近2,000個在田間蹲點的日子，讓悠由數據應用公司成為台灣在農業數據領域的佼佼者，對於農作物產量、產期與價格的全盤掌握，更讓它做到能與聯合國合作，服務農地面積在短短不到3年，從24公頃擴展至超過6000公頃，飆漲250倍。對於悠由數據應用創辦人兼總經理吳君孝而言，因應全球環保趨勢，成為氣候科技X綠色經濟的數據公司，並服務全球市場，是他創業的終極目標。 工程師出身的吳君孝，在2010年進入資策會，成為涵養他深厚技術與資料科學分析實力的重要沃土，讓他練就一身功夫，得以大展拳腳。「當時，我在做資料分析工程的工作，會內幾乎所有的數據相關資料都會匯集到我這邊，加上那時執行過室內栽培箱，要種菜、種香菇，因此，農業結合數據分析就此埋下創業的種子」。 吳君孝自2016年起，就常常到農場內「蹲點」，跟農民、農改場人員聊天、交換情報，系統性地大量交換資訊，讓吳君孝的農業Know-How快速建立。 堅實的數據分析技術能量 連聯合國都買單 2017年，他離開資策會自行創業，並於2019年創立悠由數據應用公司，目前許多農企業皆是他的客戶，服務的栽種面積從24公頃快速攀升至逾6,000公頃， 2022年可望超過7,000公頃。客戶遍及海外，包括日本、中美洲市場，甚至聯合國下轄機構-世界農民組織，都使用悠由數據支持的「悠由農作物演算系統」。 悠由數據應用公司究竟是如何做到連聯合國機構都買單 悠由數據應用建置的「悠由農作物演算系統」，準確預測產期產量與價格。 首先，由於吳君孝對農業數據的精準掌握，悠由數據應用的客戶不見得要用到感測器Sensor等硬體設備，「感測器成本高，若購買便宜的設備，反而蒐集一大堆雜訊或錯誤數據，完全派不上用場」。吳君孝接著說，蒐集數據不一定要使用感測器，透過我們的數據解決方案可以更直接有效的解決問題。 例如，悠由數據應用的產品之一-悠由金錢報農產價格Linebot，係2020年與LINE合作，蒐集產地、批發、終端價格長達10年以上的數據，由悠由數據自主研發AI演算法，讓系統自主學習農產品交易價格，更以大數據與人工智慧分析進行價格預測分析，協助採購商降低交易風險，讓數據不止於生產端，更擴大應用至農產供應鏈。 以香蕉價格來說，預測價格的準確率從原本70拉高至998。吳君孝指出，不管採購商或農民，對於價格都十分敏感，現在透過悠由金錢報服務，無論是採購商或農民，都能很精準了解農產品價格波動情況。悠由數據也能針對預測作物生長情況、產量、價格預估模型等，向客戶做出最佳的決策建議。目前價格預測可達28種農作物。 精準預估產期及價格波動 悠由數據靠數據分析做出差異化服務 悠由數據應用公司所提供的「悠由農作物演算系統」內建「參數庫」，通常會搜集200～300種參數，不光是溫度、濕度等比較直觀的數據，還會依作物生理的特性去切分。透過有效動態數據的演算法，可以精準估算農作物何時會開花、何時能收成，產量是多少等。如青花菜產期預測準確率為0-4天，開花期預測今年實際使用上是0天，與現場開花時間完全吻合。而在動態的計算當中7天內都是合理範圍，悠由數據的誤差值平均在2-4 天，大多數作物產期準確率均在80以上。 透過有效動態數據演算法，全球超過120種作物可精準預估產期產量及價格。 透過有效動態數據的演算法，可以設定預估產量多少，協助在生產端做調整，悠由數據應用的客戶多以外銷的水果作物為主，如鳳梨、香蕉、芭樂、芒果、文旦、鳳梨釋迦、小番茄、洋香瓜、西瓜、玉荷包，荷蘭豆、毛豆等，尤其是毛豆，佔台灣外銷第一，種植面積達400多公頃。全球120多種作物、超過600個品種都可以適用此套系統。 