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【110年 解決方案】 蹲點魚塭有成 海盛科技用AI幫漁民養好魚

對曾任聯發科IC設計工程師的海盛科技創辦人兼執行長連唯証而言,在竹科終日面對電腦的工作,雖然忙碌卻有著對人生目標的不確定性與焦慮感,讓他不禁思考著自己所學的科技能力,是否能夠直接與人和土地連結,解決社會上的各式議題,改善人類的生活,進而改變世界。

於是,他毅然決然離開讓人稱羨的半導體產業,創立海盛科技,在家鄉台南七股的魚塭蹲點許久,與漁民搏感情,終於可以聊得一口「漁經」,取得漁民信任。海盛科技結合人工智慧、物聯網、機構設計等技術所研發的「養好魚水產養殖監控與育成系統」,以友善魚蝦與環境方式將低風險並提高產量,達成養殖永續生產。

海盛科技養好魚AIoT水產養殖育成管理系統示意圖。

▲海盛科技養好魚AIoT水產養殖育成管理系統示意圖

帶著遮陽帽的連唯証,頂著烈日在魚塭中穿梭往來,問他:為何會從科技人轉為幫漁民養好魚的創業家,他笑容靦腆地回答:聯發科的蔡明介董事長也問了他同樣的問題。「我想與人群有更多的接觸,直接了解人們的需求,找到需要科技來改善人們生活的地方」他說,因此他毅然決然離開讓人稱羨的半導體業,成為一位「半科技半漁民」。

臺灣漁民年產值偏低 透過科技提升產值潛力大

為什麼選擇養殖漁業成為創業主題呢?他舉《天下雜誌》報導指出,要顯示出產業價值,可以從每位從業人員每年產出的人均年產值來觀察這個產業是否有前景,例如,高通每人年產值新台幣2300萬元、微軟2250萬元,挪威漁民每人的年產值高達約2400萬元,是台灣電子業每人年產值(800萬元)的3倍。而台灣養殖業目前平均只有約40萬元,從40萬到2400萬,有相當大的成長進步空間。

另一個角度來思考,台灣的電子硬體、IoT設備技術獨步全球,若能結合這些科技的幫助將智慧養殖充分發揮,漁民年平均產值將可望大幅提升。 海盛科技團隊的專長在於人工智慧的影像處理技術和資料分析技術,他們運用這些技術來解決養殖魚蝦位於水下看不到所引發的風險與勞力問題,從看得到、量得到、控得到出發,讓漁民用手機便能迅速掌握魚蝦成長狀況,也能結合自動化設備,降低勞力與風險。

連唯証在台南成功大學電機系就讀期間就很喜歡養觀賞魚和賞鳥,常常跑七股去賞鳥,藉由對環境的觀察,他發現,七股魚塭荒廢的越來越多,主要受到兩大因素影響,一為年輕人沒經驗入行不易;二為老一輩沒紀錄傳承不易,因此才造成台灣漁村人口老化,養殖產量無法提升,解決上述問題最有效的方法就是導入一套自動化的系統來協助養殖。

海盛科技養好魚系統以自主設計的IoT水下攝影機監控養殖魚群,並配合Edge-AI影像除霧技術,將養殖池魚隻影像變清晰,讓漁民可以用手機看得到魚群活動與攝食、判斷是否生病等,影像同步到雲端,Cloud-AI自動辨識、取樣、量測每隻魚的身長與體重等生物資訊,並自動記錄與統計整個魚群成長狀況,以報表和影像視覺化呈現,亦可分析不同養殖階段飼料換肉比,AI專家系統也可根據成長數據預測收穫日期,控制銷售出貨排程,確保供應量穩定充足。

▲養好魚系統可省下約75%人工作業時間

養好魚系統猶如一把尺 養魚細節寸寸兼顧

養好魚系統為養殖業創造了一把客觀的尺,運用這把尺,漁民們可以量測並比對不同養殖方法造成的效果,看到原本未曾注意的部分,創造出更多的用法與價值。 以往傳統人工捕撈採樣耗工費時,通常2個人花費1小時僅能採樣30-40尾,且經常不小心就會造成魚隻傷亡,經過實地驗證結果顯示,海盛科技的養好魚系統5分鐘便可在不干擾魚隻活動的狀況下,自動取樣量測300尾魚隻生物資訊,效率超高且能保證魚隻零損傷。

