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。

綠能是未來趨勢，必帶動未來龐大商機。而風力發電是近年全球矚目綠色能源之一，將成為我國再生能源重要生力軍、幫助台灣發電量於2025年達到20的目標，以提高台灣能源自主性。隨著國內風力發電機風機組數量和電量逐年增長，如何讓儲電設備達到安全、長效性、充放電不易衰減和永續低碳又環保的技術能量顯得格外重要，同時風機設備本身的健康檢測、保養與維修也成為風場業者關注焦點。為滿足風場客戶需要，華鉬實業旗下綠能事業部門推出長效儲能的全釩液流電池電解液及風機AI預測性運維，提供100安全、長效性且可降低客戶初製成本的電力儲能設備，並透過AI預測性運維服務協助客戶降低發電度成本10，節省最多30維護保修成本。 華鉬實業成立於1998年，本業以提煉釩、鉬及稀有金屬元素等製品起家，並運用於高階鋼鐵、專業化工及特用化學品等行業，而釩更如同煉鋼的維他命可加值煉鋼的成效。其中釩、鉬相關製品為公司主力項目之一，公司看見100以釩元素為主的全釩液流電池在長效儲能上未來將是相當被看好的綠能技術主流，並且2010年以前政府已積極請法人如工研院在固態電池和全釩電池進行相關零組件材料投入研究，再加上經濟部期許再生能源在2025年發電量佔比達20目標並達15GW，基於上述考量，華鉬實業決定於2017年全力研究與投入自主開發的全釩液流電池電解液的技術開發，以藉此加速2025年再生能源的達標率。 華鉬公司指出「再生能源的電源較不穩定，而台灣本身缺乏鋰資源，在鋰電池製造上幾乎80-90電池芯必須倚賴國外採購，缺乏100國內自足自給的儲能資源與技術。」同樣地，對於本身沒有天然釩礦資源的台灣是如何克服呢 為此，華鉬實業利用獨創技術，透過石化業如中油煉油廠或台朔石化製程中的廢觸媒，其中有高達10釩離子成分可提煉出高價值的釩礦資源，藉此生產出台灣100自主自製的全釩液流電池電解液且不受資源影響，有效達到資源循環再利用。自2017起華鉬實業已成功打造出全釩液流電解液技術，並順利通過工研院和核研所及多家國際大廠的產品驗證。 台灣在儲電能量目標於2025年要達15GW，其電力分配包含500MW於台電的自動調頻系統、500MW於E-dReg及500MW於既有或新設的太陽能電廠，以太陽能電廠的用電使用為例，主要以下午4點到晚上10點用為民生用電尖峰時段，為此，能源局特別要求台電必須加強儲能設備的升級，也因此帶動市場上對全釩液流電池儲能系統設備的高度需求。另外，台灣在目前總儲備電能的建置與貢獻尚未達到100MW，距離2025年目標15GW儲電量仍差距15倍以上。 運用全釩液流電池 成功打造100安全、低碳環保又長效性儲能系統設備 相較於鋰電池的短效電力儲能，全釩液流電池的最大優勢為全球公認可長效性的儲備電能，可以長時間儲能達12小時，代表若充12小時電力，則可以釋放12小時電力。相較於一般儲能系統的計電方式也就是每日用電度數功率以千瓦為單位 x時間以小時為單位，對全釩液流電池而言，功率和小時數是各別設計，該功率又稱為電堆，是由金屬、高分子模、碳氈和石墨板等四種材料組成，而該用電時間改以電解液的量以立方體為單位來計算，因此當功率電推 x電解液的量我們每日運用全釩液流電池儲能的用電度數。 全釩液流電池儲能系統設備之產品特色方面，包含安全性、長效性、充放電不易衰減和永續低碳環保性等四大特色。全釩液流電池品質是100安全，由於電能是儲存在含釩的電解液中，能避免儲飽電的儲能系統造成任何易燃事故發生。在電池壽命上，相較於鋰電池的電池壽命短暫，全釩液流電池透過價數變化可高達20-25年以上電池壽命。對於儲能的充放電性能，不像鋰電池有一定充放電次數5000-600次，全釩液流電池的充放電次數是沒有限制性的。對於全球高度重視的零碳排放，不同於鋰電池有回收議題，全釩液流電池的電解液可永久使用，該電堆材料成分是環保的且可完全回收，以打造真正永續性又低碳環保的儲能系統。 陸域風機AI預測智慧運維 讓客戶降低發電度成本10 省下維護保修成本高達30 華鉬實業不只透過全釩液流電池儲能系統設備提高再生能源客戶長效儲電效能、協助客戶降低初置成本，更透過離岸與陸域風機AI智慧運維實證計畫在台電的陸域風場的場域實證，積極累積自家在AI預測性運維的技術經驗和能量。在經濟部工業局AI HUB計畫支持下，合作場域將以台電公司路域一期風場為主並提供6個月以上風機的智慧運轉數據進行分析。本次陸域風機的AI預測運維系統，採用機器學習方式，主要技術提供者來自英國British PetroleumBP石油集團的子公司ONYX Insight，該公司透過AI Hub分析軟體技術進行台電面臨的風機痛點分析，包含路域風機的發電量損失和陸域風機的關鍵零組件如齒輪箱、變槳軸承hellip在異常震動三維的振動頻率或異常溫度等狀態下進行損壞預測等報告產出。透過本次落地實證可有效協助台電降低發電度成本10，增加資產價值12，節省最多30維護保修成本。近三年ONYX Insight在全球已成功預測運維2萬台以上離岸或陸域風機，累積極高的AI模型準確率。相信透過與ONYX Insight建立的國際合作夥伴關係，將有效輔導並加速華鉬實業的綠能事業部在邁向成為風機AI預測性運維的獨立科技服務提供者之目標與布局。 與合作夥伴ONYX insight提供客戶AI預測運維系統，包含風機發電量損失與風機關鍵零組件之損壞預測 厚植國內風機運維的基礎 以台灣為基地 拓展到東南亞風場 離岸風機AI預測性運維未來在台灣將超過300億台幣的的市場產值，儲能市場在全球更是有千億美金以上的產值，在未來公司願景，華鉬實業期許能成為釩液流電池電解液及風機AI預測性運維的獨立技術服務提供者。而長期目標，透過累積豐厚技術及實績資本，在世界各地建立釩液流電池電解液之在地供應鏈，就近供應產業需求。

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