近年來，人工智慧 Artificial Intelligence，簡稱 AI 已逐漸改變各行各業的運作模式，不過，絕大部分的工作仍然是由人類完成，AI 則扮演輔助的角色，因而出現了「AI Copilot」一詞，代表「由 AI 驅動的工具或助理」，旨在協助使用者完成各種任務，提高生產力和效率。 AI Copilot 的概念源自於「副駕駛」這個角色，在飛行中，副駕駛協助主駕駛員完成各項任務，確保飛行安全與效率。其實，工業革命的「機器」就開始有 Copilot 的影子，各種機器在不同領域中扮演「Copilot」的角色，輔助人類完成繁重的體力和重複性工作，大幅提升工廠生產效率，推動經濟快速發展。 隨著運算設備的進步、機器學習、深度學習、影像辨識等技術的突破，AI Copilot 的概念逐漸成形。AI Copilot 的發展標誌著從「機器輔助提升到智慧輔助的轉變」。早期的機器人只能完成預設的重複性工作，而現在的 AI Copilot 則能夠學習和適應新的環境與任務，並在實際應用中不斷優化自身表現。這一轉變不僅改變了人機交互的方式，也為各產業帶來了深遠的影響。 AI Copilot 的應用範圍涵蓋了各個行業，包括：金融、醫療、製造、教育、零售hellip等等，無處不在。 AI Copilot 於零售業的應用：AI 影像辨識結帳 在零售業，AI Copilot 的應用已經開始展現具體成果。 以 Viscovery 的 AI 影像辨識結帳系統為例，這套系統即為 AI Copilot 模式的一種，輔助店員加速結帳，或者輔助消費者簡化自助結帳流程。 nbsp 一般的結帳方式需要店員逐一掃描商品條碼，若是無條碼的商品，如：麵包、餐點，則需店員花時間先用肉眼確認品項，再一個個輸入到 POS 結帳系統中。根據一家連鎖麵包店實測，資深店員從「肉眼辨識」到「輸入一盤 6 顆麵包的商品資訊到結帳系統」的過程，就要 22 秒的時間，新進店員需要的時間可能更多。另外，根據一家日本麵包店業者分享，培訓員工認識、熟悉商品需要 1 至 2 個月的時間。 nbsp 現在有了 AI 影像辨識技術，店員可以把「辨識商品」的步驟交給 AI，由 AI 扮演 Copilot 的角色，1 秒內迅速辨識品項，加快結帳，整體節省 50 的結帳時間，優化顧客購物體驗。而培訓員工辨認麵包的時間成本，也能因此有效縮短。 nbsp 即便是帶有條碼的商品，AI 也可以在一秒內快速辨識多個品項，相比逐個掃條碼的方式，效率更高 nbsp 而有 AI 影像辨識「輔助」的自助結帳系統，則能夠讓消費者在沒有店員幫助的情況下，順利完成購物，省去刷條碼或在螢幕上查找品項的麻煩，提升購物體驗，在缺工、找不到店員的時代，也幫助店家降低營運成本。 nbsp AI 快速辨識多件結帳商品只要一秒鐘 圖片來源：Viscovery 近來，致力研發 AI 影像辨識結帳方案的新創在各國嶄露頭角，目前已知最輕量化的解決方案就在台灣，只要在結帳櫃檯安裝一支 Viscovery 的鏡頭與一台搭載 Viscovery AI 影像辨識軟體的平板，即可與店家既有的 POS 結帳系統串接，馬上啟用。 整合方式多元，有隨插即用的作法，也有與店家 POS 整合的 API 串接方案。 Viscovery AI 影像辨識系統可與店家現有的 POS 系統無痛整合 圖片來源：Viscovery AI 影像辨識結帳的導入實例 目前 Viscovery AI 影像辨識系統已導入台灣連鎖烘焙店、新加坡中式麵店、日本仙台百貨公司商辦超商 micormarket、日本麵包店與蛋糕店hellip等等。超過 700 萬筆交易筆數，都是透過這套 AI 系統完成，辨識超過 4000 萬件商品。這些使用案例展示了 Viscovery AI 影像辨識系統在零售行業的廣泛應用，未來將持續深耕、探索零售及餐飲運用 Vision AI 的各種可能。 nbsp Viscovery AI 影像辨識系統已導入日本、新加坡、台灣，使用於麵包店、蛋糕店、餐廳、便利商店等多個場域 圖片來源：Viscovery