台灣農業生產同質性高，容易造成一窩蜂搶種，導致價格崩跌，悠由數據應用要幫助客戶做出差異化，因此，吳君孝將公司定位在精緻的數位顧問，所採取的策略是慎選客戶，重質不重量。他分析，台灣的農業客戶著重的是如何提升良率，甚至將良率分級，規格品質均佳，走精緻化的高階外銷市場；國外客戶重視的是如何提升單位產量，國內外的操作方式有別。 除了農作水果外，悠由數據應用也將服務觸角延伸至漁業，包括虱目魚、金目鱸、白蝦等，均使用同一套系統，將各種跟魚蝦生長有關的參數建立起來，何時下料、何時收成，產量多少等，藉此預測產期、產量及價格。 悠由數據應用善用數據力量，創造智慧農業奇蹟。 因應公司的高速發展，悠由數據應用於2021年引進創投資金，進行人員擴充與業務推展。吳君孝表示，因應全球2050年淨零碳排趨勢，未來也計畫將協助客戶在土壤中種碳，有效將碳保留在土地上，同時引介客戶對接碳交易平台，與客戶共創環保商機。 吳君孝表示，剛開始創業時就將公司定位為全球化公司，因此，與國際合作的方案將不斷推出。而成為氣候科技X綠色經濟的數據公司服務全球，這是吳君孝對自己的期許及公司的長遠目標。 悠由數據應用創辦人兼總經理吳君孝

臺灣堪稱製造業大國，然而，在產線上，品質瑕疵檢測一直是製造業長期痛點，雖然有AOI設備可輔助，但大多採用固定式機器，受限於角度，診斷不夠精準，誤判率也高。海量數位工程公司導入AOI機器智能手臂檢測系統，可有效降低誤判率，提高瑕疵檢測精準度。 一般來說，產品的良率攸關企業的成本與客戶的退貨率，而製造產業品質瑕疵的檢測流程，往往需要編制大量的品質檢測人力。目前製造業檢測工具雖然有AOI設備來輔助進行，但這些設備多半採用固定式的檢測機器，固定式相機容易受限於角度，導致診斷不夠精準，誤判率太高等缺點，因此，人員在後端需要再次篩選檢驗，也就是複檢，通常人工目測檢視的瑕疵漏檢率平均在5上，甚至可高達20。 製造業品質檢測三大痛點 機器手臂AOI之動態多角度品檢協助解決 根據海量數位工程實際了解製造業在檢測產品品質有三大痛點： 痛點一、人力檢測產品品質出錯率高 目前製造業多以人力來檢測產品外觀，但人工判斷多半有誤差，例如：表面刮傷、色差、焊道外觀hellip等，瑕疵判斷出錯率高，且須待成品階段才能一次性檢驗，時常出貨前全檢後依然遭整批退件，導致重製及人力成本大增。 痛點二、品質檢測之數據無法量化與記錄 傳統人力檢測無法保留檢測數據，嗣後發生品質糾紛時，責任難以釐清。而海外品牌高階代工單往往要求溯源與相對應的缺點紀錄，傳統產業原有之人力檢測難以符合更高階代工單之要求。 痛點三、傳統AOI視覺檢測的限制 現有製造業常用的AOI視覺檢測系統，因為視覺軟體技術的限制，都是以固定相機、固定光源及單一角度的方式來進行，這種方式對於平面或形狀由直線組成之產品例如：長方體或正方體的單一檢測點尚可處理，但對於複雜形狀的產品例如：汽車零件多為不規則狀多點、多幅度的檢測，就較難實現。 海量數位工程研發AOI機器智能手臂檢測系統，有效提高瑕疵檢測精準度。 為解決製造業在品質檢測的痛點，海量數位工程決定從研發多角度、可移動式的檢測儀器開始發想，從結合工廠自動化領域中的兩大代表性技術-機器手臂與機器視覺著手。海量數位工程以機器手臂結合AOI之動態多角度AI視覺即時品質檢測方式，改善固定式檢測受限多角度的問題，視覺檢測技術的提升與結合人工智慧，進一步相機取得的影像資訊可由平面取樣提升至多角度、多維度取樣。 選定汽車產業做為實證場域 可快速回應顧客需求 AOI機器智能手臂檢測系統，所運用的AI技術包括無監督學習（unsupervised）、監督式學習Supervised learning、半監督式學習Semi-supervised Learing，使業者在初期樣本不齊全，或是沒有不良樣本的情況下也能使用無監督深度學習技術學習良品，並應用在汽車三角架自動焊接的視覺檢測上。