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【110年 解決方案】 防堵傳統市場或遊樂園區成為疫情破口 台灣資料科學「訊號雲」天線建奇功

新冠肺炎疫情肆虐,各地方政府積極防堵疫情擴散,雲林縣政府使用「訊號雲」中的「人流分析天線」來偵測裝置訊號,並利用AI演算法模型推估場域中實際人流,以防堵傳統市場、熱鬧商圈成為疫情破口;台北市政府則將天線佈建在松山文創園區、市立動物園、市立美術館、貓空纜車及台北地下街,並與臺北智慧城市專案辦公室通力合作,這些系統建置的幕後功臣就是台灣資料科學公司。

運用「訊號雲」中的「人流分析天線」偵測市場群聚狀況。

▲運用「訊號雲」中的「人流分析天線」偵測市場群聚狀況。

「從公司成立第一天,我就在想,所學技術要如何對人類做出貢獻,哪怕是一點點都好!」台灣資料科學公司執行長卓瑩鎗博士,放棄穩定的國立大學教職工作,憑藉著對科技的熱忱與未來創新時代的盼望,以世界變更美好為初心,投入創業行列。這場百年大疫改變了全世界的日常型態,也讓卓瑩鎗找到科技防疫的著力點與貢獻之處。

人流資訊流分析天線 掌握訊號偵測大數據

台灣資料科學公司所研發的「人流資訊流分析天線」,設計動機起源於智慧零售,其設備原理係運用天線來偵測場域中載有Wi-Fi及藍牙訊號的裝置,如:手機、平板、筆電、iWatch、藍牙耳機等。「人流資訊流分析天線」能明確辨識出場域中人流、行走動線與習性等數據,分析各時間產生的人潮流動狀況,幫助店家或自動販賣機掌握人流統計、分析熱區,同時運用大數據加上AI所產出的行銷數據報告,使得店家對於人流的掌握更為精準,無論是預先備料數量及準確預估銷售情況都有相當大的助益。

台灣資料科學公司的發展領域鎖定在智慧零售、運輸業、保全業和金融業,並朝向智慧物聯網(AIoT)及資訊安全領域發展。「台資科擁有訊號天線的專利,但製作天線蒐集數據只是其一,產出有價值的數據分析報告更加重要,這個才是買家所在意的」,卓瑩鎗指出,有網通大廠看好台資科的技術,原本想要購買相關專利,投入這塊市場。但其實佈建天線不難,難的是數據蒐集回來之後,必須有強大的AI團隊在雲後面做分析。網通大廠最後提出與台資科策略聯盟,由網通大廠製作訊號天線的硬體裝置,成本可以大幅下降約六成,而台資科負責產出數據分析報告,雙方合作的AIoT軟硬整合解決方案一起去搶攻海外市場。

▲「訊號雲」不只應用在計算人流,也可跨足保全及資訊安全領域。

「訊號雲」不只應用在計算人流,也可跨足保全及資訊安全領域。卓瑩鎗指出,以保全業而言,一般監控系統採用架設錄影機的方式,若宵小避開攝影機,可能就無法偵測到。但若將天線佈建在屋內一隅,訊號天線只要監控到異常的Wi-Fi或藍牙訊號,會立即發送警示給保全公司,以利採取進一步的防範措施。

訊號天線系統主動通報 降低銀行個資外洩的風險

在金融業資訊安全領域的應用,銀行個資外洩造成存款盜領事件的案件屢見不鮮,為何會發生類似案件?主要為詐騙集團或不肖分子利用與銀行雷同的無線網路ID,在銀行大廳或附近提供免費連網服務,讓客戶無疑有他連線,進行網路交易,此時犯罪集團就蒐集客戶帳號等個資,造成客戶資料大量外洩的重大資安事件。在台資科的解決方案中,只要在銀行營業大廳裝設訊號天線,天線端接收到異常帳號或裝置,會主動通報銀行監控中心,立即採取防火牆阻擋的動作,並將之列入黑名單訊號中,就能防杜資料外洩的事件發生。

▲台資科參加「總統盃黑客松競賽」晉級決賽全國二十強,總統蔡英文(圖中)特別與團隊交流。

事實上,這個被卓博士稱之為「資訊流天線」的訊號天線,不僅可以放在金控、銀行營業場所,還能佈建在營區、國防單位等軍事場域,作為門禁、資安及保安等功能。 新冠肺炎疫情之後,三級警戒期間,因為不希望員工身涉染疫之風險,即使醫院有人流監控的需求,卓瑩鎗也不忍心派同仁去施工,然而,營收大幅下降也讓卓瑩鎗認知到,市場不能只侷限在台灣,因此,他積極找尋策略夥伴將「訊號雲天線」解決方案輸出到海外去。

台資科的海外發展策略,是跟著台灣網通大廠的腳步,服務落地之後,則交給當地國家的SI業者,做安裝及後續的售後保固工作。隨著行動裝置微小輕薄化,台資科預計在三年內將訊號天線「晶片化」,不僅可以直接嵌在POS機上,也可以放在消費性電子設備中一起出廠,都是未來的發展方向。 台灣資料科學公司今年成立快滿四年,過去從行動支付無現金大數據到現在做人流分析無線訊號大數據,一直都在資料處理的領域中打滾。身為一家AI新創公司且同仁人數已慢慢逼近200人大關的發展趨勢,在台灣的新創界算是少見的。

台資科的座右銘是「從SI到AI,從無現到無線!」,台資科的天線人流偵測技術領先市場約12-18個月,但卓博士認為,要持續擴大領先優勢,就必須透過專利佈局和世界級通路。曾經擔任過大學教授的他,正領導公司團隊透過「各式訊號判斷不同場域特性」的專利,並且運用過去在無現金支付領域的專長,撰寫一些跨領域複合式專利,把「無現」和「無線」兩件事情整合在一起,建立出一個又一個讓後起之流較難以追上的門檻。

經濟部協助台資科無償拍攝「訊號雲天線」的宣傳影片,並免費輔導進入日本和美國市場,台資科全體同仁對這件事情很感激。台資科近期義不容辭努力為國家科技防疫盡一份心,目前手上正在處理國防部的門禁系統專案、法務部的科技監控專案、衛福部的紓困資料處理專案。這些事情對於卓瑩鎗而言,能夠用商業智慧和科技為人類生活的小小不完美之處略盡棉薄之力,而這也是他創業以來最大的成就及動力。

▲台資科卓瑩鎗博士以亞洲物聯網聯盟秘書長身分,參與國發會亞洲·矽谷物聯網產業大聯盟記者會。

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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】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
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

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【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
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