而養殖業者採用系統的AI成長統計,來作為入魚分池與出貨大小判斷的決策依據,取代原先人工捕撈量測紀錄30尾的傳統方法,可省下約75%人工作業時間,對於人力奇缺的養殖業,節省人力效益十分顯著。 海盛科技也逐步將研發的AI技術拓展到其他領域,如海盛科技參加經濟部工業局AI計畫「大廠出題、新創解題」的AI+新銳選拔賽,將獨家研發的全自動智能水下影像除霧演算法結合進人工智慧模型,運用於友達光電LED面板螢幕去除彩虹膜的解決方案,並獲得達成所有技術門檻的最大獎。

▲海盛科技全自動人工智慧水下監控應用可延伸至其他產業

連唯証指出,除霧技術為可自動估計水中色彩扭曲程度,自動調整各區塊的對比,來改善影像品質。比較考慮水下物理的AI模型及基於對抗式網路模型的方法,海盛所提出的方法在影像細節部分更加清晰,並在NIQE與PSNR等多個的客觀影像品質評估標準上也都取得了更好的分數。

水下影像除霧演算法技術精湛 獲得大廠青睞

此一除霧技術結合人工智能技術後能夠有效提高魚隻辨識的精準度,在與背景顏色相近難以分辨的石斑魚上,可大幅增加3%以上的精準度,即使在特徵明顯且辨識度已經高達98%的燕魚上,也能夠再增加近1%的精準度,運用此技術讓養殖的魚隻影像變清晰後,便可做為判斷魚病的依據。 若將去除水下除霧的相關技術建構進人工智慧模型辨識層中,更可用來解決螢幕拍攝時會出現彩虹紋造成面板缺陷因遮蔽而無法被檢測出的問題,將可有效解決友達光電面板檢測時遭遇彩虹紋干擾的難題。

至於海盛科技在業務推廣上的挑戰為何?連唯証認為,最大的困難在於如何打入一個新產業,因為海盛經常面對的是傳統產業的客戶,當要跟傳統產業客戶推薦或合作一個新的科技產品時,如何取得客戶信任,達成客戶即是合作夥伴的目標是關鍵,需要時常拜訪,逐漸建立信任感,方能了解需求,才有機會進一步協助客戶解決他們的痛點。

海盛科技卓越的影像辨識及AI技術,已經逐漸獲得客戶的肯定,也與大廠建立實證關係,短期內,將以自家的養好魚系統等影像處理產品持續站穩市場,中期發展則希望拓展產品與業務服務範圍,從水下到陸上,從生產端走向消費端提供一條龍的產銷整合服務;長遠來看,海盛科技將複製在臺灣的各項成功經驗,整合夥伴資源進攻國際市場。

海盛科技創辦人兼執行長連唯証在魚塭作業的情況。

▲海盛科技創辦人兼執行長連唯証在魚塭作業的情況

連唯証與邱禹韶兩夫妻以科技專業投入智慧養殖行列。

▲連唯証與邱禹韶兩夫妻以科技專業投入智慧養殖行列

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【解決方案】7毫秒內分離人聲 洞見未來科技協助聽損者「聽說更簡單」
7毫秒內分離人聲 洞見未來科技協助聽損者「聽說更簡單」

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】台灣軟體科技實力媲美國際 Golface智慧服務促高球轉型
台灣軟體科技實力媲美國際 Golface智慧服務促高球轉型

