因應製造業少量多樣的客戶需求，亟待可以找到從雲端到終端的AI解決方案。慧演智能提供軟硬整合解決方案-BailAI影像檢測解決方案，來協助傳統製造業提升製程效率及產品品質，達到轉型的初步目標。 政府宣示2017年為台灣「AI元年」之後，台灣AI新創公司如春筍般林立，成立於2018年的慧演智能即鎖定智慧製造，提供AI影像分析與流程優化的平台，以深度學習的方式檢測產品的瑕疵和組裝的步驟異常，協助企業建置從終端到雲端的基礎設施，讓工廠生產端可以自動化監控，以提升製程的效率和品質。 熟悉產線品管流程 以AI影像檢測作為創業主軸 慧演智能創辦人暨執行長劉雅雯年紀輕輕，在大學畢業之後即進入製造業，在硬碟零件的塑膠射出製程擔任品管職務，「當時已經在產線上，對於生產機台的產線流程相當熟悉」，她之後轉換跑道擔任行銷企劃、接著又擔任過AI產品經理，在時機成熟之後，劉雅雯決定創業，以製造業的AI影像辨識作為創業主軸。 「企業的困難在於缺乏AI開發團隊，即使有了AI團隊，開發專案要花很多時間，至少6-12個月」深諳市場痛點的劉雅雯表示，平台要解決的問題是提供傳統製造業不需要程式開發背景的員工，也可以自行打造AI模型的平台，從遠端協助產線的故障排除及後續的系統維護作業，來幫助企業節省開發時間及人力成本。 BailAI影像檢測平台使用場景 面對市場上提供AI影像辨識的競爭對手非常多，慧演智能的技術優勢何在劉雅雯表示，現階段許多企業備有AOI光學檢測設備，但AOI光學檢測在應用上的瓶頸是，只能用於產線速度快、數量多的瑕疵檢測，而每回檢測或生產都要重新調整參數。而根據她對產業的了解，受限於AOI設備動輒上百萬元台幣起跳，大部分中小型傳統製造業，並不具備雄厚的財力，但他們又想要做自動化檢測，這就是慧演智能的機會。 劉雅雯接著表示，傳統製造業不可能養一個包括AI工程師、資料工程師、雲端架構師、終端架構工程師等專業人才的技術團隊，而慧演智能擅長於軟硬體整合，企業透過BailAI影像檢測平台，就能輕鬆解決產線上的檢測問題。換言之，客戶只需提供影像或樣品，交由慧演智能訓練模型、部署模型及系統整合，即可輕鬆使用AI技術進行產線流程優化及監測。 參加AI新銳選拔賽 組裝行為影像辨識辨識率達9成以上 舉例而言，某家連接器廠商，技術團隊只有1-2位AI工程師。主要解決的問題是，大部分作業員都在產線上，而品管及高階主管在遠端，公司欲透過遠端監控方式掌握產線實際情況。慧演智能透過工業相機拍攝產線畫面，並將AI影像分析傳送到遠端，主管及品管人員可以透過螢幕來觀察產線組裝有無錯誤，如連接器頭跟線路有沒有接好等問題。 慧演智能的AI影像檢測架在微軟的Azure雲端平台上進行作業，也會透過終端設備，如NVIDIA的邊緣運算設備放置於檢測站周邊，透過雲端到終端的整合解決方案，協助傳統製造業提升產線效能與及早發現問題。現階段慧演智能的客群包括航空、電子周邊、連接器及金屬等相關產業。 組裝產線人體行為辨識組裝流程解決方案，準確率達9成以上 為了實證技術深度，慧演智能參加經濟部工業局2021年AI新銳選拔賽活動，為光寶科技提供「組裝產線人體行為辨識組裝流程」解決方案，透過相機及AI影像辨識的方式辨識產線作業員的有效工時及無效工時，也就是透過影像辨識手的姿勢及位置，來判斷作業員的組裝行為，其精準率可達9成以上。 劉雅雯補充說明，由於電子零組件組裝工序較複雜，多以人力為主，無法以機械手臂取代，因此慧演智能在光寶的組裝站裡，用鏡頭拍下作業員組裝的流程，再針對影片進行演算法的訓練、校正，最終訓練出的模型能直接判斷組裝過程是否出現任何錯誤，以改善整體流程。 導入BailAI影像檢測平台 專案開發時間可望縮短至1個月 成立三年多以來，慧演智能累積不少專案經驗，希望能將專案經驗產品化，劉雅雯指出，將於今2022年完成BailAI影像檢測試用版，客戶可依檢測物件的精細度選擇工業相機、視訊相機，甚至於X光來擷取影像，再透過平台做影像自動標記，慧演智能會提供符合場域的AI應用模型，供客戶使用，也可以在雲端終端做推論，便於製造業上線使用。