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。

漁業是海島型經濟的重要產業，然而，養殖漁業近年面對嚴峻挑戰，包括氣候變遷、人力短缺與成本上揚等，尤其是未來10年農業就業人口有將近11萬名因高齡化退場，為此，水產養殖朝智慧養殖的需求日益殷切。 成立於2014年的峰漁公司，以自行水產養殖為基礎，開發出獨有的友善環境養殖模式，運用AI知識化養魚，有效提升10水產產量，降低15人力時間成本。 「峰漁」二字的涵義深厚，「峰」代表好山，「漁」代表好水，期望企業能讓台灣永遠有好山好水；也是「豐腴」的諧音，希望產品帶給消費者飽滿健康的身心。公司創辦人劉建伸歷經養魚學徒、募資、租借魚塭、創立養殖公司、開創品牌及推展銷售等創業歷程，實屬不易。 勞動人力短缺與漁業從業人員年齡老化 養殖漁業藏隱憂 臺灣現階段的水產養殖仍以傳統式養殖魚塭為主，養殖技術仍靠口耳相傳的經驗傳承為主，加上勞動人力短缺與漁業從業人員平均超過60歲，導致無法有效穩定的提升產能與良率，此種飼育方式在水產疾病控制上產生一定的難度，又為了進行疾病防治，而使得藥物濫用、環境汙染與水質生態破壞的可能性大增，造成惡性循環，使得養殖品質下降。 此外，臺灣養殖市場也有651水產養殖工作者遭遇技術不足困擾，傳統養殖戶在有限的IoT感測器支持下，主要仍然是憑藉本身的經驗知識來進行水質管理、飼料投餵、疾病發現等養殖作為，此種極度倚賴個別漁民能力的養殖管理，一旦老師傅凋零，不僅面臨傳承接班的議題，也難以穩定的供應一定品質、數量的漁獲，恐將造成整個養殖漁業從養殖到銷售端的困境。 為了改善漁業養殖無法經驗傳承的痛點，同時也為漁業在養殖上具備「數位化」基礎，當務之急必須從開始搜集養殖行為數據建構AI服務為重要開端。 漁業數位分身技術 協助漁民轉型智慧養殖 峰漁公司在資策會的協助下，引入「漁業數位分身」技術，以動態調整養殖排程，也就是說，依照魚類的物種、習慣、變因來調變養殖排程，用AI養殖技術來養好魚，不僅有效提升10水產產量，同時更降低15人力時間成本。 具體作法上，先將每個物種如鱸魚、台灣鯛等，將養殖的魚池、吃料及決策行為數位化，從放苗至收成的階段，所經歷的季節氣溫變化，全部一一記錄下來進行數位化，逐漸將老師傅的經驗方法紀錄存成豐富的資料庫。 針對紀錄下來的資料，分析複合式的變因，找出最佳的養殖行為，產生動態式的養殖排程。 一池一池的紀錄養殖師傅的數據經驗。 然而，養殖行為普遍依賴經驗法則，即便是資深的養殖師傅，也難確保找出最佳答案，因此提出新的做法解決此議題：即「透過預測養殖行為與水質、飼料投餵的過往資料與養殖互動，並從水質、養殖反向評價養殖行為，藉此找出最佳的養殖行為」，透過每天時程排程，給予漁民最直覺式的操作建議。 為了持續滾動優化動態養殖曆，會反覆朝向三步驟循環進行模型疊代： 1向模型輸入現在的養殖曆； 2模型預測未來的環境； 3用未來的環境修正養殖曆的缺點，藉此得到新版的養殖曆。 在過程中，同步藉由養殖專家的經驗來建立養殖行為與環境之間的因果關係。 動態養殖曆程的建立及科技養殖建議服務，提供了可回溯、追蹤詳細的養殖歷程，是少數可將養殖數據化的技術，漁民在知識的建構上可以很快速、簡易的方式記錄日常行為，不需占太多時間，長期下來可以減少15人力時間成本、平均提升10產量營收。 智慧養殖成效卓著 減少15人力提升10產量 同時，也可將養殖曆延伸至不同的水產物種，如白蝦、虱目魚、文蛤、台灣鯛等，依各池產生不同規格的養殖排程，收成的水產物種依不同規格溯源追蹤，建立安心食品一條龍服務。 峰漁主要產品分為兩類，一類是水產養殖模組，包含魚苗、飼料、資材及益生菌、生產養殖規劃與製程、監測等，可單獨販售也可模組輸出。 峰漁公司出產的優質水產品，屢屢獲得大獎。圖峰漁公司官網 另一類產品是優質水產品，包含鱸魚排、鱸魚丸、無油鱸魚丸、鱸魚水餃和鱸魚高湯，產品榮獲各種獎項，包含2017 年屏東十大伴手禮、「菌沛尖吻鱸魚排」榮獲2017 年農委會評選銀髮族友善食品、「菌沛無油鱸魚丸」榮獲農委會評選2018 年銀髮友善食品金饌獎、「好漁夫鱸魚水餃」及「精燉鱸魚高湯」榮獲2019 年農委會評選銀髮族友善食品，連續獲獎代表峰漁公司的水產品「品質」看得見也食在安心。 此外，峰漁擁有專屬符合國際需求的水產種苗，例如：純海水養殖的吳郭魚種苗及自行選育海水台灣鯛種苗（FY-01），是許多國家養殖企業引領企盼的品項，也依照環境設計的養殖模組、疫病監測工具及飼養資材，提供客戶更穩定的收益。

