2021年5月，因本土COVID-19疫情大爆發而採取禁止內用的禁令，讓餐飲業猶如進入寒冬，生意慘澹，經營面臨困境。然而，也有餐飲業者化危機為轉機，積極進行數位轉型，導入線上點餐、外送平台系統、建立顧客會員系統等，有效降低庫存與提升銷量。成立甫一年的新創公司-智能演譯則扮演餐飲零售業的轉型顧問，蒐集並串聯、分析消費者消費行為數據，提供餐飲零售業最佳解決方案。 智能演譯創辦人李奇翰擅長於網路行銷跟網站建置，隨著AI技術不斷演進，他畢業於台灣人工智慧學校AIA北部二期經理人班，有感於大量的網站銷售數據跟行銷分析數據可以協助企業提升競爭力，同時降低營運成本，因此，與台灣人工智慧學校校友一同成立智能演譯公司，希望運用會員資訊開始蒐集更多第一方資料，協助客戶建立顧客視覺化資料分析，並找出相關銷售商機。 鎖定餐飲與零售業 智能演譯協助店家運用AI轉型 「台灣有非常多的中小型餐飲店，我們希望可以協助這些中小型餐飲店，使用簡單的雲端服務跟社群工具，比方說像是Line，開始收集建立會員資料系統，並且收集相關消費數據，建立不同消費者的行為模型，」李奇翰接著表示，初期將鎖定餐飲與零售業，藉由不同的消費行為分析，以協助店家進一步提高客戶到店頻率及用餐或購買頻率，並降低食材準備成本。 智能演譯的AI服務主要特色 受到疫情陰霾未解除影響，已嚴重衝擊實體商店業績，智能演譯也協助實體商店，建立電商網站或是購物商城，將實體與虛擬的消費資料結合，提供360度的OMO消費者分析，並且可針對不同的消費者發送行銷訊息，減少傳統行銷因為大量、無差別撒網方式，造成客戶將商家列入黑名單或是封鎖Line的行為產生，也提高了消費者願意點擊及購買意願。 李奇翰指出，智能演譯的AI服務具備以下特色： 1使用LINE結合會員系統 2利用QR Code取代會員卡 3提供LINE線上訂餐訂位 4運用AI分析消費者個人喜好 5根據消費者行為與喜好發送優惠券。 運用Line點餐資訊可以了解消費者的種類、口味、哪個時段、點餐頻率等消費者行為，找出同一族群的消費者，進行歸納分析，作為一對一客製化行銷之重要參考依據。李奇翰強調，現階段數位行銷成本很高，若獲客之後沒有分類分群，優惠資訊亂發，容易被消費者封鎖，轉換率越來越低，之前投資的行銷預算都將白費。 AI結合MarTech優勢 提供專屬客製化服務 智能演譯雖然是一家成立將近一年的新創公司，但在未來公司的發展策略上，李奇翰希望藉由MarTech結合AI的優勢，先協助目前最需要數位轉型的餐飲及零售業，快速地進入數位轉型的第一階段，建立會員資料及收集消費者數據，之後再協助這些公司進入到數位轉型第二階段，分析及使用這些消費者數據資料，提供專屬的客製化服務。 李奇翰表示，台灣MarTech市場，仍有相當大的發展空間。多數公司認為在網路上打打廣告就是所謂的MarTech了，或是認為將網站資料與廣告轉換率結合，每天看看GA報告Google Analytics就是有在進行MarTech了，但他認為，上述情況僅止於行銷數據的收集及分析，並無整合至企業銷售跟管理層面。實際上，數據收集完之後，還需要整合、分析，同時針對個別的商業情境加以運用，這才是真正的MarTech應用方式。 智能演譯創辦人李奇翰在AIGO論壇分享智慧零售經驗 至於多數企業認為只要有數據，用AI演算法分析就能解決所有的問題，李奇翰建議，企業對於數據要有正確觀念，一、不一定要大數據，小資料AI演算法也能發揮大功效；二、資料是逐年累積的，蒐集資訊要了解目的及需求何在，數據蒐集之後要找出其關聯性，也就是說，先將使用情境及想要解決的問題定義好，蒐集資料、分析資料、運用機器學習找出還沒發現的銷售機會，才能開始提供行銷應用建議。 