包括金屬產業、工業電腦的金屬機殼、連接器、電子周邊，機械零件，皆可利用平台進行瑕疵檢測及物件辨識。 現階段慧演智能將持續提升技術能力，累積客戶的經驗完成產品化，同時加速AI檢測落地應用，中期將建置終端雲端基礎設施，將企業AI專案開發時間從6-12個月縮短至1個月，降低企業使用時間及使用門檻。長期目標將鎖定台商聚集較多的東南亞市場，將軟硬整合AI解決方案拓展到海外市場，擴大營運規模。

聲麥無線以「語音翻譯即服務 VaaS Voice as a Service」，推出領先全球的 5G 即時 AI 語音翻譯服務「VM-Fi聲麥無線」，提供 AI 即時翻譯字幕 TranSpeech 與 AI 多語智慧櫃台 TransDisplay 服務方案，應用於國際展會、觀光產業、零售商場等多元場域的即時轉譯服務，15分鐘快速設置翻譯服務，可大幅降低客戶50口譯服務成本，創造時間與人力成本效益。這項殺手級的應用，是成立三年的聲麥無線所推出的產品，可使得即時口譯成本大幅下降一半，也成功進軍日本市場，廣受消費者青睞。 TranSpeech演講即時字幕與TransDisplay智慧櫃台AI服務方案 對於經營國際論壇及會展的主辦方而言，支付高昂的口譯費用一直是業者難以言喻的共通痛點。根據統計，若想在台灣舉辦一場全英文論壇，包括兩位口譯師、架設口譯亭、現場收發無線電台、控制台、音訊等，總花費至少要10萬以上才能達到現場口譯需求。 成立於2020年9月的聲麥無線，推出「VM-Fi聲麥無線5G即時AI 語音翻譯服務」，在短短2年時間先後於經濟部工業局通訊大賽、創業歸故里競賽、高通台灣創新競賽（QITC）、日本JR 九州創新商業競賽優秀賞、以及獲得全球 CES 2022智慧城市創新獎中脫穎而出，不僅市場好評不斷，更廣受台灣投資人高度關注及日本大型商社方案採用，期許透過智慧城市解決方案，幫助全球人們免於溝通障礙，享受便利的智慧城市生活。 高速5G即時AI語音翻譯 免去昂貴人力設備 口譯成本省5成 集結語言轉譯、數位內容及UX開發等豐厚技術底子的聲麥無線團隊洞察，市場上僅有兩成的高端消費者有能力支付高昂的口譯費用，為滿足其餘八成的市場需求，聲麥無線結合5G高速傳輸及AI語音辨識技術，協助客戶減輕人力、成本負擔，其商務方案可適用於國際展會、觀光服務、商場及線上線下商務會議等多元場域應用。 5G高速AI語音轉譯服務流程 nbsp「不同於傳統口譯師的逐句口譯，過程不僅耗時又沒效率，聽眾也無法流暢傾聽演講內容」，聲麥無線進一步表示，即時AI語音翻譯服務係運用AI演算法進行講師口說和句子分析，由AI判斷台上講者的斷句及主語意思，隨即進行即席翻譯，講師不必等待逐字翻譯的時間，只要把麥克風外接音源線接入VM-Fi 5G即時AI語音翻譯服務，即可暢所欲言，觀眾也能及時閱讀高速的即席翻譯字幕。 智慧5G即時AI語音翻譯，獲京都智慧城市展 2022-2023 連續兩年採用 現階段「VM-Fi聲麥無線5G即時AI語音翻譯服務」主要支援提供中、英、日、韓、西、法、德七種語言的彼此互轉翻譯服務。在疫情期間，線上活動需求大增的狀況下，聲麥無線導入全球首創的即時字幕服務方案，線上外語講師的內容透過轉譯的即時字幕方式顯示在直播的畫面上，讓聽眾即時了解講師的分享內容。操作方式也很簡單，聽眾不需要下載APP，只要打開活動主辦方提供的Youtube和Facebook直播平台即可收看。即時字幕方案不僅為客戶省去惱人的翻譯工作，也讓線上聽眾能安心享受無縫接軌的即時翻譯服務。 即時字幕提供聽眾無縫接軌的即時翻譯服務 另外，聲麥無線在日本推出的TransDisplay「智慧櫃台方案」也深受消費者喜愛。