探索 2019 年台灣的 AI 生態系地圖

想要馬上了解台灣 AI 新創的生態嗎?本文立刻帶你一探究竟!
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本文為 AppWorks 投稿,經 INSIDE 編審後刊出。作者為 AppWorks 媒體公關總監李欣岳,負責媒體與社群溝通相關輔導。加入 AppWorks 前有 18 年媒體經驗,是台灣第一批主跑網路產業的記者,先後任職《數位時代》副總編輯、《Cheers 快樂工作人》資深主編、SmartM 網站總編輯。畢業於交大管科系,長期關注媒體產業變化,熱愛閱讀商業與科技趨勢、企業與人物故事,樂於與人交流分享,期許自己當個「Internet 傳教士」。

過去兩年,台灣正快速跟上全球的 AI 浪潮,在各個相關領域蓬勃發展。2018 年,行政院提出「台灣 AI 行動計畫」,全面啟動產業 AI 化,加速產業創新發展;大約在同時間,國發會主導的「亞洲・矽谷計畫」,也將 AI 納入重點發展領域

擁有良好的先天條件,讓台灣逐漸成為大東南亞(東協各國+台灣)的 AI 重鎮。包括 Google、Microsoft、IBM 等科技大廠,在過去兩年,陸續宣布在台灣成立亞洲最大的 AI 研發中心。 以 Google 為例,自 2018 年 1 月購併 HTC 手機部門,共獲得 2,000 位工程師、設計師等人才後,緊接著在 3 月啟動「智慧台灣計劃」(Intelligent Taiwan),宣布第一階段,將在台灣招募超過 300 位 AI 工程師,並為台灣培育 5,000 位 AI 人才。而 Microsoft 與 IBM,也都宣布在台灣招募的 AI 工程師規模達數百人。

台灣在發展 AI 上,和大東南亞各國相比,有優秀的人才與完整的產業鏈兩大優勢。在人才方面,台灣每年有超過 10,000 名資訊相關科系的畢業生投入職場,而根據 OECD 統計,台灣學生在科學教育的排名高居全球第 4 名。

因此,在 AI 領域中,不論是人才的質量或數量,和大東南亞各國相比,台灣 AI 工程師的水準都具有比較優勢;此外,台灣過去三十年來,在科技製造業累積了深厚的底蘊,在 AI 延伸的 IoT、大數據、工業 4.0 等應用上,台灣的產業聚落,擁有全球獨步的軟硬體整合優勢。

在 AI 新創的表現上,台灣也不斷有值得讓人期待的明日之星冒出頭來。領頭羊 AppWorks Accelerator 於 2018 年中宣布限定招募 AI / Blockchain 新創,至今已經畢業兩期共 65 個新創,其中 39 個是 AI / IoT 新創,也貢獻了台灣 Ecosystem 的蓬勃發展。

Photo Credit: AppWorks 提供

數位行銷、電子商務發展成熟,提供 AI 新創成長沃土

根據 AppWorks 的「2019 台灣 AI 生態系地圖」(Taiwan AI Ecosystem Map 2019))的調查,台灣最早投入 AI 領域的新創,可追溯至 2010 年成立、專攻成效型行銷廣告的 Tagtoo (塔圖科技),除了站穩台灣市場外,Tagtoo 近年也積極拓展大東南亞市場,並在 2018 年,獲得亞洲知名行銷社群 CMO Asia 評選為 2018 年印尼最佳品牌獎

Tagtoo 快速崛起的背後,代表台灣在數位行銷、電子商務高度發展後,進入 AI 時代,已孕育出一批在數位行銷、廣告領域中嶄露頭角的新創。例如,提供 AI 數據跨螢行銷解決方案的 Appier,先後完成從種子輪、A 輪一路到 C 輪的募資,共獲得超過 8,200 萬美元的資金挹注。其他像提供電商個人化推薦模組的 Rosetta.ai、開發再行銷 (Retargeting)聊天機器人的 Akohub,都是極具代表性的 AI 新創。

AI 新創銜接台灣科技製造能量

在台灣的 AI 新創中,另一個值得注意的趨勢,則是整合軟硬體的 AI 應用,串接台灣科技製造產業鏈。例如,2014 年成立的 Umbo CV (盾心科技),是台灣 AI 新創中,成功進入歐美市場的典範,在超過 30 個國家有長期付費企業用戶,包括緯創、群聯都是 Umbo CV 的股東。

Umbo CV 專攻智慧安全監控,研發擁有自我學習與分析能力的影像辨識技術,所打造出的軟體平台可透過監控的影像 Data,學習並辨識影像中人、車、動植物等物件,以及侵入、群眾聚集、火災等特殊事件。除了軟體平台,Umbo CV 也開發出搭配用的硬體攝影機,用AI 科技,改變了監控產業原本要靠保全以肉眼 24 小時監看的模式。