「運用科技進行數位轉型成功關鍵，不在於技術問題，而在於觀念，AI不是仙丹，服用完就見效，AI比較像是保健食品，必須持續服用以協助調整企業體質」，這是李奇翰的體悟。他同時提及，客戶經營上有8020法則，到底20客群如何定義VIP客戶的定義又是如何企業欲分析哪些問題拆解哪些資料必須層層抽絲剝繭，將上述問題一一釐清，這是「下水道的基礎工程」，地基打得穩，上頭再多蓋幾層樓都沒有問題。 經濟部工業局AI出題解題競賽 共創企業與新創雙贏局面 智能演譯曾協助國際知名餐飲連鎖品牌鼎泰豐參與經濟部工業局AIGO「出題解題」競賽，了解幾乎所有餐飲業皆有備料多少的困擾，很多時候客人來多了，備料不足、來少了，造成食材浪費，因此能預知每日來客數對餐廳而言就變得十分重要，智能演譯建議可以透過AI根據天候、店面地點、特殊節日如情人節、母親節等、特殊時間父母慶生、結婚紀念日等數據關聯性分析，預估來客數量，預計可提高達8成以上的準確率，有效運用AI解決餐飲業者的困擾。 餐廳消費者服務流程圖 李奇翰指出，「產業出題、新創解題」能幫助企業和AI新創找到共同的目標，也解決新創拿不到可使用資料的困境，透過媒合企業端提供去識別化的資料，讓AI新創將演算法落地實證應用，企業數位轉型也能得到解方，共創雙贏局面。 在疫情之後，數位轉型關乎企業的生死，餐飲零售業應如何挑選AI公司及導入步驟現擔任經濟部工業局AIGO智慧零售教練及多家AI顧問的李奇翰坦言，數據分析若沒有對AI有一定程度的了解及實際導入的經驗，可能對於專案執行上失敗的機率就會很大，以零售業來說在AI專案公司的選擇判斷上，最好能選擇有實際導入AI專案或是自己有經營過電商經驗的公司較佳。 建議餐飲零售業將AI導入的原則與步驟則是：如果企業問的題目太大就需要持續拆解，因為不同的問題，蒐集資料的方式自然不同，經過顧問的協助一層層拆解之後，再運用依據使用情境下蒐集的資料來進行分析，自然能獲致所要解決問題的答案，等到找出一定的準確度之後可以再運用遷移式學習，逐一解決類似的問題。 展望未來，智能演譯期許自己能成為台灣在餐飲及零售業的台灣AI公司第一品牌，運用簡單實用的方式協助餐飲及零售業實際將AI落地，提高台灣產業的競爭力

在小小的照護房內，年逾8旬的王伯伯正激烈地咳嗽著，護理人員輕輕地拿著吸痰器幫他抽痰，希望讓他舒服一點，可是，眼尖的家人發現，護理人員鼻樑上戴著一副智慧眼鏡，此時，另一端醫生一邊整理手上的病歷報告，一邊即時透過螢幕了解王伯伯的狀況，隨著精準照護的普及，在不久的將來，醫生在遠端即時掌握被照護者重要生理資訊，將是照護市場的一大福音。 事實上，在2020年成立的雄欣科技，即是運用智慧眼鏡加上AI演算法，推出智慧照護服務的AI新創公司。 透過AI多種感測器達到智慧照護之成效 雄欣科技於2021年參加經濟部工業局AI新銳選拔賽活動，與智慧眼鏡領導品牌-佐臻科技合作，由佐臻提供毫米波雷達及智慧眼鏡，搭配雄欣科技AI演算法，推出「AI照護辨識服務系統」及偵測及預防長者跌倒的「保命防跌系統」。其中，「AI照護辨識服務系統」，運用雷達Radar毫米波及飛時測距ToF等多種感測技術搭配點雲及mmWave深度學習分析的AI演算法，在保護個人隱私權的同時，可以偵測病患入院時生理數據及臥床照護的跌倒與離床狀態。 