聲麥無線表示，日本老年人口多，觀光客也多，尤其是疫情期間，大多數消費者戴著口罩，用語言溝通往往出現鴻溝，透過智慧櫃台直接將雙方的溝通由語音轉文字顯示在透明隔板上，讓民眾一目了然，成為最貼心的服務。未來，聲麥無線將結合台灣面板廠商，以軟硬整合方式，在日本商場、車站、機場及政府單位等場域，推出語音轉即時翻譯字幕的服務。 智慧櫃台在疫情期間提供民眾安心友善的溝通服務 VM-Fi扎根日本市場 使用者體驗才是王道 面對疫情之後的全球跨境觀光商機爆發，聲麥無線對於業務拓展信心滿滿。聲麥無線表示，VM-Fi 5G AI即時語音翻譯服務在這波疫情考驗下，已淬鍊出卓越產品服務韌性，可彈性化滿足客戶在各種實體或線上服務的需求。聲麥無線預計2025年4月前在日本設立營運總部，積極與關西、京都縣市政府進行對接與義務擴張，待日本市場根基穩固之後，歐盟市場將是下一個重要目標。 聲麥無線參加經濟部工業局AI計畫的AI創立方聯盟募資活動，公司借助資策會、台日中心TJPO和日本產經省外貿協會JETRO等法人協助，積極搶攻日本市場，「日本市場不僅重視數位轉型，更看重使用者體驗UX」，因此，在日本落地成功之後，拓展全球其他市場將水到渠成。 聲麥無線 VM-Fi 應用在日本商場、車站、機場及政府單位。VM-Fi 是一家成立於2020年，充滿熱情和創新精神的新創公司。我們專注於AI語音識別和即時翻譯技術，致力於讓全球人們能夠在國際演講、服務櫃台和溝通中實現高速的同步語音翻譯，徹底打破語言障礙，讓每一個人都能享有資訊平權的權利。VM-Fi 的 AI 服務不僅僅是一項技術革新，更對全球可持續發展做出承諾： A 數位解決方案：我們致力於減少紙張使用，我們減少的每張A4紙，就減少78克的碳排放，以實際數位方案行動推動環境保護。 B 可再生能源決策：我們選擇使用可再生能源的雲服務，並計劃在2025年之前達成使用100使用可再生能源的雲服務為目標，為未來創造更綠色的科技基礎。 C 節水決策：我們承諾使用在2030年前達成水資源正效益的雲服務，確保水資源的補充量超過消耗量，為地球的未來貢獻力量。 D 淨零碳排放決策：使用新的數據中心時，我們將選擇淨零森林砍伐，以保護自然環境。 E 可持續發展目標：通過上述決策，我們積極促進聯合國可持續發展目標（SDGs）4 、7、9、10、11和13的實現，為創造一個更美好的世界而努力。VM-Fi的願景是打造一個無溝通障礙的世界，讓每個人都能自由交流，共同邁向更美好的未來。讓我們攜手並進，為全球的溝通平權和可持續發展作出貢獻；創建更綠色和更美好的未來

工具機生產線上，組裝的第一步有些微差池，累積公差將造成組裝工作要重來，耗時又費力，導致出貨延遲的情況將衝擊企業聲譽。耐銳利科技公司聚焦智慧製造領域，提供各式AI解決方案，運用機器學習模型傳承老師傅的經驗，在CNC加工機組裝及鑄造過程，利用AI分析產線數據，精準調校各式數據，提升生產精準度 25。 這套AI產線數據分析系統，被耐銳利科技董事長黃常定稱為「師傅40」，就是師傅加上人工智慧的最進化版，用在工具機加工廠，成效斐然。此外，耐銳利科技運用AI瑕疵檢測技術，參加經濟部工業局2021年AI新銳選拔賽活動，協助友達進行面板進階影像瑕疵檢測，正確率達百分之百，引此也榮獲大獎。 協助面板大廠友達解題 瑕疵檢測正確率達百分百 黃常定進一步說明，一般面板在生產時，邊邊角角可能會有缺陷，雖然缺陷肉眼可見，但AOI卻往往難以辨識，導致檢測錯誤率常常超過30，因此，一定要搭配人力進行複檢，才能提高正確率。然而，因應少量多樣的產品需求，在人力不足的情況下，運用AI檢測確實是一個好方法。 成立於2018年的耐銳利科技，在短短三年期間，AI技術就能獲得面板大廠的青睞，實則在CNC工具機領域磨練已久。