對於大多數的高爾夫球場而言，場務的營運及管理是一個令人頭疼的問題。「球場就是在賣草皮，場地一定要顧好」，一位高球場負責人不諱言指出。面臨球場場務人力短缺、老年化及成本高昂的市場痛點，導入AI無人機進行農藥噴灑及防蟲害，將可節省球場一半以上的人力成本，並大幅提升整體營運效率。 初夏晌午，位於桃園的台北高爾夫俱樂部，AI智慧無人機緩緩升空，其主要的任務是進行高爾夫球場AI 智慧無人機施肥噴藥的測試。事實上，執行此項任務的佐翼科技，其無人機普遍使用於稻田、香蕉、茶樹等農作物，來從事施肥施藥及防治病蟲害的工作，對於動輒數十到上百公頃的高爾夫球草坪，要運用AI無人機協助草皮維護作業，現階段將進行資料蒐集、建立施藥AI模型及多光譜影像分析測試等，未來將進一步進行大規模的技術落地驗證，為無人機導入高爾夫球場域建立典範。 透過AI無人機施肥灑藥 可節省一半人力 傳統高爾夫球場維護草坪的作業方式，是以人工揹著藥桶，或是駕駛施藥車逐一分區進行噴灑。「國內高爾夫球場於2001年起開始種植超矮性百慕達草種品系，此一草種喜好涼爽的氣候，台灣高溫潮濕的天氣型態並不適宜」，佐翼科技執行長進一步指出，為避免草皮遭受病蟲害，就必須進行農藥噴灑工作，以18洞球場而言，相當於每周要噴灑一次殺菌劑，T台及球道每兩個月噴藥一次。對於高爾夫球場而言，噴灑農藥耗時費力，重要的是，大規模噴灑將增加人員中毒與農藥量增加的風險。 農用無人機在高爾夫球場應用之效益 根據佐翼科技研究，高爾夫球場的蟲害包括夜盜蟲、斜紋夜盜蛾等，其生活習性是傍晚會出來覓食，因此，噴藥的工作必須傍晚施作。依據傳統作業方式，每次施藥估計需要兩台車三個人力，共耗費45小時的時間。若透過AI無人機施肥灑藥，操作人力僅需1人，20分鐘可以噴灑08公頃土地，約可節省三分之二的人力，也可減少營運成本30左右。 高爾夫球場草坪透過AI無人機施肥灑藥，約可節省一半人力 啟用農用無人機應用於高爾夫球場的草皮維護，除了顯著的效益顯現外，佐翼科技也特別導入AI多光譜影像辨識建立NDVI標準化植被指數分析，「所謂的多光譜是將不同的波長波段光線打在草坪的植株上，蒐集反射回來的影像進行分析」，佐翼科技劉姓執行長接著解釋，因為不同光譜，每一種植物在光的波長吸收程度不一，透過多光譜可以掌握草種生長狀況。同時再結合AI影像辨識，可以精準偵測病蟲害分布情況，據此決定施藥量的多寡。 跨領域協作 建立無人機草坪多源影像資料庫 運用AI多光譜影像辨識技術，佐翼科技將蒐集包括可見光譜、多光譜、熱影像和高光譜影像等，建立無人機草坪多源影像資料庫，完整掌握百慕達草種生長週期。 佐翼科技累積豐富的農業AI無人機噴灑藥劑經驗，但要將AI解決方案導入大面積的高爾夫球場仍有諸多問題需要克服。例如需要建立全新施藥模型及測試飛行方式，尤其是多光譜影像辨識運用，概念驗證並不困難，但實際執行則需要更多的測試實證，反覆推論，並與植物專家建立協同作業才能完成，這部分則須仰賴資策會等法人單位跨域整合，集結更多場域投入實證，建立典範，才能在高爾夫球場場域擴散。 智慧無人機導入高爾夫球場的國際案例文獻並不多，在驗證的過程中，能否快速複製至下一個球場尚未可知，但佐翼科技劉姓執行長認為，透過跨領域協作的方式，將問題定義清楚，一一臚列，供需雙方取得共識，針對每一個問題提出可以解決的方案，並找尋內外部的資源合作，才能逐步完成高爾夫球場智慧化的目標，順利協助產業轉型。 佐翼科技執行長劉峻麟