位在高雄的嘉信遊艇，成立逾40年，是台灣最大客製化遊艇業者，客戶遍佈美、歐、亞、澳各洲，為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」的美譽。為了解決目前FRP船體檢測仍仰賴傳統方法如人眼辨識、敲打辯聲，耗時費工問題，嘉信遊艇首度將PAUT 陣列式超音波檢測運用於船體FRP複材上，並結合AI判讀超音波影像，發展完整智慧化解決方案，創造檢測業新興市場。 嘉信遊艇前身是嘉信木業有限公司，剛成立時是間位於高雄市臨海工業園區專營木材進口的工廠，1977 年開始進行遊艇設計、製造與銷售。企業第二代接班人，即嘉信遊艇總經理龔俊豪進入公司後，打破過往仰賴老師傅功力為主的製造模式，引進數位化製作，加快造船速度，船也愈做愈大，多年排行世界24公尺以上大型遊艇前20大製造商。並創下在一年內交付94艘遊艇的紀錄，為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」之美譽。 瑕疵檢測確保遊艇品質 以AI取代人力效益高 為確保遊艇品質，瑕疵檢測相當重要。目前遊艇業採取的瑕疵檢測方式仍十分傳統，通常以手積層或是真空灌注製程方式製造船殼結構，藉由人眼或是敲擊法依敲打聲音頻率來判別瑕疵，需要人工耗費時間檢查，如有瑕疵須重工修補，接續執行噴佈膠殼作業。為便於檢測，船體必須分段施工，以24公尺以上大型遊艇而言，分段施工非常耗時耗力。 為縮短遊艇製程之速度，嘉信遊艇會先將船殼進行膠殼流程，之後再執行手積層製程，船殼製程有兩種複合材料試片結構，以遊艇54呎船殼來看，船殼中內含膠殼、芯材、纖維、樹脂，總厚度約為32公分plusmn01cm，與未含有芯材的FRP船殼總厚度約16cmplusmn01cm相差一倍之多。製程中偶會有玻璃纖維含浸不完全，或是玻璃纖維與樹脂間殘留氣泡等瑕疵問題發生，瑕疵的種類則包含樹脂不足、空洞、層離等，一出現瑕疵情況，船殼材料就供應不上，拖延遊艇交貨時間。 玻璃纖維船殼瑕疵種類示意圖。 為解決此一問題，嘉信遊艇與金屬材料產業以及AI科技產業三方專業技術的相互合作，結合金屬材料產業的超音波檢測專業技術與AI科技產業近年發展的AI技術協助解決嘉信遊艇瑕疵判別的問題。作法是運用相位陣列式超音波檢測技術至遊艇複合材料結構，進行FRP超音波試掃評估，瞭解遊艇船殼積層層數厚度與材料特性，依據超音波專業經歷，評估船殼結構適用的超音波探頭頻率等資訊，經測試以頻率5MHz且探頭寬度為45mm的探頭設備，能成功找出模擬瑕疵試片中的瑕疵位置及大小。 三方合作從陣列超音波評估、AI技術模型開發及實船實證應用，獲得瑕疵檢測解決方案。 檢測影像為超音波信號影像，影像依據超音波回饋訊號呈現不同色彩，透過YOLO演算法，建構自動識別瑕疵的部位的AI模型。若異常資料蒐集程度不足以訓練，則預計採用 CNN-based Autoencoder 演算法，蒐集正常影像資料進行訓練，建構異常檢測的AI模型。物件偵測YOLO模型的訓練將輸入具有瑕疵標註的影像資料，異常檢測模型則是輸入沒有瑕疵的影像資料進行訓練。 模擬缺陷試片對應相位陣列超音波信號結果 AI系統瑕疵檢測 可縮短15個月工期 加快50判讀速度 此套AI系統建構完成後，運用至嘉信遊艇實船54呎遊艇進行驗證，可有效解決嘉信遊艇瑕疵之問題，並可望藉由 AI 技術導入超音波檢測進行智慧化判讀，約可加快50之判讀速度，同時縮短15個月的工期，有效提升遊艇製程時程與品質的效益。 當臺灣遊艇發展朝向大型化、精緻化型態之際，帶來產業優化與轉型的機會，以及發展關鍵技術的契機。複合材料超音波人工智慧檢測方案之應用為遊艇業界首創，預計可吸引更多有檢測需求之遊艇廠商。 複合材料超音波人工智慧檢測方案有三大競爭優勢： 1 專業檢測經驗及數位化資料庫，便利製程管理與分析。 2 人工智慧AI自動判讀與辨識，快速辨識瑕疵，即時回饋給製程工程師。 3 高效率製程流程檢測，提供瑕疵修復建議，降低損壞率，強化複合材料強度品質。 導入人工智慧技術應用後，可優化遊艇製程流程，減少人力檢查樹速度，達到臺灣遊艇應用人工智慧之加值效應，擴大國際訂單量，讓臺灣遊艇持續在國際間享有盛名。再者，此一商業模式也擴散至複合材料相關之應用領域，增加跨領域市場使用率，預估將貢獻全台灣設備維修及非破壞檢測市場約新台幣14至20億元的經濟效益。

