AIoT應用走向分流 家用設備智慧更接地氣 智慧應用 影音
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AIoT應用走向分流 家用設備智慧更接地氣

TUTK物聯智慧副總經理曾羽平指出,家庭系統所使用的AI,並不需要太高的運算能力,只要能符合功能需求即可。
TUTK物聯智慧副總經理曾羽平指出,家庭系統所使用的AI,並不需要太高的運算能力,只要能符合功能需求即可。

2017年Google旗下的AlphaGo打敗全球專業圍棋棋士後,AI迅速成為全球IT產業最熱門的議題,多數人都認為透過強大的運算能力,高速、精準的智慧化時代即將來到,TUTK物聯智慧事業發展行銷處副總經理曾羽平指出,AI在物聯網的應用,不會只有在最高端的系統,在成本預算有限、運算能力不需過高的消費領域,AI也會扮演重要角色,而透過這類型系統,AI應用也才能接地氣,讓普及更迅速。

曾羽平以智慧家庭為例,智慧家庭議題在IT產業出現已有相當久的時間,不過一直未如業界預估出現爆發式成長,原因在於除了市場上的產品缺乏統一標準,難以相互連接外,智慧化不足也是原因之一。這幾年包括Alexa、Google Home等智慧語音助理問世,Amazon與Google都已開始將其他家電納入,讓使用者可透過智慧語音助理控制相關設備,這就代表AI已經開始跨入家庭領域,而這類型的運算能力需求並不需過於高效,即有智慧功能。

除了家電外,曾羽平認為安全監控系統也會是AI在智慧家庭系統中,深具發展潛力的部分。現在家庭用的雲端安全監控系統,在技術上已相當成熟,使用者可透過雲端連結家中的網路攝影機(IP Camera),從行動裝置觀看小孩、父母、寵物等家人狀況,另外有業者將這類型設備與家中門鈴結合,設計出可視門鈴系統,從遠端即可看到來訪者的面孔。現在市場上更出現結合AI延伸出人臉辨識功能的可視門鈴,並將結果推播到智慧手機上,不過在過去缺乏AI的運算能力下,系統的誤判率偏高,會對使用者造成使用困擾。

對此曾羽平表示,近年來AI技術能力的大幅提升,將可解決此一問題,減少誤判提升辨識率。他進一步指出,以人臉辨識為例,由於家庭系統需要辨識的臉孔數並不多,數據量不大,而且功能相對簡單,因此辨識率也不需達到99%,只要有70%~80%即可,所需的AI系統不必用到如IBM、Google等廠商設計的高效能運算核心,再加上成本往往是家庭系統選購時的重要考量,然而高效能AI系統也代表著高費用,在家用領域將較難被接受,因此導致AIoT應用距離落地仍有一段距離。

以TUTK物聯智慧為例,該公司的產品研發向來以影像串流技術為主,面對AI浪潮的興起,目前也提供Kalay平台API接口,積極與第三方IoT平台及AI解決方案串接,期望為終端消費市場創造更完整的應用場景。除了家用環境外,曾羽平更指出,具有人臉辨識功能的影像系統,也可應用在餐飲、零售等領域,以提供差異化顧客服務,這些服務將可直接產生營業利潤,提升企業的導入意願,讓AI的普及更迅速。