位在高雄的嘉信遊艇，成立逾40年，是台灣最大客製化遊艇業者，客戶遍佈美、歐、亞、澳各洲，為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」的美譽。為了解決目前FRP船體檢測仍仰賴傳統方法如人眼辨識、敲打辯聲，耗時費工問題，嘉信遊艇首度將PAUT 陣列式超音波檢測運用於船體FRP複材上，並結合AI判讀超音波影像，發展完整智慧化解決方案，創造檢測業新興市場。 嘉信遊艇前身是嘉信木業有限公司，剛成立時是間位於高雄市臨海工業園區專營木材進口的工廠，1977 年開始進行遊艇設計、製造與銷售。企業第二代接班人，即嘉信遊艇總經理龔俊豪進入公司後，打破過往仰賴老師傅功力為主的製造模式，引進數位化製作，加快造船速度，船也愈做愈大，多年排行世界24公尺以上大型遊艇前20大製造商。並創下在一年內交付94艘遊艇的紀錄，為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」之美譽。 瑕疵檢測確保遊艇品質 以AI取代人力效益高 為確保遊艇品質，瑕疵檢測相當重要。目前遊艇業採取的瑕疵檢測方式仍十分傳統，通常以手積層或是真空灌注製程方式製造船殼結構，藉由人眼或是敲擊法依敲打聲音頻率來判別瑕疵，需要人工耗費時間檢查，如有瑕疵須重工修補，接續執行噴佈膠殼作業。為便於檢測，船體必須分段施工，以24公尺以上大型遊艇而言，分段施工非常耗時耗力。 為縮短遊艇製程之速度，嘉信遊艇會先將船殼進行膠殼流程，之後再執行手積層製程，船殼製程有兩種複合材料試片結構，以遊艇54呎船殼來看，船殼中內含膠殼、芯材、纖維、樹脂，總厚度約為32公分plusmn01cm，與未含有芯材的FRP船殼總厚度約16cmplusmn01cm相差一倍之多。製程中偶會有玻璃纖維含浸不完全，或是玻璃纖維與樹脂間殘留氣泡等瑕疵問題發生，瑕疵的種類則包含樹脂不足、空洞、層離等，一出現瑕疵情況，船殼材料就供應不上，拖延遊艇交貨時間。 玻璃纖維船殼瑕疵種類示意圖。 為解決此一問題，嘉信遊艇與金屬材料產業以及AI科技產業三方專業技術的相互合作，結合金屬材料產業的超音波檢測專業技術與AI科技產業近年發展的AI技術協助解決嘉信遊艇瑕疵判別的問題。作法是運用相位陣列式超音波檢測技術至遊艇複合材料結構，進行FRP超音波試掃評估，瞭解遊艇船殼積層層數厚度與材料特性，依據超音波專業經歷，評估船殼結構適用的超音波探頭頻率等資訊，經測試以頻率5MHz且探頭寬度為45mm的探頭設備，能成功找出模擬瑕疵試片中的瑕疵位置及大小。 三方合作從陣列超音波評估、AI技術模型開發及實船實證應用，獲得瑕疵檢測解決方案。 檢測影像為超音波信號影像，影像依據超音波回饋訊號呈現不同色彩，透過YOLO演算法，建構自動識別瑕疵的部位的AI模型。若異常資料蒐集程度不足以訓練，則預計採用 CNN-based Autoencoder 演算法，蒐集正常影像資料進行訓練，建構異常檢測的AI模型。物件偵測YOLO模型的訓練將輸入具有瑕疵標註的影像資料，異常檢測模型則是輸入沒有瑕疵的影像資料進行訓練。 模擬缺陷試片對應相位陣列超音波信號結果 AI系統瑕疵檢測 可縮短15個月工期 加快50判讀速度 此套AI系統建構完成後，運用至嘉信遊艇實船54呎遊艇進行驗證，可有效解決嘉信遊艇瑕疵之問題，並可望藉由 AI 技術導入超音波檢測進行智慧化判讀，約可加快50之判讀速度，同時縮短15個月的工期，有效提升遊艇製程時程與品質的效益。 