對於大多數的高爾夫球場而言，場務的營運及管理是一個令人頭疼的問題。「球場就是在賣草皮，場地一定要顧好」，一位高球場負責人不諱言指出。面臨球場場務人力短缺、老年化及成本高昂的市場痛點，導入AI無人機進行農藥噴灑及防蟲害，將可節省球場一半以上的人力成本，並大幅提升整體營運效率。 初夏晌午，位於桃園的台北高爾夫俱樂部，AI智慧無人機緩緩升空，其主要的任務是進行高爾夫球場AI 智慧無人機施肥噴藥的測試。事實上，執行此項任務的佐翼科技，其無人機普遍使用於稻田、香蕉、茶樹等農作物，來從事施肥施藥及防治病蟲害的工作，對於動輒數十到上百公頃的高爾夫球草坪，要運用AI無人機協助草皮維護作業，現階段將進行資料蒐集、建立施藥AI模型及多光譜影像分析測試等，未來將進一步進行大規模的技術落地驗證，為無人機導入高爾夫球場域建立典範。 透過AI無人機施肥灑藥 可節省一半人力 傳統高爾夫球場維護草坪的作業方式，是以人工揹著藥桶，或是駕駛施藥車逐一分區進行噴灑。「國內高爾夫球場於2001年起開始種植超矮性百慕達草種品系，此一草種喜好涼爽的氣候，台灣高溫潮濕的天氣型態並不適宜」，佐翼科技執行長進一步指出，為避免草皮遭受病蟲害，就必須進行農藥噴灑工作，以18洞球場而言，相當於每周要噴灑一次殺菌劑，T台及球道每兩個月噴藥一次。對於高爾夫球場而言，噴灑農藥耗時費力，重要的是，大規模噴灑將增加人員中毒與農藥量增加的風險。 農用無人機在高爾夫球場應用之效益 根據佐翼科技研究，高爾夫球場的蟲害包括夜盜蟲、斜紋夜盜蛾等，其生活習性是傍晚會出來覓食，因此，噴藥的工作必須傍晚施作。依據傳統作業方式，每次施藥估計需要兩台車三個人力，共耗費45小時的時間。若透過AI無人機施肥灑藥，操作人力僅需1人，20分鐘可以噴灑08公頃土地，約可節省三分之二的人力，也可減少營運成本30左右。 高爾夫球場草坪透過AI無人機施肥灑藥，約可節省一半人力 啟用農用無人機應用於高爾夫球場的草皮維護，除了顯著的效益顯現外，佐翼科技也特別導入AI多光譜影像辨識建立NDVI標準化植被指數分析，「所謂的多光譜是將不同的波長波段光線打在草坪的植株上，蒐集反射回來的影像進行分析」，佐翼科技劉姓執行長接著解釋，因為不同光譜，每一種植物在光的波長吸收程度不一，透過多光譜可以掌握草種生長狀況。同時再結合AI影像辨識，可以精準偵測病蟲害分布情況，據此決定施藥量的多寡。 跨領域協作 建立無人機草坪多源影像資料庫 運用AI多光譜影像辨識技術，佐翼科技將蒐集包括可見光譜、多光譜、熱影像和高光譜影像等，建立無人機草坪多源影像資料庫，完整掌握百慕達草種生長週期。 佐翼科技累積豐富的農業AI無人機噴灑藥劑經驗，但要將AI解決方案導入大面積的高爾夫球場仍有諸多問題需要克服。例如需要建立全新施藥模型及測試飛行方式，尤其是多光譜影像辨識運用，概念驗證並不困難，但實際執行則需要更多的測試實證，反覆推論，並與植物專家建立協同作業才能完成，這部分則須仰賴資策會等法人單位跨域整合，集結更多場域投入實證，建立典範，才能在高爾夫球場場域擴散。 智慧無人機導入高爾夫球場的國際案例文獻並不多，在驗證的過程中，能否快速複製至下一個球場尚未可知，但佐翼科技劉姓執行長認為，透過跨領域協作的方式，將問題定義清楚，一一臚列，供需雙方取得共識，針對每一個問題提出可以解決的方案，並找尋內外部的資源合作，才能逐步完成高爾夫球場智慧化的目標，順利協助產業轉型。 佐翼科技執行長劉峻麟

