臺灣是一個海洋國家，你去基隆八斗子漁港或潮境公園遊玩時，是否順道去占地48公頃的國立海洋科技博物館探索海洋世界的奧秘呢為了讓更多人親近海洋科技，基隆海科館導入科技服務，將場館化身為一個大型科技遊樂場，讓大小朋友都樂不思蜀，充分發揮「寓教於樂」的功能。 歷經長時間的規劃，北臺灣最大的基隆海洋科技博物館於2014年元月開幕營運，館內以海洋教育科技為主題，號稱擁有全臺最大的IMAX 3D海洋劇場，主題具有獨特性、又擁有新穎的視廳設備，理應成為基隆知名的地標景點。然而，原先的展覽規畫以靜態為主，內容相當專業，與民眾互動不足，曾經前往參觀的遊客也反映展出內容有限且十分無趣，整體消費者體驗評價欠佳。 海科館不滿意的前3項為周邊景點連結弱、展示內容不吸引人、展示內容少 根據海科館的統計數據顯示，海科館遊客結構當地民眾與外來客的比重約為 64，其中外地遊客以北部居多；交通方式以開車與客運方式為主；出遊類型以家族、親子、朋友居多；逗留時間為 1至2 小時。 再深入了解，遊客感到不滿意的前3項分別為周邊景點連結弱、展示內容不吸引人、展示內容少等，館方分析可能的原因包括部分展示內容的呈現方式過於專業，讓民眾看不懂，以及缺發互動體驗的元素，讓參展民眾覺得無趣，停留的時間匆促而短暫。分析遊客的輪廓可以發現，由於基隆科博館主要客源有半數以上來自於當地民眾，外來客必須以開車或大眾運輸方式前來，來一趟並不是那麼容易，因此，場館與展覽的設計必須導入更多的互動性及趣味性，讓本地客願意一來再來，外地客的停留時間也能拉長一點。並透過科技服務將博物館特色凸顯出來。 經由經濟部工業局AI團隊之一中華民國資訊軟體協會引薦，海科館就委託巨鷗科技協助解決場館無法吸引人的問題。 巨鷗科技初步訪談之後發現，許多遊客前往海科館，大多是受到海科館建築外型、周邊牆面所張貼的告示及懸掛的旗幟、或正在舉辦的活動所吸引；而遊客最感興趣的為 3D 海洋劇場，顯示內容以影音、實體景方式呈現較能吸引遊客。 七大AI科技導入 海科館帶動區域觀光人潮 巨鷗科技透過科技服務的導入，將占地48公頃的場域設計成AI語音導覽、尋寶解謎遊戲、AI展物互動活化、AI空間展館互動體驗、AI人流管控、Face AI互動式體驗、AI語音客服系統等7大服務，藉由AIoT物聯網以及雲端科技讓看展變有趣、不僅解決孩童靜態看展無趣的議題，並可提升雙倍學習效率，讓消費者對海科館的印象改觀，大大提升來客意願，也同步拉升區域觀光人潮。 國立海洋科技博物館導入AI語音導覽等七大科技應用服務。 巨鷗科技以改善海科館空間場域優化為目標，透過臺灣北部海濱鳥類特展的展覽背景為雛形，結合包括「人臉」、「肢體」、「人流」三大主軸，從提升功能的面向，來協助改善海科館對AI的應用。 在具體作法上，海科館及巨鷗科技首先針對場域內的特展進行篩選，先避免在已展出的展覽內進行水電工程、管路等相關建置，影響到展覽本身的觀看品質，轉而找出展期未到的場館先行導入，透過展覽本身的特點搭配一系列的科技服務進行導入。 在海科館內臺灣北部海濱鳥類特展施工內容與策展人討論，初步在展館入口處利用Bella X1做迎賓互動說明，接著搭配AI智慧導覽中文英文X1進行講解，搭配趣味性尋寶解謎集章活動-APP X1，讓民眾闖關，後續將鳥類特展內鳥種進行標本活化互動X1、甚至在展覽空間中導入AR之情境X1增添趣味性娛樂，最後在Face AI做人臉之互動測試臉部進行微笑打分數。nbsp 華麗變身後的海科館將成為親子最佳旅遊地點。圖海科館FB粉絲頁 海科館這套AIoT服務未來可延伸運用於各大展覽類博物館，甚至擴及到靜態美術館等地區，依據不同場域特點導入。同時也可透過政府專案及相關計畫推動，幫助農村再生，讓遊客不再只是去農村看看而已，添加趣味互動以擺脫對不同場域的刻板印象，應用服務範圍十分廣泛。