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

品質檢測，如雙刃劍一直是台灣製造業者又愛又痛的課題。當AI深度學習進入傳統製造業的工業視覺檢測中，不僅可節省檢測人力投入、解決人工目視標準不一，克服傳統自動光學檢測AOI有限的視覺辨認及瑕疵檢測盲點，更能即時溯源品質問題成因。小柿智檢研發的AIAOI視覺檢測整體解決方案，融合軟體與硬體創造高效外觀瑕疵檢測能力，幫助電子代工客戶創造低於1漏檢率及少於3過殺率的高效品檢水準。 成立於2020年的小柿智檢，雖然是兩年的新創但並非從零開始，創辦人暨執行長洪沛駿與核心團隊曾深入富士康工廠多年，參與無數智慧工廠相關解決方案與製程改善，擁有深厚的AI深度學習開發能量，並累積世界級AI應用落地豐富經驗。看見AI工業檢測必定是製造業邁向工業40的最後一哩路，洪沛駿毅然決定將AI深度學習技術落地於產值高的智慧製造領域，並專精投入在AI工業視覺檢測開發。 對於製造業而言，產品檢測是所有品管最重要的一環，但傳統工業檢測面臨2大主要痛點 1人工目視檢測：現今整體製造業95以上仍仰賴人工目視檢查，使得人工目視品檢標準難一致性，並對細微物件目視檢測時，如被動元件或高反光元件會造成長期視力傷害。2傳統AOI自動光學檢測：對產品有限的視覺辨認能力與瑕疵檢測盲點，而其中外觀瑕疵檢測如碰刮傷、油汙、髒汙或毛絲等不可預期的細微瑕疵問題，也是AOI應用中一直無法克服的難關。 AIAOI視覺檢測整體解決方案 外觀瑕疵檢測的一大福音 當初在設計小柿智檢產品roadmap時，客群定位及強化客戶產品服務與價值是重要指標，更看見外觀瑕疵檢測一直是製造業未能解決的痛，洪沛駿表示。小柿智檢以工業品檢AI軟體為核心，提供AIAOI視覺檢測整體解決方案，主推三大產品，包含「QVI-T AI深度學習檢測建模平台軟體」、「AI六面瑕疵檢測篩選機」及「AI工業品檢平台」。主要服務客群以產能高、毛利率高的半導體封測、EMS電子代工、小金屬件加工等產業為主。針對客戶需求，小柿智檢提供對應的軟硬體服務，結合自主開發的AI深度學習軟體與硬體品檢設備，減輕產線人工目視負擔，有效提升工廠的生產品質。 為了幫助設備商及有開發能力技術工程師精準掌握產品外觀瑕疵檢測，小柿智檢自主開發QVI-T深度學習檢測軟體，可提供客戶瑕疵定位、瑕疵分類、瑕疵分割、異常檢測以及文字辨識等重點功能，有別傳統套軟體的固定的檢測法，可以根據不同產業檢測方式精進演算法，開發不同API以串接不同鏡頭的設備。此平台軟體設計非常輕量，架構在公有雲私有雲的SaaS軟體，主要是單純圖片上傳、做標記、訓練建模、驗證測試，完畢後提供使用者下載模型、SDK、API和報告，可有效幫助客戶達到AI推論功能。 目前市面工業檢測服務，以傳統AOI軟體工業檢測機居多，僅能解決產品輪廓量測如扣件的頭、長度等，無法真正提供細微商品表面瑕疵檢測如螺絲頭裂痕及牙傷，而市場上正缺少這種高精密瑕疵檢測業者，洪沛駿觀察。小柿智檢開發自主打造「AI六面瑕疵檢測篩選專用機」從過去客製化服務到現階段提供客戶標準化服務，提供扣件類在量測和表面瑕疵一次解決的標準化檢測服務，以及被動元件類產品高速表面瑕疵檢測。此專業機運用小柿智檢自主研發的AI深度學習AOI複合算法技術，透過可平行運算技術，可實現模型推論達3毫秒張，及實現被動元件之電極與本體多重複雜瑕疵檢出，此專業機主要落地於從扣件類、小金屬件到被動元件之檢測。 業界競爭力方面，AI六面瑕疵檢測篩選專業機提供的軟體硬體整合是小柿智檢重要核心競爭優勢，並非字面如此簡單，洪沛駿有感而發表示，此專機在工業檢測行業俗稱光學機構、電控、軟體及算法等領域高度集成整合，過程中需要不斷優化疊代，並需多次去客戶端驗證與修改，經長期千錘百鍊後，技術門檻也因此拉高。AI六面瑕疵檢測篩選專業機將是小柿智檢未來3-5年主力產品推動方向，相信AI結合量測技術和表面瑕疵檢測會是小柿智檢重要的核心競爭力來源，洪沛駿表示。 