同樣透過軟硬體整合,開發 AI 應用的新創,還包括利用攝影機和 WiFi 量測的科學數據,提供實體零售業專用商情分析系統的 SkyREC;開發全球第一台 AI 智慧寶寶攝影機的 Cubo;與威盛共同合作開發 Edge AI 3D 套件 的 Lucid;成功研發自駕車輔助系統的 oToBrite (歐特明電子);以及開發 AI 機器人的 AeolusNUWA Robotics 等新創公司。

隨著越來越多 AI 新創冒出頭,台灣在創業加速器、教育、研究等面向,也呈現蓬勃發展。在創業加速器部分,2010 年成立、2018 年 8 月 (AW#17) 起限定招募 AI / Blockchain 新創的 AppWorks Accelerator,目前為止已經畢業兩期 AI / Blockchain 共 65 個新創,其中 42 個做 AI,7 個做 IoT。

AppWorks 之外,也有微軟新創加速器 (Microsoft for Startups)、Taiwan AI x Robotics Accelerator 等,皆是以 AI 新創團隊為主要招募來源的創業加速器。台灣人工智慧學校台灣人工智慧實驗室則分別是台灣在 AI 教育與研究領域的代表性機構。

展望未來,對 AI 新創來說,AppWorks 認為可把握三個創業機會。第一個,是自動化高人力成本的工作,例如律師、會計師、醫師等高所得的職業中,利用 AI 來協助處理重複、例行、無聊的工作;第二個,是運用 AI 來做人類本來做不到的事情,例如同時根據成千上萬個考量因素 (遠超過人腦同時處理資訊的能力),協助電商運用 AI 來做個人化推薦;第三個,則是在 AI 普及化的過程中,開發出更多不需要具備撰寫程式能力,一般人就能使用 AI 的工具。

台灣 Taiwan’s AI Ecosystem 由 AppWorks 製作,每半年更新一次,有任何指教與建議,請 email 至 [email protected]

責任編輯:Chris

核稿編輯:Heemie


電動自駕車上路迎曙光!Turing Drive 借重 AWS IoT Lab 雲端服務,桃園青埔開放道路成功試營運

Turing Drive 透過 AWS IoT Core 進行資料彙整並集中傳送到 AWS 雲端,事後新創團隊更快梳理資料庫的數據,持續優化自駕車路線,AWS 除了技術面、架構面的協助之外,更重要是提供實作的引導,讓管理資料安全更有效率。
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電動車浪潮,讓無人自駕車的場景應用,增加更多想像空間!市調預測 2020~2024 年 L1-L5 等級電動自駕車,年複合成長率 18.3%。然而,電動自駕車要實際上路,除了要配套法規,保護乘客、行人的安全,更備受考驗。

團隊成員平均 30 歲的新創台灣智駕(Turing Drive)於 2018 年創立,致力研發可商轉的自動駕駛系統,他們開發的特製國產電動車,上路測試兩年行駛超過 30,000 公里、運載 70,000 位旅客。達成 98% 車輛妥善率,背後正仰賴龐大感測數據做為支撐,過程中 Turing Drive 借重 AWS IoT Lab 物聯網實驗室服務,讓創新之路更加拓寬。

特殊交通情境提供創新養分,封閉到開放場域 Turing Drive 累積實戰經驗與數據

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Turing Drive 執行長沈大維提出電動自駕車在台灣交通情境下所擁有的優勢與挑戰。

「要在台灣創新,尤其是電動自駕車全新題目,對我們新創是相當大挑戰,但也迫使我們每天想破頭思考,在困境之下該如何找出路!」Turing Drive 執行長沈大維開門見山表示,創業三年多來,走得每一步有多麼不容易。

Turing Drive 握有 CPU、GPU 平行運算核心能力,正因為資源稀缺,盡可能發揮自駕系統的多重定位技術,從GPS、光達、雷達、影像、到車體慣性導航等應用,Turing Drive具備足以提供市場最快速 time-to-market 應用方案。然而,除了握有 AI 演算、晶片感測能力,沈大維認為台灣的獨特交通情境,對發展自動駕駛技術推了一把。

他解釋,「台灣摩托車、汽車齊聚路上,還有偏鄉接駁、市區夜間公車專用道,多元交通環境交錯,讓我們嘗試用自動駕駛創造新的營運模式,這是其他國家沒有的先天優勢。」因為有實際場域得以試營運,Turing Drive 一路從封閉環境的桃園農博會、台中麗寶樂園,再到台北信義區夜間、桃園青埔的開放道路環境,象徵台灣交通情境的縮影,這家新創正逐步破關打怪。

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全台第一條電動自駕巴士路線,就在桃園青埔。

除了 Turing Drive 積極突破技術提升安全率,提供場域驗證、城市建設的桃園市也貢獻良多。桃園市政府經濟發展局局長郭裕信回應,桃園近年積極推動創新城市治理,被 ICF 智慧城市論壇評選為「全球智慧城市首獎」,電動自駕車是智慧城市的一環,因此桃園不遺餘力推動全台第一條自駕巴士路線試營運,提供載客接駁累計超過 800 位人次乘坐,創下 90% 乘客滿意度。

