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【109年 應用案例】 LEO國眾電腦AI行動視力智慧箱 定點視力檢測關懷行動不便長者

若提到檢查視力,大家直覺會想到跑一趟眼科,不過這對於住在偏鄉、或年紀大的長者來說很不方便,如果視力檢查也能行動化,那就能輕鬆解決這個問題。

AI行動視力智慧箱圖
▲LEO國眾電腦推出「AI行動視力智慧箱」,希望能深入偏鄉與社區提供視力檢查,解決城鄉醫療差距的問題。 

「AI行動視力智慧箱」解決城鄉醫療差距

台灣正式邁入高齡社會,根據健保統計資料顯示,國內70歲以上長者白內障病變比例高達九成,甚至在新北市29個行政區中,有高達13區沒有眼科診所,甚至有些地區因為偏遠與人口稀少,沒有醫生願意看診,可見城鄉醫療資源差距之大。由簡明仁博士在1985年創立的LEO國眾電腦希望在醫師人力不足的問題下,運用AI技術來解決問題,於是找上工業技術研究院服務系統科技中心(工研院服科中心)的團隊協助。

工研院自 2014 年開始投入眼底鏡整合平台,研發團隊向教學醫院、診所等醫療機構收集上百萬張眼底攝影照片,從中篩選出適合的 10 幾萬筆資料,再交由專業眼科醫師審圖、註記、判斷,將每張眼底攝影照片標示為 4 個不同的病況等級,再餵給人工智慧進行學習。其後,逐步因應醫療現場需求開發新功能,提供全程自動化的自助式眼底攝影服務。

本案例透過工研院輔導技轉,由國眾電腦提供服務整合營運客服,工研院則負責系統整合、平台維運,此外,場域端則由大學光學眼科提供檢測場所以及檢測服務,推廣至糖尿病共同照護網、視光中心、驗光所、眼科診所、社區服務據點提供眼底鏡檢測服務。這套「AI行動視力智慧箱」亦在AI HUB大會上正式展示,希望能強化未來深入偏鄉與社區提供視力檢查,解決偏鄉醫療資源不足的問題。

AI行動視力智慧箱圖
▲「AI行動視力智慧箱」將細隙燈、眼壓計、眼底攝影…等眼科手持式儀器與行動視力檢查系統整合成一卡皮箱,可提供2~5項視力檢測。

「AI行動視力智慧箱」即時上傳數據

AI行動視力智慧箱與眼科手持式儀器圖
▲「AI行動視力智慧箱」使用方式相當簡單,內建區域無線網路,能將掃瞄的影像與數據即時上傳。 

「AI行動視力智慧箱」將細隙燈、眼壓計、眼底攝影…等眼科手持式儀器與行動視力檢查系統整合成一卡皮箱,可提供2~5項視力檢測功能,在設計上更以病人為中心,提供身份識別、檢測數據讀取、眼底自動比對系統、病歷資料歸檔管理…等功能,特別是能進行病人個別檔案管理,加上內建區域無線網路與智能閘道器,方便把包括影像、數據…等所有檢測資料即時上傳。

AI行動視力智慧箱無線數據上傳圖
▲目前「AI行動視力智慧箱」已與台北各大醫院與新北市家醫診所合作,未來也計畫陸續深入各偏鄉地區。 

「AI行動視力智慧箱」除了可應用在醫療院所、健檢中心…等固定場所,可攜性這個最大優勢,讓視光師或護理師可帶著前往一般家庭、或偏鄉幫民眾做眼睛檢測,提升醫事人員執行任務便利性與機動性,讓視力檢測走出醫院、走入社區。目前「AI行動視力智慧箱」已與台北各大醫院、新北市家醫診所合作,希望透過直接深入偏鄉與社區,讓行動不便長者可就近接受眼睛檢查,以達到及早發現盡早治療的最大目標。

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【導入案例】哈瑪星科技建構AI模型管理平台 加速AI落地應用
哈瑪星科技建構AI模型管理平台 加速AI落地應用