至於「保命防跌系統」則是利用人工智慧與3D技術，結合雷達感測設備，再透過「去識別化」技術，於即時偵測環境中有沒有人跌倒的同時，也兼顧保護個人資料。 建構AI照護辨識服務系統 雄欣科技搶攻智慧照護市場 曾任職台灣IBM公司長達14年的雄欣科技創辦人兼董事長李佳欣李佳欣表示，在醫療試驗場域放置毫米波雷達後，搭配AI演算法，能得到患者的呼吸、心跳等生理訊號。同時，若搭配佐臻的智慧眼鏡，醫生問診時，能更即時透過眼鏡得到病患的心跳、呼吸等數值，提高效率。此外，佐臻也開發了管理平台，醫師、護理人員只要透過平台，病患的生理數據便一覽無遺。 「AI照護辨識服務系統」及「保命防跌系統」兩套系統整合之後，已於2021年6月上線並商品化，同時在去年11月底正式導入高雄市立凱旋醫院，不僅幫助醫護人員了解住民生理情況，連續監控長者的生理數據，一方面可降低醫療院所的人力負擔，另一方面，也可預防意外事故的發生及一旦病患病危，有利於第一時間掌握病徵，立即做出最佳醫護處理。 除了醫療院所之外，雄欣科技的產品另一個主力客群鎖定長照機構，現階段在台南、東部地區的長照機構，也已進行產品導入計畫。 隨選取用的輕量化設計 簡便易用成本合理 李佳欣表示，公司的產品為服務自行開發，做輕量化的設計，依照導入機構的需求，可採取CPU運算或邊緣運算的彈性配置，隨選隨需，十分簡便，成本也相對合理。 未來，透過佐臻智慧眼鏡，可以讓診斷更即時快速。 作法是讓護理或長照人員戴上智慧眼鏡，在探視病患或住民時，將護理人員眼睛所看到的影像，即時傳送至後台，醫生可以根據即時影像，立即做出診斷，並採取適當的照護措施，對病患及時病況判斷產生效果。 雄欣科技智慧照護服務已上架新創共同供應契約平台 去年雄欣科技的產品服務也已上架至經濟部中小企業處新創共同供應契約採購平台上，供政府機關、公營醫療院所與長照機構以租用方式選購，未來希望持續拓展至民營醫療院所與安養中心，讓更多照護機構能運用科技進行轉型，並減輕照護市場人才荒的問題。 此外，台灣獨居老人超過30萬人，李佳欣認為，隨著老年化社會來臨，獨居長者的健康安全問題也日益受到重視，若能將科技照護醫療解決方案納入輔具補助的範圍內，也有利於減輕地方政府機構對於獨居老人的照護負擔，有效降低社會成本。 延伸應用：智慧校園提升管理安全與效率 李佳欣指出，公司的核心價值是讓生命更安全、讓生活更美好。該公司自行開發大數據、人工智慧及物聯網等軟硬體複合型一站式解決方案，以混合雲的開發方式，解決各類型醫療照護的痛點，提升醫護管理效率，提升住民的安全，以利醫療院所整體服務大幅提升。 雄欣科技合作對象鎖定SI業者、醫療照護院所、大型連鎖餐廳、大型場館等。 未來將計畫發展成為AI SaaS公司，將服務範圍擴增至日本、東南亞等海外市場。 此外，在台中東海大學任教的李佳欣，也積極推廣智慧校園方案，目前雄欣科技在東海大學建置「智慧校園」，運用校園內多達700支攝影機，建構微型AI SaaS平台進行監測，不僅可在校園內進行口罩、人流、禁區及車牌辨識，也可針對校園內的動植物做自動化紀錄，對於校園安全管理效率之提升，有相當大的助益。 隨著人口逐漸老化，居家照護成為人人面臨的課題，在醫護比過低的情況下，無論是醫院內或外延伸至照護機構，醫護都面臨人力不足的窘境，透過AI科技輔助長照市場，不失為最佳解方。除了智慧長照、智慧校園之外，雄欣科技也將其影像辨識技術運用在工廠安全和停車場車牌辨識等場域，未來的應用將無限延伸。 雄欣科技創辦人兼董事長李佳欣