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桃園市政府經濟發展局局長郭裕信表示,桃園近年積極推動創新城市治理,電動自駕車是智慧城市的一環,因此桃園不遺餘力推動全台第一條自駕巴士路線試營運。

大量的感測、影像數據該如何加值使用?借力 AWS 邁向「雲」運算成必經之路

Turing Drive 的電動巴士每天在桃園青埔定點載客、行駛,可想而知,有多麼龐大的感測、影像數據不斷累積。沈大維點出過去其他案例測試時,若想達成 Data Driven 驅動更多自駕車服務,勢必要先克服數據的儲存、加值、運用等實際挑戰,他解釋,「以前用終端硬碟儲存資料,往往我們工程師要留守到半夜,再去插拔車上的硬碟、整理車子運行數據,我們發現這樣做很沒效率,甚至隨著數據資料越來越多,在分類管理的工作也更為困難。」

面對難題,就是尋求解方!Turing Drive 找上 AWS IoT Lab 物聯網實驗室,雙方開始盤點,該如何運用雲端環境的優勢,更輕鬆掌握、洞察自駕車數據的金礦。AWS IoT Lab 表示,

「我們從三大面向切入,協助 Turing Drive 加速他們開發流程、減少工程師例行工作,甚至將影像資料有效加值,又能確保資料安全。」

AWS 所説的的三大面向,正是 AWS IoT Lab 所提供的三項解決方案服務。首先針對工程師要排班到試營運現場,插拔硬碟下載資料的冗長流程,AWS 提供 AWS IoT Device SDK 透過 MQTT over TLS1.2 安全機制加密與 AWS IoT Core 連結,通過認證後可將終端裝置的資料傳到 AWS 雲端儲存。同時允許開發團隊從遠端,直接登入自駕車系統做韌體更新或回收數據等指令,大幅縮短 Turing Drive 在開發、調教程式的時間。

第二項服務則聚焦協助 Turing Drive 針對自駕車運行所錄製的影像,AWS 提供 Amazon Kinesis Video Streams (Amazon KVS) 服務,讓終端裝置的影像資料串流到 AWS 雲端平台,進行後續機器學習、分析處理。讓 Turing Drive 省去過去人工傳輸影響資料流程,也幫助開發團隊更便利做後續的資料加值利用。

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AWS IoT Solutions Architect Tec 介紹三項解決方案內容服務。

第三項則鎖定自駕車的資料,因為搭載光達、雷達、GPS、陀螺儀等感測器,每天每秒都在產生巨量資料,Turing Drive 透過 AWS IoT Core 進行資料彙整並集中傳送到 AWS 雲端,事後新創團隊更快梳理資料庫的數據,持續優化自駕車路線。除這三項關鍵服務,沈大維特別回應,「AWS 帶給我們技術面、架構面的協助之外,更重要是提供實作的引導,讓我們管理資料安全更有效率,把資料放到雲端儲存,再也不用煩惱地端伺服器的維護跟管理。」

Turing Drive、AWS、桃園市政府,各司其職聯手出力助攻電動自家車加速上路

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沈大維指出,電動自駕車上路的普及,須同步具備雲端數據解決方案與硬體環境的配合。

在 Turing Drive 的眼中,與桃園市政府合作在青埔導入電動巴士試營運只是開端,沈大維說:「十年、二十年後,我們認為新世代的智慧車會趨向平台化發展,一方面需要有像桃園市願意投資智慧城市硬體環境的地方政府;另一方面則仰賴 AWS 雲端方案,完善數位基礎建設來整合道路號誌資料、車輛運行資料,當這兩端同步發展之下,電動自駕車上路才會加速普及。」

尤其是自駕車數據背後隱含的商業創新,郭裕信回應說,「智慧城市治理最重要就是數據, Turing Drive 掌握的數據未來還能跟保險公司、電商導購做結合,只要資料去識別化在安全範圍下使用,相信 Turing Drive 與 AWS 兩家新創企業的創新能量,我們非常樂見有更多資料應用,搭配新興商業模式,在充滿活力的桃園市進行驗證,看見更多創新應用具體落地。」

Turing Drive 展望未來的佈局,沈大維認為自駕車的發展不會只靠一家企業單打獨鬥,未來他們將聯手產業鏈夥伴,將 AI 技術、車載設備、關鍵組件、路側設備端到端的解決方案輸出海外,放眼全球商機。他肯定表示,「AWS 雲端平台具備彈性,不斷推出新應用的價值,我們會持續與 AWS 合作,把新世代智慧車的數位基礎建設産品放在 AWS 平台一起推廣,鼓勵更多勇於築夢的新創,善用 AWS 的優勢展開創新之旅!」