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

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

赫紀有限公司到「台灣兒童發展早期療育協會台東辦事處」舉辦一場AI故事繪本的互動教學，讓兒童、老師、家長一起進入沉浸式體驗教學。 AI生成兒童繪本教材 AI學習平台 nbsp 近年來台灣社會結構的改變，加上在醫院急診的經驗中，我們常常忽略了青少年所表現出的憂鬱症狀，導致孩子們出現自傷甚至是自殺的悲劇。孩子們憂鬱的產生往往很大部分都來自於學業上的表現，家長擔心孩子未來沒有競爭力，因此給予很多壓力在學業表現不佳的孩子身上。 nbspnbsp 一個家庭兩個孩子，有著相同的基因來源，提供相同的成長資源；我們發現第二個小孩通常在課業上的表現都不盡理想，成績不好，上課無法專心，就連看漫畫、打電玩也都無法有耐心與毅力完成，到底差異點在哪裡，我們一直在探索問題是如何發生helliphellip結果發現原因是幼兒時期對學習力出現障礙而沒有發覺。因後天環境因素導致學習力出現遲緩的孩子，八成以上的家長不會承認，也沒有意願帶孩子診療，主要擔心孩子會被貼上遲緩兒的標籤，因此孩子的學習力從幼兒時期就被迫遲遲了，進入國小國中後課業加重，落後幅度更大，家長生氣，孩子力不從心，家庭爭吵增加了，家長擔心孩子學業跟不上，便開始要求孩子要去補習，如果成效不好，花錢得不到好效果，則再次發生家庭革命，這些事件的不良循環都逐漸造成許多孩子在成長過程中累積了很多負面情緒進而影響健康的種種因子。 其實孩子考不好、學不會、不喜歡學習新事物，甚至產生影響健康的心理病症，背後很大的原因其實是幼兒時期學習遲緩累積造成的。六歲前是學習遲緩治療的黃金時期，若能在黃金時期可以發現與協助輔導，孩子們的學習能力將有機會可以被改善與得到10倍成效目前產業的痛點為以下 1缺乏學習力檢測方式市場缺乏樣本數據庫比對 2傳統家長思維迷思輕中度怕被貼標籤延誤治療 3缺乏治療教材教具治療行繪本和系列課程圈乏 本計畫將研發一個國家人才發展的生根輔助系統，利用 AI 技術發展出影響人一生健康的幼兒學習力檢測系統，陪家長共同守護孩子的「健康從學習力檢測」開始，早期發現、早期治療。在未來，台灣所有的孩子，不論出身，都能在幼兒時期將一生健康扎好根，長大後，孩子都能成為台灣國家發展的有用人才。 nbsp 2、nbsp 計畫內提出之AI應用技術與說明： 「兒童語言能力AI分析模型」。用以對「兒童表達一件事情」的「國語使用狀況」的「量化分析」。 情境：幼教師引導孩童敘述繪本內容。AI工具解析孩童描述繪本內容所使用的語句，並透過統計演算法量化分析孩童使用的語句。 分析指標：以「句型」及「語詞」為分析指標。分析內容包括：句型正確性、語詞多樣性、語詞使用數量、語詞使用正確性。 應用：單一孩童與同儕間語言能力分布的比較分析，可提供幼教師對不同孩子提供更細緻的語言能力教學。 使用技術：中文斷詞（中文分詞）技術、中文詞性標記技術、中文句法規則分析演算法、量化分析演算法。 使用工具：中文斷詞工具、中文詞性標記工具。 nbsp 3、nbsp 預期達成之產業價值： nbsp成立學習力檢測與輔助系統，透過治療型繪本與課程與幼兒園合辦學習力養成基地，讓孩子別停留在起跑點，陪家長守護孩子健康，從檢測學習力開始為目標，以強大樣本數據庫為後盾，提供家長早期發現孩子在學習上的延緩，協助孩子找回學習力。 nbsp 4、nbsp 預期達成之產業效益（經濟效益及未來擴散性、帶動性）： 透過本計畫，只要協助遲緩孩子學習力能大幅提升，孩子是國家的主人翁，自然可以幫助國家在人才發展上得到看不到但非常實際的潛在影響力。同時，學習力養成基地的目的，就是要幫孩子找回家長，以增加孩子與家長互動的時間，讓孩子可以拋去單純 3C 的單面向互動變成與家長雙面向互動。這將潛在影響被環境耽誤有潛在能力的孩子再次得到機會發揮。