當臺灣遊艇發展朝向大型化、精緻化型態之際，帶來產業優化與轉型的機會，以及發展關鍵技術的契機。複合材料超音波人工智慧檢測方案之應用為遊艇業界首創，預計可吸引更多有檢測需求之遊艇廠商。 複合材料超音波人工智慧檢測方案有三大競爭優勢： 1 專業檢測經驗及數位化資料庫，便利製程管理與分析。 2 人工智慧AI自動判讀與辨識，快速辨識瑕疵，即時回饋給製程工程師。 3 高效率製程流程檢測，提供瑕疵修復建議，降低損壞率，強化複合材料強度品質。 導入人工智慧技術應用後，可優化遊艇製程流程，減少人力檢查樹速度，達到臺灣遊艇應用人工智慧之加值效應，擴大國際訂單量，讓臺灣遊艇持續在國際間享有盛名。再者，此一商業模式也擴散至複合材料相關之應用領域，增加跨領域市場使用率，預估將貢獻全台灣設備維修及非破壞檢測市場約新台幣14至20億元的經濟效益。

要如何將旗下集團的消費數據整合在一起，產生廣告綜效與提升電商導購訂單轉化率，恐怕是每一位橫跨多產業領域老闆朝思暮想的事情了。沒問題，透過AI就可以逐步幫您辦到 東森得易購為東森國際集團相關企業，其關係企業包含東森國際、東森新聞雲、東森保代、東森自然美、東森全球行銷、東森寵物雲、Her森森、分眾傳媒與香港草莓網、熊媽媽買菜網等公司。在集團關係企業跨產業、跨領域的情況下，加上各單位會員系統獨立運作，消費者數據無法於集團內互通，讓東森集團「將客戶放在上帝的位置」的承諾難以進一步落實。 東森集團旗下公司涵蓋產業範圍廣泛，會員數據庫龐大而分散。 東森集團具備龐大的會員流量，且已應用AI新聞推薦演算法等相關技術於各場域，東森集團各單位的會員系統獨立運作，消費者數據亦無法於集團內互通，缺乏全面性消費行為分析依據，導致無法提升個人化服務與行銷策略的精準性。 東森集團分析現今零售市場所面臨的挑戰與趨勢時表示，因應消費者需求轉變，非傳統型新商業模式紛紛興起，形成零售破碎化現象。各式新興商業模式提供滿足屬於自己的利基市場的服務或商品，消費者將會減少依賴傳統零售模式。 而零售破碎化現象最明顯可在新興國家觀察到，其以跳躍式的方式發展出新興零售，如高成長的快閃拍賣電商品會威脅傳統 B2B2C電子商務平台市場，新興商業模式快速瓜分傳統零售商場，甚而顛覆既有市場遊戲規則，預計未來零售市場將會繼續向細分發展。 新零售產業快速導入AI應用 迎戰高度競爭市場 在虛實融合趨勢下，實體零售業者與線上電商業者之界線日益模糊化，實體零售業設立品牌購物官網、開發品牌 APP、投入電商平台，另一方面電商業者也開始設立線下實體體驗店，擴大與客戶的接觸。為提升營運流程自動化程度以及達成顧客體驗個性化之目標，兩者皆透過線下與線上串接探索消費者數據輪廓，以 AI機器學習、深度學習、電腦視覺、語言處理、移動控制與推動決策技術為基礎，積極導入智慧零售AI應用，形成新零售產業 。 此外， Google Chrome於 109年宣稱 2年內 關閉 3rd party cookie功能， 零售企業 將無法用Cookie追蹤個人化、理解使用者在各個時間、地點、廣告上的使用，導致跨裝置、跨平台追蹤的公司將被迫轉型，也代表 將面臨巨大流量廣告銷售困難。 因此，東森集團決定導入「OneID AI流量變現服務驗證計畫 」，成立東森集團專屬的數據聯盟，運用「 Unified ID」進行跨產業、跨服務的資料交換。