一台看似掃地機器人的AI智能割草機器人，在面積達30公頃的高爾夫球場草坪上來回穿梭進行除草工作。這是由國人自主研發與設計的AI智能割草機器人，此種機型搭載全球首創電子圍籬定位技術，可利用高精準定位的GPS功能結合雲端AI計算最割草路徑，已計畫搶攻高爾夫球藍海市場。 這款AI智能割草機器人由成立於2019年的台灣新創公司優式機器人進行研發，優式機器人總經理陳招成曾擔任台灣前5大ODM科技公司的執行副總經理，擅長軟硬整合工作。在他擔任服務型機器人聯盟總召集人時，就深知在少子化、人力漸趨吃緊的情況下，服務型機器人勢必成為高度成長的產業。 新需求》園藝市場規模大 剛性需求殷切 「發展服務型機器人核心技術，一定要找到剛性需求，綜觀歐美國家，人工短缺，然園藝需求增加，園藝工長年短缺7-10」，在此「剛性需求」強烈的情況下，陳招成成立優式機器人公司，第一個產品就是研發AI智能割草機器人。 以國外來說，美國是全球最大的園藝市場，佔全球產值高達30-40，估計約有100萬名園藝工，然近年來皆處於7-10的缺工狀態，遲遲無法改善。主要缺工原因為：人口老化，加上園藝工作靠勞力工作吃重，年輕人不想做。而不像在台灣，歐美國家對於草坪維護十分重視，並明文規定不除草，將觸犯法規予以重罰，因此，AI智能割草機器人的市場發展潛力相當大。 藉由AI多裝置智慧協作割草感測技術的導入，期望減少場務人員整理球場之負擔 優式機器人所開發的AI智能割草機器人已研發至第二代，包括國內大學院校及知名美術館使用最新機型M1，同時也在美國包括一些全球知名的高科技公司，及知名的大學院校等實際場域中運行，正進行後續商務合作的洽談中。 優式機器人表示，目前使用的專業RTK系統，可以將原本GPS定位的誤差從數十公尺縮小到2公分左右，讓機器人在戶外也可以精準的移動。簡單設定邊界後，便能透過APP輕鬆地進行作業。 新應用》導入高爾夫球場 解決人力老化及短缺問題 陳招成進一步說明，國土測繪局是RTK的服務商，RTK將定位點的誤差參考圖提供出來，優式機器人透過4G上網，即可抓取特定位置的定位誤差值。再透過優式機器人的AI演算法，將原本一般GPS 10-20公尺誤差值縮短到2公分。定位好之後，優式機器人再運用六軸加速器定位、陀螺儀、輪子的輪差等感測裝置導入，進行軟硬整合工程，搭配輪子的運動模式和地形的契合，才能達到精準的除草路徑規劃。 這款寬度62公分、長度84公分、高度 46公分，重量只有25公斤的智能割草機器人可以在雲端將割草邊界設定完成，可以透過設定避掉水池與沙坑，用AI演算法自動計算出最佳路徑，一小時可除草面積大約是150坪，電池可以連續使用6小時以上，電池續航力是目前全球最高。 除了一般園藝公司外，在經濟部工業局AI計畫團隊的協助下，將優式機器人的AI智能割草機器人導入高爾夫球場的割草應用。 位於台中市太平區的知名高爾夫球場現有場務人員5人，負責整個球場30公頃的草坪、植栽維護、及其他景觀維護工作。但因場務人員平均年齡高達55歲，且長期無法招募到新的場務人員，針對場務人員的老年化及人力的短缺，希望能尋求AI科技的導入來減緩衝擊，因此藉由AI多裝置智慧協作割草感測技術的導入，期望減少場務人員整理球場之負擔。 新挑戰》因應草種不同 需藉由專家系統克服困難 「這款AI智能割草機器人具備低噪音、低汙染、低人力成本及防水、防盜等配置，在割草的過程中，能透過超音波感測器辨識避開障礙物，並同時保持除草品質，維持美觀一致的割草長度」，陳招成接著表示，高爾夫球最重要的是草紋要漂亮、不能有病蟲害。 根據場勘後發現，高爾夫球場地主要分為果嶺、球道及長草區三大區塊，長草區以現行機器人除草沒有問題，20度以內的斜坡道都能夠克服；球道區的短草只能維持兩公分，草種也不同，需要修改刀盤設計；至於果嶺區的草因為影響到推桿速度，不僅要除草，還要壓草至與地面貼合，草的方向要一致，諸多因素均會影響到果嶺指數，這部分需要更多的研究與測試。 AI智能割草機器人能透過超音波感測器辨識避開障礙物，並同時保持除草品質 AI智慧割草機器人內建攝影鏡頭，可以用來偵測草坪的健康狀態，陳招成表示，未來也將導入專家系統，及早判斷草坪是否有病蟲害或水分足夠與否，將草坪健康數據分析提供給客戶參考，可及早防範與因應，以減少災害損失。 本身也是高爾夫球好手的陳招成表示，台灣高爾夫球發展得很好，然而，受到氣候多雨潮濕、有颱風等天候因素影響，與國外一流球場比較，台灣的高爾夫球場土質偏硬，坑洞較多，若智能割草機器人要普遍導入高爾夫球場仍有許多困難必須克服。但因台灣的困難地形造就很好的試煉場所，一旦台灣能夠克服諸多問題順利導入，就能擴展到海外市場，搶攻新的藍海市場商機。 優式機器人總經理陳招成