隨著智慧製造崛起，帶動高風險產業如化工、能源、電業在工安巡檢之需求。以化工產業在管線巡檢為例，高度仰賴人工定期巡檢監控，缺乏專業AI團隊的智慧監控，不僅費時耗力，恐造成員工在各樣工安環境意外風險。鑫蘊林科開發的影像分析AI平台不僅提升員工人身安全，降低危險因素，更讓人力肉眼巡檢管線異常的時間從平均一次100分鐘，大幅降低至3秒鐘的驚人成效。 鑫蘊林科股份有限公司Linker Vision的創辦人兼董事長謝源寶（Paul Shieh）表示「美國整體的科技發展與進步正源自於創業，鑫蘊林科在台創業初衷至今，期待藉由過去自己在美國創業打拼經驗，將美國創業精神和文化引介至台灣正萌芽的創業沃土中且能真正落實茁壯。」美式創業文化鼓勵員工重視ownership價值就是強調員工視自已為公司擁有者一份子，以捨我其誰的工作態度與精神，公司成就即為自己的成就，打破原本雇主與員工關係，而公司對表現傑出員工給予股票作為報酬，一同共享榮耀，建立與員工如partnership般合夥人關係。反觀台灣在創業文化與經營上仍有努力的空間，保有傳統的雇主與員工思維，期待將鑫蘊林科在台灣建立美式創業文化與價值能拋磚引玉以帶動更多國內新創企業跟進，進而升級軟體AI新創業的經營體質，才能破繭而出，走出國際。 面對市場國際業者大多數以開發AI模型及演算法為主軸，相對在投入數據為中心的Data-CentricAI服務的意願則不高，認為如2D 或3D大量資料處理相當費時又耗力。看見AI技術缺口並在微軟鼓勵下，鑫蘊林科多年前決定全力投入於Data-Centric的AI技術布局與深根，並專精在資料處理、過濾及精準度等方面的技術能量，也因此與微軟成為AI技術供應的重要合作夥伴關係。另外，在產業需求缺口，國內大廠，其強項為化工製造，在廠內管線巡檢，仍高度依靠人力進行監控，耗時又耗力。然而，為迎合產業AI化，業主將原本從事Database管控之IT部門改組為AI團隊，但礙於業主缺乏對AI軟體技術、AI模型及相關domain know-how之專業經驗，而造成業主導入AI落地到化工產業的工安監測更是挑戰重重。 全球首創AI自動標註技術 超越人工標記 視覺辨識物件準確率高達95以上 在AI技術能量上，鑫蘊林科推出全球首創的自動標註Auto-labeling與自動機器學習為雙核心創新技術，創造出有效率及穩定的影像分析AI平台，以提供客戶最先進完整的AI解決方案。在自動標註方面，此AI技術可克服深度學習中最困難的挑戰，也就是提供客戶最高品質的訓練資料。以自駕車為例，如何讓一台自駕車能有效辨識另一台車，這正是標註的重要性。過往標註方式，首先需蒐集數百萬輛車輛、道路、號誌、行人的數位圖像，並花費大量人力投入，每次以手動標註一個圖像，耗時耗力，人力成本高效率又低。透過自動標註AI技術，結合自動機器學習來自動標註數位圖像，AI可將人為錯誤標註排除在外，然後將正確的數據丟到車輛的大腦以進行車輛辨識。相較於人工標註準確率只有60，用AI自動標記與辯示物件的準確率可高達95以上，更可降低大於80手動標註的時間，節省掉至少80人力成本。 AI自動標記使用於高空作業的AI行為辨識 在自動機器學習部分，鑫蘊林科建立 AI視覺模型具備持續學習能力以適應資料變化，透過優化整體開發流程，從AI資料攝取及篩選Data Selection、AI標記AI Labeling、模型訓練及驗證、到佈署及監控，讓 AI 電腦視覺能更快速簡易地持續學習。