將關係企業由以往的蒐集個人化數據，轉為分析整個產業間消費者會有的相同行為特徵，再將其進行分群，以取得相同行為特徵的使用者，並提供其有興趣的內容。並利用第一方數據與 AI技術提升廣告點擊率，提升廣告商業價值以及電商導購訂單轉化率。 此一計畫的AI技術由東森與華碩電腦共同開發，系統架構主要開發項目包含專案規劃、系統架構設計、系統環境建置、演算法開發、演算模型驗證以及系統驗證等，其應用技術涵蓋大數據平行運算框架、自然語言處理、用戶推薦嵌入系統、相似度搜尋、搜尋引擎索引、點擊率預測等技術。此計畫為研發一個全面的數據收集、加工、整合平台「數據中台」，吸收各種數據源的數據，以用戶為基本單位，形成結構化的數據表，並進行用戶標籤的計算，以期精準描述各用戶的特性。而後利用此數據進行 AI精準廣告投放。nbsp 東森數據中台架構圖 東森導入OneID AI流量變現服務 預估成本效益可達2倍 東森表示，本計畫主要核心應用到「用戶行為數據」及「AI技術」兩塊，其中用戶行為數據為東森集團提供；AI技術則由公司團隊與華碩團隊共同開發，涵蓋AD Serve系統、精準受眾估計系統、AI自動優化系統、廣告效果分析系統、用戶畫像系統等。而東森與華碩共同開發與華碩共同開發AI技術，其各客戶數據與流量獨立不互通。 根據估算，此開發計畫總成本效益可達200，預期可明確掌握用戶數位軌跡，行為與輪廓之效益，將可帶來客戶終身價值LTV的大幅成長，有效整合東森線上線下，提升會員服務內涵，並大大增加企業價值。 未來，東森集團將持續拓增國際市場，目前鎖定中國大陸作為主要推廣市場，將整個服務模組，以東森全球的營運模式，拓展到全世界華人市場，並於兼顧GDPA compliance 的條件下，再結合草莓網，將東森新零售服務以大數據及AI的優勢，服務面向全世界。 東森集團將透過草莓網將服務與技術擴增至全球市場。

隨著高齡人口增加，伴隨著各種慢性病的發生機率日增，其中，心臟衰竭不僅是隱形殺手，由於心衰疾病的病程非常長，復發機率高，造成醫護人員的負擔加重。然而，利用通過醫療認證之心電心音裝置，搭配心臟衰竭風險AI預測評估及遠距照護系統可輔助診斷幫助醫師做出正確的診斷，以利於後續病患的醫療或轉介。 心臟衰竭病程長 醫療支出是糖尿病5倍 如果你有呼吸易喘，甚至稍微動一下就喘，或是夜晚睡覺的時候，容易從睡夢中驚醒，需要坐起來才會比較舒服，又或是下肢容易有水腫等狀況，甚至合併有焦慮、不安、疲倦、食慾下降hellip等症狀，當心很有可能是心臟衰竭。 根據統計，全球心臟衰竭人口約有6000萬人，每年新增的心臟衰竭人口約500萬人。中國的心血管疾病患者將近29億人口，占城市居民死亡原因第二位；而全中國約有1200萬心臟衰竭病人，佔心臟病死因的59以上。尤其心衰疾病的病程非常長，且復發及再入院率非常高，使得醫療支出的成本是高血壓的2倍、糖尿病的5倍。 根據美國研究統計，心肌梗塞及心臟衰竭病人的30天內死亡率分別為166及111，並且30天內再住院率分別為199及244。心臟衰竭的症狀因為和其他疾病如慢性肺阻塞，氣喘等疾病相似，有185 的誤診率，對於醫療院所而言，是相當棘手的問題。 麗臺科技為顯示卡大廠，2000年起投入醫療及健康照護領域。