用 AI 保護石虎的台灣新創——DT42 要做數位轉型的最佳助攻

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Photo Credit:TNL Brand Studio
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全球掀起人工智慧浪潮,各種 AI 應用技術紛紛問世,無論是工廠運作、行銷、企業數據分析等領域,皆開始展現成果,AI 遂成為每間企業、機構都渴望擁有的最新技術。但現實的是,發展 AI 不僅需要龐大的資源與人力,更需要有系統地對數據進行整理與分析,對於一間中小企業或新創公司而言,往往是力有未逮。

DT42 團隊看見這樣的需求,以獨特的演算法技術開發「Epeuva」影像辨識系統,將機器學習的過程模組化,企業只需專注在蒐集資料與標註資料,就能擁有自己的 AI 應用,將影像辨識功能應用在內部流程、行銷、或其它多元用途,大幅降低企業轉型的進入門檻,加速 AI 普及化。

同時,DT42 還有一項與眾不同的特色──「邊緣運算」。當多數 AI 服務都必須依靠雲端運算,也就是企業必須將資料上傳才能使用 AI 功能,DT42 卻以其出色的技術研發出邊緣運算的模組,讓企業無須聯網、只需靠著一台黑盒子就能順利運作,不僅節省資料傳輸與雲端運算的費用,在資料保護上也能做到封閉、安全。

從營運到行銷,AI 如何成為數位轉型要角?

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DT42 共同創辦人暨執行長陳嘉臨(右)、營運經理陳瓊文(左)

AI 的出現改變了現有產業營運現狀,例如:行銷上可以做到分析店內人流、數位廣告的客製化、甚至是顧客未來消費的預測;在企業決策上,則更能夠針對流程進行簡化、優化員工管理、快速產生市場決策等;甚至在醫療上,也可以進行更準確的分類及檢查報告判讀,大幅提升醫療品質。

尤其 DT42 專注在影像辨識的 AI 產品開發,工廠端的應用更產生極大的需求。「凡是從影像裡面可以看出的資訊,都是 AI 可以導入協助的部分。」DT42 共同創辦人暨執行長陳嘉臨表示,許多企業希望能透過 AI 影像辨識來建立更為精細的 SOP,或是蒐集機具效能的資料,進行產能分析,甚至實踐未來無人工廠的願景。

「我們透過監視設備連線,能即時觀測工人的手勢、動作與流程,確認他是否有依照安全、正確的方式工作;在無人工廠中,也可以透過影像辨識 24 小時監測機器運作的模式,在第一時間偵測到異常現象,提供管理者及時修補。」

陳嘉臨分享,需要大量客製化影像辨識功能的工廠,是 AI 技術落地的舞台,然而智慧製造比起智慧零售是相對封閉的場域,要說服工廠採用外部公司提供之技術,取得工廠信任獲得內部資料,是對新創很大的挑戰。DT42 藉由積極參與由經濟部工業局主辦的企業出題新創解題的競賽,可以更有效率地與企業對接,在真實場域進行技術驗證。 

以經濟部工業局舉辦的 AIGO 競賽為例,出題企業台灣普利司通的輪胎工廠中,需要作業員與大型機具大量協作,熟練的作業員有時會搶快而沒有依照標準作業程序執行,增加工安事件發生的風險。過去只能依靠人工抽查的方式檢測,透過該競賽 DT42 為台灣普利司通開發出專屬的影像工安檢測系統,目前已在台灣普利司通的工廠落實,透過即時的影像監控工安的程序,以達到未來零風險智慧工廠的願景。

開發通用技術,降低 AI 進入門檻

雖然人人都想導入 AI,但由於技術門檻仍高,不容易入門。為了解決這個問題,DT42開發出「端到端」的深度學習平台 Epeuva,讓企業能自行訓練機器「讀懂」影像資料,協助其在各種場域的應用。

不過,陳嘉臨也坦言,Epeuva 剛推出時並沒有成功打動企業,因為企業們多半不想要自行訓練機器,對於訓練出來的成果也沒有自信,洞悉了這些問題與需求後,他們轉而提供「客製化 AI 服務」;從前期的了解問題、導入領域專家、訓練機器,再到軟硬體的整合與安裝,直接幫助客戶建立自己的 AI 應用。

「接下來,我們會將 Epeuva 結合客製服務,讓客戶在完成系統安裝後,若想改變 AI 的功能,也可以自行重新訓練機器,更加符合產業多元化的 AI 應用需求。」

目前,DT42 的技術已經實際應用在許多場景,例如在交通領域上,於桃園市建立影像辨識的違規停車偵測系統;零售業上,則為聯想(Lenovo)旗艦店等店家導入人流辨識系統。而最廣為人知的案例之一,就是曾與交通部公路總局、特有生物研究保育中心及中興大學合作,開發出「石虎路殺預警系統」,透過影像即時發現石虎蹤跡,啟動警示阻止石虎靠近道路,減少路殺機會。

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Photo Credit: DT42

此外,陳嘉臨也分享,無論公司是希望自己建立一個完整的 AI 團隊,或是透過 DT42 這類型公司的服務來進行數位轉型,都是一種策略與方式,沒有好壞之分。最重要的是,仍要以企業需求做出最適合的選擇。

三個指標,讓你找到合適的 AI 人才

當愈來愈多 AI 應用出現,每間企業都應有相關人才投入維運,掌握下一步關鍵行動。但是,企業該如何尋找合適的人才,或是培養現有人才具有 AI 思維?

DT42 營運經理陳瓊文分享,在 AI 這塊新領域中,即使有許多課程及學習管道,但真正考驗的是如何將這些知識轉化為應用,,導致擁有專業知識及了解痛點的人才非常搶手,很容易面臨要跟大公司搶才的情況。

但若願意給予學生或新鮮人機會的話,只要他們具備基本的程式能力,並且具有「好奇心與探索的熱情」、「解決問題的能力」與「溝通能力」等三個核心指標,就有機會成為企業青睞的潛力新星。

總結而言,在面對人工智慧不斷深入生活各面向的時代,數位轉型真正的困難之處,並不在於技術的研發,因為如同 DT42 這樣的 AI 服務只會愈來愈多、應用層面愈來愈廣,對於企業而言,最終仍是要回歸到企業內的「人」是否擁有足以面對變化的心態,並且打開心胸嘗試新的應用可能,以無止盡的好奇心探索各種解決問題的辦法,才能在數位轉型的路上成功得分。

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