自動機器學習目前可應用於不同的商業案例如 物件辨識與計數、人員進出安全偵測、商品瑕疵檢測、人流辨識、貨架商品端缺等。 看準國內業者如台積電、台塑和鴻海朝向智慧化AI管理並購置大量攝影機以順應工安監控的影像辨識需求，加上客戶既有組織對AI應用的不熟悉所造成的導入門檻以及影像辨識的前期準備如數據篩選、標註等繁複的作業流程，為此，近年鑫蘊林科致力加速AI電腦視覺應用的開發，提供客戶端對端服務，並且可依照客戶需求，彈性部署於雲端、地端、或是雲地的完整自動化AI解決方案服務。謝源寶表示，AI自動化技術流程透過客戶給予領域型的圖片，提供數據篩選Data Selection的AI技術，幫助客戶從大量如1百萬筆數據中自動篩選出精準如1萬筆數據，並藉由自動化標註Auto-Labeling的AI演算法技術取代人力標註有效替客戶省去大量人力成本，達到高效率的資料標註處理。此外，自動化機器學習的AI技術可幫助客戶端在工廠環境變化時仍能客製化AI自動模型訓練或重複訓練，提供更精準的AI模型並允許客戶可自主性操作。透過上述鑫蘊林科所提供自動化AI技術之重點特色與優勢，相信絕對可滿足客戶在自動化端到端AI自主學習平台的需求，同時可為客戶大幅省去AI團隊編制成本。 在技術競爭力方面，除了提供化工產業在智慧工安結合AI影像分析應用外，謝源寶表示，鑫蘊林科更可將自動標註與自動化機器學習的流程應用延伸於不同產業落地服務如自駕車、智慧倉儲自走機器人及未來智慧城市的自駕巴士等多元領域，其領域皆符合移動即服務Mobility as a Service之自動化移動精神，期待透過鑫蘊林科扮演的角色，可承攬不同產業進行圖片標註的流程，加速不同領域發展影像辨識服務的效率。相信透過提供客戶端對端AI解決方案及整套從Data Selection的AI技術、自動化標注Auto-Labeling的AI技術及自動化機器學習的AI技術等自動化AI影像分析的前期作業流程可大大滿足客戶在AI自主學習平台的需求。 影像分析AI平台 刷新從100分鐘降至3秒的智慧工安巡檢新紀錄 看見近年高危險產業如化工業者在工安監督的高度需求，鑫蘊林科推出「影像分析AI平台」Vision AI Platform，運用AI影像辨識技術，主要功能包含即時AI串流偵測、事件通知、定義客戶專屬的AI模型與持續學習等四大功能。在即時AI串流偵測部分，Vision AI系統可透過客戶的廠區攝影機結合AI模組進行即時AI影像事件的串流偵測，可協助客戶管理各種不同作業及廠區環境，並隨時隨地掌握各種工作情況；在事件通知方面，Vision AI平台可提供網頁版或APP方式或LINE即時通訊軟體提供客戶當時事件的影像紀錄，讓團隊不錯過任何事件，保持日常產能並減少意外；在定義客戶專屬的AI模型方面，可提供各樣的基礎AI模型，包含8款偵測場景電子圍籬、個人安全裝備、施工安全設備、施工作業、人員計數、畫面可用性、煙霧偵測、管線鏽蝕毀損、違規堆放供不同產業使用，客戶不需花時間寫程式，即可建立專屬的AI模型；在持續學習部分，Vision AI系統可提供客戶在AI模型的表現和精準度，隨著環境變化具備持續學習能力。 Vision AI具簡易使用者介面，直覺化操作，對於跨領域的產業，此平台具備自動化又彈性的AI能力，客戶不需花時間撰寫程式，即可建立由自主定義的AI模型，且Vision AI賦予AI模型持續學習和精進的能力，讓客戶可省去編制AI團隊的人力成本。