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【109年 解決方案】 以晶片驅動AI,汎思數據以小成本提升算力百倍

小小一顆晶片,能夠驅動AI演算法速度近百倍,汎思數據團隊致力於軟硬體整合,提供包括金融產業、智慧醫療及智慧製造等領域以小成本、高效率方式導入AI,快速進行數位轉型。

這幾年,人工智慧喊得震天價響,然而,落地應用受限於高昂的成本,而「算力」的提升是AI應用瓶頸突破的關鍵,汎思數據客製化晶片設計與解決方案可以提升處理效能及有效降低成本,讓AI落地應用於金融、醫療及製造業等領域,變得容易而可行。

公司核心服務為高效能硬體加速平台(FPGA)

汎思數據成立於2018年10月,創始團隊來自於清大、交大與台北大學,現有員工11人,其中,晶片設計總監劉文凱來自於IC設計公司-慧榮科技,帶領5人IC設計團隊,耗費1年多時間研發高效能硬體加速平台(FPGA),成為公司核心服務。

汎思數據整合軟硬體研發高效能硬體加速平台(FPGA)

▲汎思數據整合軟硬體研發高效能硬體加速平台(FPGA)

「AI要落地,面對的是成本與現實處理狀況的考量,若購買NIDIA GPU的標準組合,價格不斐,若能透過客製化做硬體調校,產生符合使用的專屬組合,成本將可獲得大幅度的降低。」汎思數據總經理廖彥欽表示,更進一步指出,現階段的AI新創大多僅有軟體工程師,缺乏硬體工程師,汎思數據擅長處理數據及軟硬體整合,有優秀的團隊,可有效率處理數據問題,並針對客戶的需求開發軟硬體解決方案。

金融市場詭譎多變,以此次新冠病毒(COVID-19)肺炎為例,造成全球股災,並受到程式交易影響,美股史無前例出現10年內實施四次鎔斷,也讓投資人的風險意識大幅提升。

嫻熟金融交易的汎思數據共同創辦人鄭宗宜表示,在股票、期貨、權證等金融市場,「速度」往往是決勝的關鍵,也就是說,在市場上賺錢或賠錢,往往決勝點在於速度。一般傳統的股票交易流程為金融交易資料從網路流到主機,透過搓合軟體進行運算,這種方式是以毫米級計算,平均20毫秒(ms,10-3 秒))完成一筆交易。系統處理交易速度則是以奈秒等級(ns,10-9秒)計算,透過高效能硬體加速平台(FPGA),每筆金融搓合交易只需千奈秒時間即可完成,差異是相當巨大的,這些微的秒差,可能造成數以億計的交易損益,也是券商自營商最大的競爭力之所在。

汎思數據在金融領域的服務對象分別是證券商的自營部門、新種金融商品的交易部門及高頻交易者(或散戶交易大戶)。在證券市場上,行情震盪是大量數據下的結果。如果系統是奈秒等級的速度,讓你迅速看到交易資訊,比別人多了0.1秒,在別人還沒有看到交易行情時做了交易決策。

服務領域鎖定金融科技與智慧製造

銀行信用卡的風險控制系統一樣可以運用AI整合加速,這比較像是監管科技的領域。建立一套AI模型,可以有效識別信用卡的風險交易,在很短時間給予回應,就能提升網路交易的安全性及流暢度。

在AI信用卡的風控系統運用AI加速,也透過軟體整合加速。交易盛行,詐騙多,比較像是監理科技的領域。透過建立一套AI模型,可以有效識別信用卡的風險交易,在很短時間給予回應,就能提升網路交易的安全性及流暢度。包括金融交易、信用卡風險識別,都是透過晶片將交易資料分析與風險控管系統直接加速運算的結果。

金融交易資訊加速方案

▲金融交易資訊加速方案

現階段許多金融業者均有自行設置的IT部門,其中不乏資料科學家、大數據分析人員及AI演算法工程師等,汎思數據在金融領域的優勢何在?鄭宗宜指出,金融業的IT部門多屬於「用」IT的人,而非「開發」IT的人,況且,懂IC設計的專業人員成本很高,金融業不需要自己養IC設計團隊,專業分工十分明確,汎思只要開發模型供金融業界接即可。