搭上AI列車，資服業者借助深厚的產業基礎，不僅自己轉型，也協助客戶轉型 成立已超過20年的哈瑪星科技，近年來不斷研發AI技術，並協助產業客戶導入AI。哈瑪星認為，執行一個完整的AI專案，除了AI理論知識、數據分析與模型訓練能力，實務上還需要依據客戶的需求開發數據串接API、建置資料庫、開發前端RWD網頁，甚至還需要考慮到版面設計與使用者體驗 User Experience。這些工作不僅對AI新創業者形成技術門檻，即便對已具規模的業者來說，每個專案反覆投入人力進行類似的功能開發，也難以累積技術經驗、加速業務成長。 機關客戶對於AI仍具備高度客製化之需求 以哈瑪星科技所執行的政府A機關的需求為例，用戶須針對特定管道的不實資訊進行管控，需要平台提供用來訓練模型和預測的數據接入功能，並可以在平台上完成自然語言處理NLP文本分類模型訓練與使用。當模型發現不實資訊時，需要即時透過通訊軟體通報相關負責同仁。而B機關的需求則是希望透過AI模型針對民眾陳情案件進行自動分類，並即時提供陳情民眾或案件承辦人員可參考之歷史案件資訊。儘管專案模式相似 數據接入、模型預測、警示通知，但在個別專案中，仍只能分別進行需求功能開發，無法重複利用既有的程式與模型來加速後續專案的執行。 在深入探討之後，哈瑪星科技發現企業面臨導入AI專案的痛點，包括導入成本高昂、專案時程冗長等，其中，在企業內難以齊備資料科學家、分析師、工程師、設計師等人才，而現階段的專案皆為集中解決特定領域需求，難以重複利用AI模型跨入其他應用領域，同時，因為工具集中在AI專案領域，無法滿足客戶提供整體解決方案。 換言之，在AI技術的落地上，由於AI資服業者往往面臨「人力有限」、「領域限縮」與「工具不足」等困境，致使專案執行成本高昂或時程冗長。這些都是業者們亟需解決的共通性問題。因此，若有一個AI模型應用服務管理平台，將可解決上述困難，不僅能夠快速導入降低成本，還有助於縮短專案時程，提供客戶一站式解決方案。 AI模型應用服務管理平台協助快速完成專案 因此，哈瑪星科技在經濟部工業局AI計畫支持下，進行「AI模型應用服務管理平台AISP研發計畫」，投入研發AISP產品，目的是為了讓AI資服業者能事半功倍地完成AI專案。 AI模型應用服務管理平台提供AI一站式解決方案 透過AISP，AI資服業者可透過既有的模組功能快速組裝數據API介接、模型管理與模型預測結果監控訂閱等需求功能。同時也提供常用的圖形化工具，幫助業者快速設計用戶所需要的互動式圖表或儀表板，有效降低執行專案所需要的人力成本，並縮短解決方案POC或導入時程，加速產業AI落地與擴散。 在產品商模上，短期內將廣邀具備AI專門領域技術的資服業者合作，藉由平台服務解決各類場域需求單位所面臨的AI導入問題，逐步建立平台品牌信賴感。 中期則盼以哈瑪星過往的成功經驗逐步拓展業務市場，聯合多家資服業者建立策略聯盟，針對專門領域可解決更多且廣泛的問題，並提供更多解決方案供場域單位選擇。 平台結合領域專家共同擴展海外市場 長期而言，在建立各項專門領域的AI策略聯盟後，平台將擁有大量針對專門領域的AI解決方案專家，累積大量的專案成功經驗後，哈瑪星科技期望AISP將能與專家業者們攜手合作，共同進軍拓展國際市場。 哈瑪星科技股份有限公司於民國89年延攬多位資深專業經理人及相關領域技術專長人才所組成，致力於軟體技術研發暨服務，並以建構成為國際級軟體公司為目標，積極促成各項跨國產業合作機會。公司在首任總經理的優良領導之下，已快速成長成為臺灣主要軟體公司之一。