可解決導入前受限於固定式機器的角度、診斷不夠精準、誤判率高的問題。 汽車零組件單價較高，會要求更嚴格的瑕疵檢測正確率。 在導入AI服務的產業中，選定汽車製造業作為實證場域。海量數位工程表示，汽車製造業主要為相關零組件製造商，而且通常元件單價較高，需更多品質檢測品質及良率，會要求更嚴格的正確率，因此選定汽車業做為導入的場域。 機器手臂結合AI之動態多角度AOI視覺即時品質檢測系統，除了可以改善汽車零組件檢測瑕疵品質失誤率外，因為以多角度的機器手臂AOI服務來提升定點式AOI光學檢測，可以符合多數產業之量測需求；最後是建立第三方系統平台，建置共同工作整合平台監測系統，以便在問題發生時，第一時間接收訊息並著手處理。 本系統可針對出廠產品之重要數據進行記錄儲存，為實現未來數位生產線與虛擬生產之基礎。同時於瑕疵發生時，可即時串接海量MES監控系統，迅速反應至相關製造決策部門，嗣後並利用ERP系統進行專案管理與檢討，有效精進其生產效率，降低生產成本。 有助降低溝通成本 期許成為行業標配 就產業上下游整合而言，可以為上下游之數據連貫提供一基礎之標準，降低供應鏈之溝通成本，經由指標代工廠與品牌商的認證，有機會成為該產業之行業標準配置。 透過此一計畫的產出數據資料庫建置，業者進一步透過大數據分析Data Analysis，優化供應鏈管理的解決方案「供應鏈規畫Supply Chain Planning, SCP」，依據數據，建立預測計畫，並運用科技串連供應鏈上下游的數據，精準控制產品品質。未來對接歐美、日，需要品質精細訂單，業者能更快速回應及整合產業供應鏈Supply Chain 。 最後期望透過標竿示範產業之場域驗證，例如：以汽車零組件製造產業標竿示範場域，透過機器手臂結合AI之動態多角度AOI視覺即時品質檢測系統計畫進行驗證，讓汽車代工廠與汽車原廠之間有更優化的供應鏈聯繫，並成為該行業標準。更進一步尋求更多的AI團隊，加入場域協作平台跨產業之開發，帶動整體AI新創與場域結合的生態系。 海量數位工程研發的自走車

衛星遙測影像雖然可以讓地面景物無所遁形，然真正要能落地應用至產業面，還需要耗費大量時間與人力。為有效解決客戶面臨巨量影像資料消化困難及消除跨領域用戶對衛星遙測影像處理的技術障礙等問題，興創知能研發「巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台」，作為智慧空間資訊跨域AI應用導入的新開端。 近年來，為了因應產業全球化衝擊，臺灣農業轉型持續走向科技化與精緻化，紛紛從微氣候衝擊、病蟲害防治等問題的解決，來提升農作物的產量與品質。為了精確掌握作物的生長環境、農業對於影像的使用，有了無限擴張的需求。 在早年UAV無人機尚未盛行的年代，人工田野調查是最基本、卻也最消耗人力的工作，有了UAV無人機的出現，航拍操作也許不太困難，但能拍的範圍受限，要精確地擷取空間資訊，還需要測量專業。此時，衛星遙測數據的使用可能就此跳脫過去使用影像資料的想像。 國家太空中心TASA資料倉儲服務 在近十年，現代衛星遙測應用技術的突破，數位地球成了全球資料採集的新趨勢、各國紛紛發展資料立方的影像倉儲技術，各國發展智慧農業成了最大的影像用戶之一，掌握作物的栽種分佈，就是掌握作物產量的第一步，有了免費的衛星遙測影像、強大的資料倉儲支援，以及團隊穩健的影像辨識技術，是加速農業轉型的重要支持。 