基於個人隱私及資安考量,金融資料比較敏感,往往不輕易取得相關資料,汎思數據藉由進駐金融科技創新園區(FinTechSpace),在資策會的協助下,申請數位沙盒所提供的即時交易資料及企業歷年財報資訊、歷年交易資料,藉此將資料分群,進行分析、建模、回測,對異常交易及風險控管等提出AI風險預警等解決方案。

除了金融科技外,汎思數據也專注在智慧製造的AI應用,如以影像辨識方式研發智慧影像讀表,可以協助業者降低更換設備成本,精準度也相對較高。

在客製化晶片設計、數據分析及軟硬體整合的過程中,汎思數位遭到到數據及人才取得不易的問題,在數據方面,現階段藉由介接數位沙盒的方式,透過金融科技創新園區所提供的資源,來建立AI模型;在人才方面,則建立精實的核心團隊,不斷累積經驗,並建立堅實的創業文化,以迎戰需求不斷成長的市場。

圖由左至右分別為:共同創辦人鄭宗宜、總經理廖彥欽及晶片設計總監劉文凱

▲圖由左至右分別為:共同創辦人鄭宗宜、總經理廖彥欽及晶片設計總監劉文凱

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台灣軟體科技實力媲美國際 Golface智慧服務促高球轉型

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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】五年磨一劍 太奇雲端專注影像辨識 獲智慧城市創新應用獎
五年磨一劍 太奇雲端專注影像辨識 獲智慧城市創新應用獎