AI六面瑕疵檢測篩選專業機將是小柿智檢未來3-5年主力產品推方向 面對智慧工廠工業40蓬勃發展，常收到客戶詢問「品檢的數據是否有二次使用價值」，洪沛駿表示，小柿智檢推出的「AI工業品檢平台」具備機器學習機制，可藉由品檢數據二次使用，提供客戶生產品質即時監控預警、品質溯源分析、品質因子評估、製程參數預測與推薦多項功能。以成功導入汽車零組件廠為例，透AI工業品檢平台提供的製程參數預測與推薦，當我們知道產品瑕疵，依過去老師傅經驗建成一套model，再加上前段過來的接網數據，整合後我們有製程數據、來料數據、品檢數據之後，我們可以去預測這些機台參數是否跑掉，我們就可以去推薦某幾段的製程參數是否調高或調低。透過AI工業品檢平台，小柿智檢能幫助客戶將視覺品檢結果、製程數據及驗收標準，跟客戶工廠既有的MES系統對接，以提升生產品質，改善效率，降低成本。 在商業模式方面，小柿智檢在深度學習檢測建模平台軟體也提供軟體訂閱制，提供公有雲客戶以流量訂閱並依圖片上傳量進行收費，而使用私有雲客戶則採取每年授權金license收費機制。此外，公司也提供客戶在整體解決方案設備的買斷收費機制，並提供一年保固，之後每年收取耗材與軟體更新維護費。 反其道而行 軟硬兼施 小於1漏檢率15分鐘快速建模 面對製造業各樣少量多樣品檢需求，一般AI深度學習視覺檢測，通常要求客戶蒐集大量不良產品照片，既耗時標記，又造成客戶導入AI不順暢，不良品蒐集不到，導入周期長，落地充滿風險，不良樣品不夠始得模型不夠準。小柿智檢卻反其道而行，讓其產品「AI視覺檢測模型開發工具」透過客人提供的良品圖片進行訓練模型。讓AI學習良品相對容易，不需要標註，可快速壓縮時間完成建模。 以IPC電子業-研揚科技的落地應用為例，為了降低PCBA產線的品檢站人力投入並有標準化的品檢品質，小柿智檢提供PCBA AI視覺檢測軟硬體整體解決方案服務，並於工廠高自動化的流水線上進行in-line檢測，有效節省檢測人力投入，提升品檢率的標準化，改善人工目檢測造成標準不一問題。透過AI視覺檢測軟硬體整體解決方案導入，有效替客戶近兩年維持過殺率3以下，達到漏檢率小於1的高成效表現。另外，本方案提供不懂AI的從業人員可快速操作建模，透過安裝建模tool在設備上，當客戶有新的貨號需要建立模型時，僅須提供10張良品圖片在設備下掃描，只要15分鐘即可快速訓練建模。 在產品核心策略布局上，相較市場競爭對手單靠通用軟體服務搶佔所有製造業市場，但套用在工業檢測是行不通的，洪沛駿過去10年觀察，相信唯有軟體硬體才有技術門檻，並專注在一個行業與領域，採用標準化公司的AI六面瑕疵檢測篩選專用機才能夠複製與規模化，才能真正讓公司不斷邁向優化與創造產品競爭力，即使有其他競品想爭奪這塊餅也不容易，洪沛駿表示。 小柿智檢的AIAOI視覺檢測整體解決方案為客戶創造快速建模 和小於1漏檢率的優異成效 布局全球、最有競爭力的AIAOI整體解決方案商 對新創者而言，面對商務拓展，天天都是挑戰，洪沛駿表示，公司規模小容易被大公司搶單、公司人才被高薪挖腳，缺乏深厚客戶關係，業務團隊不夠龐大等。如何克服呢洪沛駿相信唯有勤能補拙、提供更好服務、更即時反饋、創造更專業的方案去說服客戶，才是新創公司致勝的關鍵和競爭力。 從2020年創業至今，小柿智檢在商品核心策略佈局上總是反其道而行的超越同業競爭市場，積極在AI視覺檢測軟硬體整體解決方案向下扎根。洪沛駿期許小柿智檢未來將成為提供電子行業、半導業全球最具競爭力的AIAOI整體方案商，並提供最頂尖的AIAOI專業機設備給電子行業、半導體業客戶群。洪沛駿表示目前公司的AI六面瑕疵檢測篩選專業機技術能量已達到國內頂尖水準。為加速專業機研發更標準化並銷售到海外市場，現階段公司將進行募資計畫，希望借助資策會等法人協助進行更多商業串接與募資管道。對於中長期目標，小柿智檢將布局全球市場包含大陸和東南亞國家，同時跟隨OEM大廠的國際腳步全球布局，並在目標檢測項目下，持續發展特色產品及邁向國際場域擴散。