查找某特定人物，尋找攜行李箱入廠人物進入高安區。人物及物件顏色特徵確定，人物藍黑色上衣，行李箱顏色黑色，透過CCTV 智能影像搜索系統，做物件與顏色檢索條件設定，可以成功搜尋到三段縮圖有出現關鍵標的影片，可以有效解決作業人員查找物件標的物，透過此系統查詢速度可比人工快6倍。 需求痛點 日月光高雄廠區內密布CCTV能及時監控廠區中的各個角落，但若在事件事故發生時，無法在有限的時間可透過CCTV影像回放被找到，其背後之意涵與其中蘊藏之巨大風險自是不言而喻，而許多平時無人的區域也很容易成為治安上的死角。故如何更智能、更有效的監控占地龐大的廠區是全體半導體企業打造智慧廠區之一大重點。日月光高雄廠占地遼闊，其中有許多重要的場域需要監控人員進出以確保企業機密與員工安全。 1 自動化生產線與自動倉儲：半導體企業之自動化生產線與自動倉儲中常有AGV（Automated Guided Vehicle）無人車高速行駛，若有廠區人員不慎誤入AGV移動區域且無法對該人員發出警告，則當憾事發生將追悔莫及。 2 材料與產品存放區域：半導體相關製程之材料價值不菲，若存放材料或產品之區域遭人入侵則有損失高價材料、產品之風險。 3 高機密管制區：營業秘密關乎半導體相關企業之核心技術競爭力，若有人員侵入高機密管制區則有企業營業秘密外洩之風險，而營業秘密安全防護一直以來都是半導體相關企業最最重視之議題。 4 卸貨碼頭區：日月光L但碼頭區常有卸貨車輛進出，若人員闖入碼頭區則有發生人車擦撞、碰撞意外之風險。甚至堆放在碼頭區待出貨的貨物有失竊以及因人員碰撞後，貨物倒塌造成損毀，因而造成公司具大的信譽、金錢損失。更進一步的造成生產出貨的不便。 異常事件發生時，如何在海量數據中，快速搜尋符合條件的關鍵影像 日月光高雄廠有許多重要的場域都需要架設CCTV為安全把關，但CCTV的數量動輒上千支、上萬支，一旦發生事件要去搜索影像時，都要用人眼一一回放查找、搜索，耗時耗力效益不彰。有鑑於現今電腦視覺的發展，遂利用AI來替代人眼回放查找。 問題情境 物件偵測 物件偵測資料來源分成兩個部份 開源資料集OIDv4、以及日月光高雄廠CCTV影像檔案。針對OIDv4中，取出符合定義的九大類別物件訓練資料，其中有二類物件未能於OIDv4中搜索到可用資料，分別為刀子與汽油桶，其餘七種類別物件皆可從OIDv4中取出可用訓練資料，此訓練資料皆已有標記。而針對高雄廠CCTV影像檔案，從中抽取部分幀（Frame）的影像，並且對欲偵測的物件進行人工標記以做為訓練與測試資料。 九大物件 顏色辨識 顏色辨識資料來源分成兩個部份網路圖像截圖、以及高雄廠CCTV影像檔案。目前並沒有找到針對顏色辨識應用的公開可下載的開源資料集，因此只能從網路蒐集圖像，於網路上搜索符合定義的九大類別物件的圖像，儲存圖像後將物件與背景分割，只保留物件的區塊，最後將圖像依照顏色做類別標記。另外針對高雄廠CCTV影像檔案，則使用物件偵測資料已標記好的bounding box擷取CCTV影像檔案中各個Frame的物件所在區塊之圖像，最後將肉眼可辨其顏色之圖像依照顏色做類別標記。針對每種物件類別皆有其專屬顏色定義，各種物件類別的顏色定義取決於此物件類別於現實生活中常見之顏色。 動態忽略免除混淆訓練 從OIDv4訓練專案的物件偵測雛型模型時，因為此資料集的每張影像中，皆只有針對單一類別做標記，但影像中有可能包含其他欲偵測之類別未被標記，故針對此種情況，訓練時會使用動態忽略之技術使其不會有混淆訓練的情況。接著使用高雄廠取出的訓練資料用來Fine-Tune雛型模型提高物件於特定指定場域下的辨識率。最終選取訓練過程中於測試集計算之損失值最低的模型做為主要物件偵測模型。 動態忽略 AI幫你看 CCTV 智能影像搜索系統主要是做為監控影像的搜尋輔助系統，可以藉由設定搜尋物件條件來加速達到從影片找出目標事件的功能，僅需定義搜尋條件，即可快速產出關鍵物件的縮圖影片並進行回放確認，縮短昔日以人工調閱案件所須時間，查找時間快6倍，前端安全單位運用此平台可強化風險管理第一道防線之自行監督功能以及早採取因應措施。