2022年3月22日,由國家發展委員會、外交部及台北市、桃園市、高雄市政府、台北市電腦公會等單位共同主辦的2022智慧城市展開幕典禮中,太奇雲端創辦人兼總經理李承勳上台領取「2022智慧城市創新應用獎_智慧安全領域」獎項。這一個獎,得來不易,因為,五年磨一劍,太奇雲端核心技術為智能影像分析,從海外市場紅回台灣,成為重要的智慧城市解決方案商。 「從成立之初,我們就定位為要做穩定、易用、市場真正需要的AI產品」。公司定位很明確,然而,這一步,太奇雲端整整走了五年。直到2020年初,太奇雲端才推出第一款入侵偵測產品,而在短短兩年不到的時間,太奇雲端現今已有七款產品問世,每一款產品都獲得了市場極佳的評價。 專攻智慧城市領域 太奇雲端成功打入亞洲市場 成立於2016年2月的太奇雲端,原本以AOI瑕疵檢測領域為主,然而,瑕疵的定義每個客戶都不同,造成在此領域的應用多是專案開發,無法產品化。之後轉作AI Application Box軟硬整合的一體化產品,專攻智慧城市領域,涵蓋交通、工安及安防等相關市場。 有鑑於AI在海外市場接受度高、具價格優勢,李承勳在公司發展初期便將市場鎖定在海外,並且在幾個主要國家,包括香港、新加坡、泰國等都創造了許多的成功實績。其中,香港國際機場專案,更讓太奇雲端初試啼聲,就成功打入香港市場。 2018年,香港國際機場欲進行航空公司儲油平台周邊船隻的監控,以避免船舶在航行中擦撞儲油平台。然而儲油平台位於海中央,缺乏電力以及網路環境,因此只能在距離平台3公里外的岸邊架設攝影機。除了距離遠、視線差之外,監控也遭受雲霧瀰漫等天候影響,成效不彰。透過太奇雲端客製針對性的AI演算法,並且不斷地蒐集影像數據進行模型訓練,前後花了半年的時間與客戶持續討論修正系統,最後達到了98的準確率,成功完成目標。 太奇雲端獲得2022智慧城市創新應用獎_智慧安全領域獎項。圖左為經濟部長王美花、圖右為太奇雲端創辦人兼總經理李承勳 為了讓客戶享受到更好的AI使用經驗,太奇雲端產品具備三項優勢,一、隨插即用;二、提供彈性的服務,在標準品之外,透過客製化服務,滿足客戶快速上線且能確實解決問題的需求;三、場域適應性高,在各種不同的場域環境下,皆能達到極高的辨識準確度。 李承勳認為,AI產品的設計應該要像使用「家電」一般的簡單且具備明確的目的性。因此,太奇雲端建置AI Application Box,從場景應用的角度切入,鎖定「人」與「車」相關的影像分析來設計產品。目前共衍生開發出七項產品,包括KekkAI人員入侵偵測,刷卡尾隨偵測、KekkAI-H工地安全偵測、Abaci-P人流及人數計算、Abaci-V車流及車數計算、Greygoose 人員入侵偵測及人流計算、GotchA跨攝影機人物追蹤搜尋以及AISense車牌辨識等。 跨攝影機追蹤產品GotchA 獲智慧城市創新應用獎 其中,GotchA是這次智慧城市創新應用獎的獲獎產品,這款獨步市場的跨攝影機追蹤產品,其系統是以AI技術,透過分析人物當下的特徵來進行目標人物的搜尋與追蹤。使用者可以利用以圖搜圖的方式在多支攝影機中查找特定人士的行進路徑;也可透過複選外型特徵,進行查找符合的目標群。利用GotchA,可以主動進行走失者的查找、了解VIP客人在商場內部的購物行為、甚至是大樓陌生訪客的足跡管理。 舉例來說,在大賣場中小孩走失的情況屢見不鮮,透過GotchA可在調閱第一台入口攝影機後,利用以圖搜圖的方式,比對出孩童的行走軌跡,即可快速找到失蹤者。將GotchA 運用於購物廣場及遊樂園等人員進出繁雜的場域,進行走失者的查找。不僅大幅減少了90的花費時間,而且將傳統服務台呼叫走失者的方式,轉變為影像分析式的主動查找,從而提升了服務水準與準確度。 太奇雲端卓越智能影像分析技術獲得大型企業青睞 李承勳表示,在國外的經驗讓他學會,要協助客戶找出AI使用場景,例如,泰國有一家T-Bar大型廣告看板業者要招商,廣告主欲了解往來人流來評估廣告效益,T-Bar業者共有1,000多台攝影機,從影像判斷車種,再計算出人數,即可換算其廣告效益。 太奇雲端經過數據訓練之後,甚至可以辨識各國特殊車種,例如泰國的特殊車種是「皮卡車」,藉由Open Data、場景數據及太奇雲端自建的數據庫進行模型訓練,可精準將通過車流及車種辨識出來,並藉此推算廣告投放的觸及人數。 從海外回攻台灣市場 業務迅速發展 太奇雲端目前海外市場占比高達七成,客戶遍及泰國、香港、新加坡、馬來西亞、日本、韓國、菲律賓等,未來也將朝其他亞洲市場,例如越南發展。除了亞洲市場外,太奇雲端也沒忘記服務台灣客戶,在2021年6月起便積極招募合作夥伴共同耕耘台灣市場。截至目前為止,客戶數已快速累積超過上百家。 太奇雲端的卓越智能影像分析技術也獲得許多企業青睞,且大部分投資者皆為策略夥伴,透過彼此協作發揮綜效,使得太奇雲端的技術得以快速落地應用。 李承勲表示,一家AI新創公司往往要花上5年以上的醞釀,營運才能逐漸步上正軌,而培養一個好的AI人才更需要花上至少3年的時間。策略投資者給予公司相當大的彈性與空間,如今才能逐漸顯現成效。 現階段太奇雲端產品已在香港、新加坡、泰國、韓國與日本等亞洲主要國家落地實際應用,預計於2年內進入更多亞洲國家,帶動更先進的影像類分析應用。希望每年在亞洲市場皆能有代表性的案例出現,並朝向以AI產品為主軸的公司邁向IPO公開發行。