相較於日本9成的高爾夫球場沒有桿弟,均採取全自動化服務模式,台灣的高爾夫球場管理維運仍高度仰賴人力。面臨高達7成的缺工問題,導入場地管理與會員管理平台,提供高球智慧化服務,或許是高爾夫球場業者轉型應該慎重思考的課題。 「台灣的軟體技術已不輸國外,絕對有輸出國際市場的能力」,成立於2014年,成立初衷即以科技為核心,想打造台灣第一個高爾夫娛樂平台的綠夾克運動事業Golface公司共同創辦人暨執行長廖聰哲已深耕高球智慧化服務長達9年時間,他深諳高爾夫球場服務的「眉角」係指訣竅,服務要做到哪要怎麼服務球友需要甚麼管理者欠缺甚麼Golface已累積豐富的Domain knowledge領域知識,推出整套智慧高球解決方案。 全球首款聯網智慧高爾夫球車上路 自動化球場不再是夢想 5月中旬,Golface所研發的ARES Smart Golf Cat全球首款聯網智慧高爾夫球車正式上路,這款電動球車搭載專用的行車電腦主機、兩組獨立聯網系統、AI視覺辨識攝影機、高精準GPS定位系統等多項智慧輔助功能,球場可以放心讓球友自行開車下場擊球,同時也能即時監測球友是否有違規駕駛行為,有了數位消費軌跡,保險公司才願意承保。 具體作法是:球友在預約平台預約球車之後,取得一組QRCode,在平台上付費完之後,到球場上透過QRCode解鎖球車,就可以將智慧球車開到球場。球場管理平台就可以監控及限制球車可以行經的區域,不必擔心車會開出車道。使用完之後再透過球車平板返還球車,在這過程中,客人有違規行為直接在帳號內進行扣款,情節嚴重者將禁止受理球車使用。如此一來,就可以達到「無人化」目標。 ARES Smart Golf Cat為全球首款聯網智慧高爾夫球車,於2022年5月正式上線營運 「由於市場人力成本越來越高,桿弟招募與培訓不易是目前市場上共同面臨的痛點,日本有9成的球場沒有桿弟服務,台灣球場雖有桿弟,仍出現7成的人力缺口」,廖聰哲接著說,這款智慧球車平板電腦搭配手機APP,就成為最強的智慧桿弟,Golface正試圖拚上「自動化球場」最後一塊拼圖。 累積消費數位軌跡 進行客層分群進階服務 從消費者需求為出發點,Golface陸續推出球車平板電腦、手機APP、高爾夫球預約平台、教學影片Golface TV、高爾夫球旅遊及智慧球車。智慧球車已於5月上線營運,現階段有4輛,預估今2022年下半年會量產,不過,智慧球車現階段仍由球友自行駕駛,預計明2023年初可透過遙控駕駛,第三階段才會開放無人駕駛。 透過球車平板及管理系統,管理人員可以透過螢幕了解球場狀態,以視覺畫圖表呈現各球車的即時位置及相對位置、球車出發時間及服務客戶時間的多寡、服務哪些客人、每洞時間進行多久等資訊,有助於管理者掌握目前球場內的消費情況,以有效減少塞車,降低客訴的情況。 「以前都是用工作人員的人腦去想像,現在則可以運用圖像呈現場內即時情況。讓不懂打球的人也可以從事這項工作」,廖聰哲強調,以往場控均由有豐富經驗的職業選手擔任,現在缺工又需要專業人員從事此項工作,更加難找。因此,運用數位工具取代人力,將可收事半功倍之效。 球車平板電腦已進軍日本高爾夫球市場,設置於福岡世紀高爾夫球場 Golface的球車平板已導入國內14家球場,同時已正式進軍日本市場,獲得福岡世紀高爾夫球場青睞,將平板電腦設置在球車上,提供自動語音播報擊球策略、距離碼數、視覺化圖表顯示擊球數據等各項服務。在新冠肺炎COVID-19疫情期間,國境封閉,Golface運用OTA技術遠端軟體更新提供軟體更新與問題排除,使得服務不中斷,深獲日本球場肯定。 廖聰哲表示,台灣的軟體技術並不輸日本等其他國家,但仍需要更多球場支持,才能協助產業智慧化轉型。 「要協助高爾夫球場轉型,第一步驟就是要數位化」,廖聰哲指出,Golface幫助球場累積數據及資料,可以更了解客戶服務周期與擊球節奏,讓球場維持不塞車又可以服務更多客人,截至目前為止,Golface已累積2萬多支球隊、350萬張成績卡及1,000多萬筆的資料,透過所收集的資料與消費者行為,幫助球場提升管理績效、客層分群服務、降低客訴及離峰時段的行銷規劃均有相當大的助益。 Golface共同創辦人暨執行長廖聰哲深耕高球智慧化服務9年,將打造台灣第一個高爾夫娛樂平台