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。

【解決方案】優式AI智能割草機器人 搶攻高爾夫藍海市場
優式AI智能割草機器人 搶攻高爾夫藍海市場

一台看似掃地機器人的AI智能割草機器人,在面積達30公頃的高爾夫球場草坪上來回穿梭進行除草工作。這是由國人自主研發與設計的AI智能割草機器人,此種機型搭載全球首創電子圍籬定位技術,可利用高精準定位的GPS功能結合雲端AI計算最割草路徑,已計畫搶攻高爾夫球藍海市場。 這款AI智能割草機器人由成立於2019年的台灣新創公司優式機器人進行研發,優式機器人總經理陳招成曾擔任台灣前5大ODM科技公司的執行副總經理,擅長軟硬整合工作。在他擔任服務型機器人聯盟總召集人時,就深知在少子化、人力漸趨吃緊的情況下,服務型機器人勢必成為高度成長的產業。 新需求》園藝市場規模大 剛性需求殷切 「發展服務型機器人核心技術,一定要找到剛性需求,綜觀歐美國家,人工短缺,然園藝需求增加,園藝工長年短缺7-10」,在此「剛性需求」強烈的情況下,陳招成成立優式機器人公司,第一個產品就是研發AI智能割草機器人。 以國外來說,美國是全球最大的園藝市場,佔全球產值高達30-40,估計約有100萬名園藝工,然近年來皆處於7-10的缺工狀態,遲遲無法改善。主要缺工原因為:人口老化,加上園藝工作靠勞力工作吃重,年輕人不想做。而不像在台灣,歐美國家對於草坪維護十分重視,並明文規定不除草,將觸犯法規予以重罰,因此,AI智能割草機器人的市場發展潛力相當大。 藉由AI多裝置智慧協作割草感測技術的導入,期望減少場務人員整理球場之負擔 優式機器人所開發的AI智能割草機器人已研發至第二代,包括國內大學院校及知名美術館使用最新機型M1,同時也在美國包括一些全球知名的高科技公司,及知名的大學院校等實際場域中運行,正進行後續商務合作的洽談中。 優式機器人表示,目前使用的專業RTK系統,可以將原本GPS定位的誤差從數十公尺縮小到2公分左右,讓機器人在戶外也可以精準的移動。簡單設定邊界後,便能透過APP輕鬆地進行作業。 新應用》導入高爾夫球場 解決人力老化及短缺問題 陳招成進一步說明,國土測繪局是RTK的服務商,RTK將定位點的誤差參考圖提供出來,優式機器人透過4G上網,即可抓取特定位置的定位誤差值。再透過優式機器人的AI演算法,將原本一般GPS 10-20公尺誤差值縮短到2公分。定位好之後,優式機器人再運用六軸加速器定位、陀螺儀、輪子的輪差等感測裝置導入,進行軟硬整合工程,搭配輪子的運動模式和地形的契合,才能達到精準的除草路徑規劃。 這款寬度62公分、長度84公分、高度 46公分,重量只有25公斤的智能割草機器人可以在雲端將割草邊界設定完成,可以透過設定避掉水池與沙坑,用AI演算法自動計算出最佳路徑,一小時可除草面積大約是150坪,電池可以連續使用6小時以上,電池續航力是目前全球最高。 除了一般園藝公司外,在經濟部工業局AI計畫團隊的協助下,將優式機器人的AI智能割草機器人導入高爾夫球場的割草應用。 位於台中市太平區的知名高爾夫球場現有場務人員5人,負責整個球場30公頃的草坪、植栽維護、及其他景觀維護工作。但因場務人員平均年齡高達55歲,且長期無法招募到新的場務人員,針對場務人員的老年化及人力的短缺,希望能尋求AI科技的導入來減緩衝擊,因此藉由AI多裝置智慧協作割草感測技術的導入,期望減少場務人員整理球場之負擔。 新挑戰》因應草種不同 需藉由專家系統克服困難 「這款AI智能割草機器人具備低噪音、低汙染、低人力成本及防水、防盜等配置,在割草的過程中,能透過超音波感測器辨識避開障礙物,並同時保持除草品質,維持美觀一致的割草長度」,陳招成接著表示,高爾夫球最重要的是草紋要漂亮、不能有病蟲害。 根據場勘後發現,高爾夫球場地主要分為果嶺、球道及長草區三大區塊,長草區以現行機器人除草沒有問題,20度以內的斜坡道都能夠克服;球道區的短草只能維持兩公分,草種也不同,需要修改刀盤設計;至於果嶺區的草因為影響到推桿速度,不僅要除草,還要壓草至與地面貼合,草的方向要一致,諸多因素均會影響到果嶺指數,這部分需要更多的研究與測試。 AI智能割草機器人能透過超音波感測器辨識避開障礙物,並同時保持除草品質 AI智慧割草機器人內建攝影鏡頭,可以用來偵測草坪的健康狀態,陳招成表示,未來也將導入專家系統,及早判斷草坪是否有病蟲害或水分足夠與否,將草坪健康數據分析提供給客戶參考,可及早防範與因應,以減少災害損失。 本身也是高爾夫球好手的陳招成表示,台灣高爾夫球發展得很好,然而,受到氣候多雨潮濕、有颱風等天候因素影響,與國外一流球場比較,台灣的高爾夫球場土質偏硬,坑洞較多,若智能割草機器人要普遍導入高爾夫球場仍有許多困難必須克服。但因台灣的困難地形造就很好的試煉場所,一旦台灣能夠克服諸多問題順利導入,就能擴展到海外市場,搶攻新的藍海市場商機。 優式機器人總經理陳招成

【解決方案】連聯合國都買單 悠由數據應用運用農業數據搶攻全球商機
連聯合國都買單! 悠由數據應用運用農業數據搶攻全球商機

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