由於董事長盧崑山曾分別與2011年及2015年兩度心臟病發，因此，麗臺科技專注於健康大數據，自主研發心臟衰竭AI辨識技術，此一AI應用讀取病患的心電圖以及心音圖做出異常檢測以及心臟衰竭的風險預測模型，可及早發現疾病徵兆。 麗臺科技自主研發心臟衰竭AI辨識技術 可預測病史及風險 麗臺自主研發之心臟衰竭AI辨識技術具以下三種判斷功能： 1 心臟衰竭病史之預測 將心電及心音圖資料分類為「具心臟衰竭住院病史」以及「未具心臟衰竭病史」兩類。 2 心臟衰竭風險預測 將心電及心音圖資料給予發生的心臟衰竭風險預測值。 3 心臟衰竭再發生風險預測 針對已有心臟衰竭的患者判讀其心音圖及心音圖，判斷其心衰再發生之風險預測。 麗臺科技表示，心臟衰竭AI辨識技術應用可輔助醫師更有效率且精確的診斷，以利後續病患的醫療或轉介。舉台北榮總研究心臟衰竭的離院病患為例，根據心電心音同軸檢測裝置所計算出的EMAT電機活化期指數與SDI心縮不全指數作為治療指引的病患，會比依據傳統症狀做為治療指引的病患，有更高的存活率，此研究也已刊登於國際心臟權威期刊JACC，獲得國際市場肯定。 系統廠商可將心臟衰竭AI辨識技術作其他加值應用 麗臺科技表示，合作系統廠商可選擇自建心臟衰竭AI風險預測引擎，將自有系統之心電心音圖上傳到麗臺心臟衰竭AI風險預測引擎後，引擎回傳風險預測值，做為系統整合廠商合作廠商的加值應用輸入。 不僅臨床使用 心臟衰竭AI風險預測引擎可延伸居家或工作場與使用 此外，這套系統也可以延伸至其他應用，包括： 一、醫院門診快篩：醫師可使用心電心音記錄器及心臟衰竭AI風險預測模型，在門診、急診進行10秒快速檢測，評估病患心臟病史及心臟衰竭風險。 二、出院風險評估：醫師可使用心電心音記錄器及心臟衰竭AI風險預測模型，評估病患住院期間的心臟衰竭風險，檢測數據可作為出院前的風險評估及預後指標。 三、居家連續照護：病患可使用心電心音記錄器、穿戴心電圖記錄器，透過居家傳輸盒閘道器，在家量測心電心音訊號，並上傳至amor健康雲平台進行心臟衰竭AI風險預測分析。病患可透過APP自主健康管理，檢視歷史生理趨勢；疾病個管師可透過健康管理後台Web管理會員健康。 四、居家康復訓練 病患可配戴健康手環，進行活動、疲勞、循環、睡眠檢測，透過手機APP自主管理健康及觀察心臟衰竭風險，進行運動及康復訓練，幫助身體快速復原。 心臟衰竭AI辨識技術系統可以延伸至員工居家照護等應用。 此外，在工廠或辦公室等場域也可以透過這套系統達到員工健康管理的目標，應用的方向包括： 一、工作場域之作業安全單位：在員工執行工作業務前發給員工穿戴心電圖記錄器。 二、業務執行者生理監測：員工於執行業務或訓練時，配戴穿戴心電圖記錄器之疲勞警示，警示生理狀態是否可繼續執行任務。任務執行段落可使用資料傳輸盒或APP 將生理監測資訊上傳至健康管理平台，並評估作業員工心臟衰竭風險，檢測數據可作為企業資源人力單位做為風險評估及公共安全對應指標。 三、工作場域生理監控中心照護：工作場域的生理監控中心可透過健康雲平台，檢視並記錄員工值情時之歷史生理趨勢。 四、工作場域之護理單位：護理單位在接收生理監控中心指示，可依據值情員工的生理趨勢給予健康管理的建議；護理中心可透過健康管理後台Web管理員工健康。 五、員工可配戴健康手環，進行活動、疲勞、循環、睡眠檢測，透過手機APP自主管理健康及觀察心臟衰竭風險，進行運動及康復訓練，幫助身體快速復原。 工作場域應用心臟衰竭雲端照護及大數據中心示意圖