耐銳利科技總經理唐國維指出，台灣前三大CNC工具機廠希望將AI導入組裝及鑄造兩條產線，其中，在組裝產線上，為保持組裝的準確性，設計組件的每一個零件均會設計公差，在組裝時，每個元件都在公差內，但累績公差最後品檢仍無法通過，必須拆掉重新組裝，不僅耗時耗力，也造成浪費。 「進入產線之後，才知道有些師傅累積很多經驗，很會調校，經過他調校之後，正確率提高不少，速度又快。」反之，新來的工程師沒有經驗，調校時間比較久，也未必能通過品質檢測。 師傅40系統 良率從70大幅提升至95 唐國維接著表示，原本師傅在組裝時所設定的尺寸資料都記錄在紙本上，資料寫完之後就存入倉庫封存，沒有人去研究尺寸之間的關係。耐銳利協助客戶設計師傅40系統，透過人機面板，讓師傅在組裝時直接輸入所測量的尺寸及相關數據。蒐集不同師傅的數據之後，再運用AI演算法分析數據間的關係，做出AI模型，AI模型自動通知作業員要調整到甚麼樣的尺寸，品質檢測就一定會過，如此一來，良率從70大幅提升至95以上。 耐銳利科技公司聚焦於智慧製造領域，提供各式AI解決方案 唐國維補充，組裝一台CNC加工機的主軸要耗費四小時，第一步驟機器量測錯誤，包括震動、溫度，速度等超過範圍，都要拆掉重裝，又花了四小時。拆掉要如何調整，是憑藉師傅的經驗，可能一開始師傅憑經驗做了最好的組法，但錯檢率也達30，組裝又耗了好幾天。透過AI師傅協助，組裝時間只需半天，良率達95以上，省下許多時間及人力。 「運用機器學習的AI模型，綜合所有師傅的經驗蒐集在一起，提供給AI學習。第一步要數位化、第二步則是知識化，這是企業邁入轉型的重要關鍵」，黃常定認為，耐銳利科技是傳統製造業從自動化生產走向邁向數位轉型的重要夥伴。 此外，耐銳利科技另一個聚焦的產業是電梯廠領導品牌的智慧派車系統。所謂派車指的是電梯車廂，即兩部電梯以上就需要群管理。過往派車依據固定法則，如哪一台距離叫車比較近，就自動派那台電梯，一方面沒有考慮到電梯被叫太多次的派車，可能會讓其他人等待更久；另一方面過往的派車模式並無考慮大樓使用特性，造成許多浪費。例如辦公大樓，早上上班、中午休息及下午下班時段各有尖峰時間，透過AI智慧派車可以依據離峰及尖峰時段進行彈性調整，讓派車效率增加、降低等待時間，同時減少電力虛耗。 導入電梯智慧派車 提升運輸效率兼具環保功能 黃常定補充說明，就好比之前的路口紅綠燈號誌，系統已將主幹道、副幹道及小街道的停留及通過秒數寫死，現在則運用智慧紅綠燈，彈性調整等待時間，讓容易壅塞的路段更加順暢。透過AI學習使用情境，在電梯中導入智慧派車系統，會讓輸送效率提升，也更加環保。 除了導入電梯智慧派車外，耐銳利也將AI導入電梯廠的生產出貨智慧排程系統 。電梯廠常常無法準確預估客戶的電梯交期，例如，辦公大樓或賣場等必須完工到一定程度，電梯才能進工地安裝。若受到客戶工期延遲等非預期因素影響，往往造成電梯廠產閒置或是排程不易安排的窘境。 唐國維指出，一般了解客戶端工程進展者可能是業務或工務，但整體而言，出貨正確率大概只有六成左右，也就是說有四成不會如期出貨。因此，若能準確預估出貨時程，就能將產線空出來以因應急單或是其他產品生產需求。AI智慧排程系統將分析過去出貨的資料，氣候、工廠及施工端兩地距離位置、客戶信用等約20-30個參數，放入AI演算法中，可以精準預估到底能不能如期出貨。 黃常定也特別說明，耐銳利科技的機器學習非一般的機器學習，更加入傳統影像處理技術、統計學等各種運算方式，要對領域知識十分熟稔，才能作出好的AI模型，這也是公司競爭力之所在。他強調，一般SaaS平台能處理的資料十分有限，正確率頂多從7成提升至7成5，耐銳利的強項在於AI演算法及機器學習，必須再加上深厚的產業領域知識才能產出好的AI模型。 耐銳利科技從AI專案開始，逐漸深化技術，選擇從困難度高的做起，並累積經驗法則，預計在今2022年開發出SaaS服務，以客戶的需求為出發點，逐步站穩腳跟、成為智慧製造的重要夥伴。 圖左為耐銳利科技總經理唐國維及董事長黃常定右