI部署無法客製化,導致企業投入成本高昂。 搶攻AOI市場 AI光學瑕疵檢測成為成功落地應用項目 「AOI的缺口是瑕疵檢測,由於瑕疵無法明確定義,為符合客戶不能將有瑕疵的不良品流出去的需求,往往將良品打成不良品,導致過殺率往往很高,不僅墊高製造廠的成本,無形中造成資源的浪費」,加上因應產線人力不足的情況,製程自動化呼聲高,為陳青煒創造難得一見的商機。AI光學瑕疵檢測成為偲倢科技切入AI落地應用的重點。 累積近年在產線自動化的經驗,偲倢科技將客群鎖定在被動元件、連接器及半導體等三大產業,將蒐集的產線產品瑕疵資料建立成龐大數據庫,由於偲倢科技起步早,位居先行者的地位,持續將數據庫的資料進行優化,豐富的經驗對客戶的需求能很快掌握,收斂客戶的需求並提出解決方案。 偲倢科技運用視覺辨識、深度學習等技術,發展光學檢查AOI演算法,打造AI瑕疵檢測方案,準確率大於99。在具體效益方面,運用在半導體產業,過殺率可由平均5-8大幅降至不到3,而被動元件過殺率也可從5降至12,可為客戶省下近新台幣近3億元的支出,不僅減少人力資源浪費,更使得偲倢科技成為客戶永續智造的好幫手。 自2019年底爆發COVID-19疫情,改變全球生活及工作型態,疫情期間,由於避免人與人之間的頻繁接觸,製造業工廠自動化的需求大幅攀升,偲倢科技在業界做出好口碑,生意源源不斷上門,使得客戶數及營收翻倍成長。 致勝秘訣:跟著客戶腳步前進,永遠比客戶想得多 除了台灣之外,偲倢科技也將觸角延伸至中國及越南市場等台商聚集的市場,中國團隊預估從3、4人增加至10人,越南也希望有5人團隊貼近客戶進行服務。 「偲倢科技都是跟著客戶腳步走,客戶在哪裡,我們就在哪裡」,陳青煒接著表示,疫情雖然帶來AI自動檢測的另一波需求,但受到國境管制影響,出差不方便,海外市場部分需要駐地人員就近服務,包括諮詢診斷、AI導入、校調等,均需由專人服務。 偲倢的自動化軟體開發平台將已模組化的視覺檢測、運動控制、IO控制、AI分析等功能整合,再搭配人工智慧訓練軟體「AINavi」,一台散熱片檢測機即可完成多種檢測項目,且可持續訓練AI深度學習模型,進一步降低機台漏檢率並讓檢測質量更臻完善。藉由AINavi 與自動化整合已經可以滿足客戶需求的大部分功能,再依據不同業種,不同客戶的需求提供所需的小部分客製化服務,即可快速提供不同客戶所需的解決方案。nbsp 深獲策略投資人青睞 工業電腦企業、創投相繼投資 偲倢科技在製造業AIAOI檢測領域已闖出一片天,並受到策略投資人的青睞,2019年工業電腦龍頭企業策略性投資偲倢科技,將AINavi深度學習視覺檢測工具整合企業完善的硬體平台,雙方的合作結合出更完善的服務方案給客戶,創造「以大大廠帶小新創」的典範雙贏案例。 2022年2月偲倢募資再傳捷報,創投創新基金投資入股,原有大股東們也皆跟著再投資,偲倢科技順利完成Pre-A輪的募資,短期內將持續擴張業務,並在中國、越南站穩腳跟,未來計畫將建置包括被動元件、連接器及半導體產業領域的專家系統,深化領域知識及數據分析,為客戶創造更高的價值。 偲倢科技自詡為製造業的管顧公司,也就是透過顧問服務,診斷、導入、系統上線、人員訓練、模型優化、AI模型管理等,提供客戶最適切、最有價值的顧問服務。

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