此外，平台能大幅降低作業安全管理上所需要的例行巡檢作業之人力配置，提升員工在工作環境安全性，降低各個工作地點現場意外事件危險因素。在平台操作模式上，客戶可透過遠端操作降低人為監控操作風險，確保工作營運正常害生產運轉不停擺，更可以審視高風險作業情境並收集資料，協助作業流程的規劃與修正。此外，Vision AI為確保客戶遵守政府法規，透過平台的事件通知和管理檢測可幫助客戶能隨時掌控不同工作場域所需的設備及安全規範。 影像分析AI平台運用在跨領域的AI影像辨識技術 一般對於化工產業在工安巡檢方面，多數仰賴人員肉眼定期巡檢管線異常狀況，平均每次掃描一區域花上100分鐘，費時又費力，且管線位置難以目視觀測，恐造成員工在各樣工安環境意外風險。為降低化工產業在工安巡檢的痛點，鑫蘊林科協助國內知名化工業者，透過自動化影像分析AI平台，結合自定義虛擬電子圍籬，並運用廠區內相機配置AI管線洩漏模組，透過AI自動巡檢方式可高效降低異常檢測時間低於3秒。此外，佈署在廠內的相機可自動拍攝巡檢排程，達到全時段監控，讓客戶可即時發現且全面掌握管線，把危險降到最低。另外，自動化影像分析AI平台可協助客戶運用於廠區內火災警示，保守估計可提供投資報酬率小於9個月即可回本，平台使用越久，成本效益越高。 打造為Mobility as a Service在各領域的自動學習影像分析AI平台 謝源寶觀察指出，面對台灣整體在軟體公司的創業文化上最大挑戰，正是台灣年輕新創者或員工較不懂創業模式，缺乏視自已為公司擁有者一份子的認知，造成自己前途是模糊或抱持過水體驗的心態而讓自己無法堅持在一個新創企業長久勝任，是非常可惜的事。相信真正創業的精隨，是靠每位員工捲起袖子，埋頭苦幹，才能真正享受創業獲利的豐收果實，否則對於常換跑道的年輕創業者或員工而言，就如滾石不生苔，自己無法在創業路上落地深根，喪失扎實累積自己在經濟獨立能力。 鑫蘊林科在業務推展挑戰上，謝源寶感慨表示，由於台灣市場對AI軟體應用的認知不深，較多仰賴市面上open source的AI視覺分析或機器學習等資源，但實際上這些AI技術資源實可支持客戶AI模型需求的能量卻是有限，而造成AI視覺分析軟體品質在市場上良莠不齊的狀況發生。因此更間接波擊到鑫蘊林科能真正提供客戶專業且數據為中心Data-Centric的AI影像分析服務業者，更削減了公司在customer reference原本經營的價值。在技術研發挑戰上，視覺分析AI平台，不能僅仰賴AI模型專家，必須要集結各領域人才如雲端、機器學習、數據科學、前台後端等專業團隊組合才能讓平台成功運作。謝源寶表示，相信唯有透過視覺分析AI平台的自動學習、自動快速又準確的數據處理能力及提供客戶在雲端、雲端地端Hybrid到純地端完整的AI解決方案服務，才能真正說服客戶，從競爭洪流中脫隱而出。 展望未來，謝源寶期許鑫蘊林科能打造成為Mobility as a Service 在各領域如自駕車、智慧倉儲機器人、智慧城市的無人巴士自動學習的影像分析AI平台。同時，也感謝經濟部工業局支持下，鑫蘊林科能在台灣順利落地，並有機會招募各界人才共創打拼。短期布局，公司將積極與國內業者如鴻海、台積電在自駕車、智慧工安到智慧倉儲機器人等領域進行影像分析AI技術的落地合作。對中長期而言，鑫蘊林科將鎖定美國、歐洲、日本等國家為全球布局市場，並與國際大廠如微軟建立投資合作的夥伴關係，並複製成功經驗推廣至國際。 鑫蘊林科 官方網站nbsp 鑫蘊林科創辦人兼董事長謝源寶