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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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台灣軟體科技實力媲美國際 Golface智慧服務促高球轉型

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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

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AI智慧健康預防計畫

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。