【解決方案】AI電眼取代人眼 慧演智能運用AI幫製造業做品管
AI電眼取代人眼 慧演智能運用AI幫製造業做品管

因應製造業少量多樣的客戶需求,亟待可以找到從雲端到終端的AI解決方案。慧演智能提供軟硬整合解決方案-BailAI影像檢測解決方案,來協助傳統製造業提升製程效率及產品品質,達到轉型的初步目標。 政府宣示2017年為台灣「AI元年」之後,台灣AI新創公司如春筍般林立,成立於2018年的慧演智能即鎖定智慧製造,提供AI影像分析與流程優化的平台,以深度學習的方式檢測產品的瑕疵和組裝的步驟異常,協助企業建置從終端到雲端的基礎設施,讓工廠生產端可以自動化監控,以提升製程的效率和品質。 熟悉產線品管流程 以AI影像檢測作為創業主軸 慧演智能創辦人暨執行長劉雅雯年紀輕輕,在大學畢業之後即進入製造業,在硬碟零件的塑膠射出製程擔任品管職務,「當時已經在產線上,對於生產機台的產線流程相當熟悉」,她之後轉換跑道擔任行銷企劃、接著又擔任過AI產品經理,在時機成熟之後,劉雅雯決定創業,以製造業的AI影像辨識作為創業主軸。 「企業的困難在於缺乏AI開發團隊,即使有了AI團隊,開發專案要花很多時間,至少6-12個月」深諳市場痛點的劉雅雯表示,平台要解決的問題是提供傳統製造業不需要程式開發背景的員工,也可以自行打造AI模型的平台,從遠端協助產線的故障排除及後續的系統維護作業,來幫助企業節省開發時間及人力成本。 BailAI影像檢測平台使用場景 面對市場上提供AI影像辨識的競爭對手非常多,慧演智能的技術優勢何在劉雅雯表示,現階段許多企業備有AOI光學檢測設備,但AOI光學檢測在應用上的瓶頸是,只能用於產線速度快、數量多的瑕疵檢測,而每回檢測或生產都要重新調整參數。而根據她對產業的了解,受限於AOI設備動輒上百萬元台幣起跳,大部分中小型傳統製造業,並不具備雄厚的財力,但他們又想要做自動化檢測,這就是慧演智能的機會。 劉雅雯接著表示,傳統製造業不可能養一個包括AI工程師、資料工程師、雲端架構師、終端架構工程師等專業人才的技術團隊,而慧演智能擅長於軟硬體整合,企業透過BailAI影像檢測平台,就能輕鬆解決產線上的檢測問題。換言之,客戶只需提供影像或樣品,交由慧演智能訓練模型、部署模型及系統整合,即可輕鬆使用AI技術進行產線流程優化及監測。 參加AI新銳選拔賽 組裝行為影像辨識辨識率達9成以上 舉例而言,某家連接器廠商,技術團隊只有1-2位AI工程師。主要解決的問題是,大部分作業員都在產線上,而品管及高階主管在遠端,公司欲透過遠端監控方式掌握產線實際情況。慧演智能透過工業相機拍攝產線畫面,並將AI影像分析傳送到遠端,主管及品管人員可以透過螢幕來觀察產線組裝有無錯誤,如連接器頭跟線路有沒有接好等問題。 慧演智能的AI影像檢測架在微軟的Azure雲端平台上進行作業,也會透過終端設備,如NVIDIA的邊緣運算設備放置於檢測站周邊,透過雲端到終端的整合解決方案,協助傳統製造業提升產線效能與及早發現問題。現階段慧演智能的客群包括航空、電子周邊、連接器及金屬等相關產業。 組裝產線人體行為辨識組裝流程解決方案,準確率達9成以上 為了實證技術深度,慧演智能參加經濟部工業局2021年AI新銳選拔賽活動,為光寶科技提供「組裝產線人體行為辨識組裝流程」解決方案,透過相機及AI影像辨識的方式辨識產線作業員的有效工時及無效工時,也就是透過影像辨識手的姿勢及位置,來判斷作業員的組裝行為,其精準率可達9成以上。 劉雅雯補充說明,由於電子零組件組裝工序較複雜,多以人力為主,無法以機械手臂取代,因此慧演智能在光寶的組裝站裡,用鏡頭拍下作業員組裝的流程,再針對影片進行演算法的訓練、校正,最終訓練出的模型能直接判斷組裝過程是否出現任何錯誤,以改善整體流程。 導入BailAI影像檢測平台 專案開發時間可望縮短至1個月 成立三年多以來,慧演智能累積不少專案經驗,希望能將專案經驗產品化,劉雅雯指出,將於今2022年完成BailAI影像檢測試用版,客戶可依檢測物件的精細度選擇工業相機、視訊相機,甚至於X光來擷取影像,再透過平台做影像自動標記,慧演智能會提供符合場域的AI應用模型,供客戶使用,也可以在雲端終端做推論,便於製造業上線使用。包括金屬產業、工業電腦的金屬機殼、連接器、電子周邊,機械零件,皆可利用平台進行瑕疵檢測及物件辨識。 現階段慧演智能將持續提升技術能力,累積客戶的經驗完成產品化,同時加速AI檢測落地應用,中期將建置終端雲端基礎設施,將企業AI專案開發時間從6-12個月縮短至1個月,降低企業使用時間及使用門檻。長期目標將鎖定台商聚集較多的東南亞市場,將軟硬整合AI解決方案拓展到海外市場,擴大營運規模。