運用衛星遙測影像數據 可加速智慧農業發展 然而，在過去，想透過衛星遙測影像來萃取大面積作物分布，也是困難重重，所需要花費的費用不說，若想使用免費的資訊，必須逛透國際太空機構的網站，在琳瑯滿目的衛星產品規格表中，審慎評估感測器規格、影像解析度以及再訪週期，找到適合的影像後，還得一幅一幅的看，去蕪存菁，接下來，動輒數百MegabyteMB的影像資料、連續幾十張的影像下載存檔，所用的電腦容量恐不堪負荷。 還有，當克服影像存取、備好資料後，接著必須開始確認下載的影像產品，哪些才是想要的波段，因為眼前看到的影像並不只是一個圖檔jpg或png，複雜的多光譜資訊、屬性欄位和座標資訊，光是確認正確的資訊，就耗費龐大心力。 而面對功能複雜的GIS套裝軟體，又是另一個麻煩的開始，複雜的影像前處理流程，以及缺乏彈性的機器學習套件，大幅降低分析資料的效率。好不容易做出作物辨識的結果，才發現可能已經過了圖資使用的黃金時期。上述複雜耗時的衛星影像處理問題，恰恰就是市場的痛點， 興創知能從傳統的機器學習擴展到現代的深度學習應用，研發在GeoAI框架下的「巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台」，為客戶突破這些空間資訊的魔鬼細節。 AI分析雲端服務平台流程導入前後之差異 興創知能表示，在我國國家太空中心TASA, Taiwan Space Agency的多年努力下，屬於臺灣的ODCOpen Data Cube系統也已打造完成啟動服務，與國際趨勢正式接軌，強大的倉儲技術讓使用者可以輕易的根據需求，擷取並使用特定時間與空間範圍的影像資料，倉儲收納了國際太空機構旗下的多個衛星影像資源，包含ESA的Sentinel-1每隔6日一幅、Sentinel-2每隔6日一幅，USGS的Landsat-7每隔16日一幅、Landsat-8每隔16日一幅，以及國內自有的Formosat-2每日一幅與Formosat-5每隔2日一幅。 以Python語言為基礎 興創知能開發衛星影像辨識工具 擺脫GISGeographic Information System套裝軟體的侷限，興創知能以Python語言為基礎，整合GDALGeospatial Data Abstraction Library，並考慮運算效率與平行處理，完成所有衛星影像處理與影像辨識建模所需的工具開發，包含座標系統與資料格式的轉換、網格與向量資料互動，以及資料內差與正規化等工具，都是以AI應用為考量進行設計，而部分常用的工具更以TronGisPy為名，打包為開源套件造福技術社群。 興創知能善用團隊對衛星遙測影像的了解，以及透過所蒐集的標記資料作物分佈圖資，預設好影像辨識建模過程，所需的訓練資料規格與資料集定義，套用事先完成的機器學習LightGBM或深度學習CNN框架，並讓整個訓練過程在Web GIS的介面中，提供使用者部分的彈性，自由篩選影像、確認時空範圍、選用模型與超參數調整。除了訓練模型的操作，也提供歷史模型的運用產出辨識結果，最終讓作物分佈的辨識結果展示在Web GIS圖台。 事實上，不僅只是農業才會有衛星遙測的應用需求，隨著各行各業為了提升企業全球性的競爭能力，空間資訊的智慧化應用也大幅度的出現在各種領域之中。舉例而言，擁有大量圖資的測繪業者，能夠透過AI分析雲端服務平台 ，收納圖資的同時也加速數化製圖的效率；在全球氣候劇烈變化與致災性地震風險之下，產業保險類別豐富，農業保險、金融保險或是災害保險，都與空間資訊脫離不了關係，透過遙測影像辨識掌握保險標的早已成為國際趨勢。 巨量遙測空間數據AI分析雲端服務架構