動見科技以即時影像掌握城市資訊
- 俞鴻樟／台北
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對現代人來說，使用電腦或手機上網查詢地圖、街景、停車位、美食餐廳或各種交通工具是再也平常不過的事，不過多數人也會有另一種同樣經驗，車子一到手機上顯示的停車空位才發現上面已經停了車，看到感興趣的餐廳，人到現場結果餐廳在半年前就已經歇業，或是根本某路段根本已經沒有塞車了，也就是說現在所看到的城市資訊或影像畫面很多都是過期資訊，動見科技的「OmniEyes-次世代行動影像平台」，則可用最簡單、最隨手可得的方式，建立起城市的即時動態圖資。
動見科技由台大學電信所副教授周俊廷與逄愛君、林守德兩位資工系教授的團隊所成立，2017年12月決定參加科技部價創計畫時，就設定在3年內要讓研發結果落地實用，而在團隊的努力與概念具備高可行性的雙重優勢下，2018年底技術陸續就緒，再加上創投資金開始進駐，因此決定成立公司，讓產品進入商業化階段。
動見科技的「OmniEyes-次世代行動影像平台」是透過霧運算的概念，讓城市資訊更即時，並且進一步活化影像資源價值。周俊廷教授指出，AI已然成為IT產業的最重要趨勢，而影像包含最豐富且多元的資訊，尤其是現在幾乎是各車一機的行車紀錄器，所累積的影像幾乎是海量，若能善加利用，將資訊透過AI的方式從影像中萃取出，將可延伸出各種意想不到的創意應用，甚至翻轉現有網路電子地圖情資。
周俊廷教授以Google為例，Google Map是目前最普及的數位地圖，藉由使用者手機傳回的分眾(crowd-sourcing)技術加持下，交通資料更新的速度極快。不過Google Street View的城市影像更新卻需要1~2年，因此現在手機上看到的多數街頭影像都是過期資訊，動見科技則是透過建置於公車、計程車、物流車的攝影機，隨時回傳行車過程中所拍攝的影像，讓後端平台可以5分鐘1次的頻率更新平台圖資，讓資訊保持在最即時的狀態，使用者將能掌握到城市的即時訊息，而非現在的過時、靜態訊息。
不過要達到此目標並不容易，林守德教授指出現在市面上的行車紀錄器計算與通訊功能不足，除了只能錄影外，就算加裝通訊模組將影片即時回傳，影片檔案非常龐大，傳輸時的頻寬成本會極高；再者車輛行駛中所拍攝的99%影片內容是無用資訊，如何讓功能有限的行車紀錄器，具備輕量化的AI運算能力，進而在拍攝過程中就先自行過濾掉無用之影像，再經由無線頻寬回傳有價值之影像與資訊，將是最大的技術難度。
逄愛君教授特別指出，霧運算與近年來成為科技產業熱門議題的邊緣運算，在概念上都是讓終端設備負責一定程度的系統運算，藉此減少系統延遲率、降低雲端平台與網路頻寬的負荷，不過相較於邊緣運算要求終端設備必須具備運算能力，霧運算則是將範圍再延伸，運算能力不強的手機乃至於行車紀錄器，都可被納入為系統其中一環，因此系統涵蓋面積也更廣，而「OmniEyes-次世代行動影像平台」就是以行車紀錄器做為系統的主力終端設備。
對此困境，周俊廷教授指出如果只是學術研究，通常會設計出高功能的行車攝影機，解決上述所有問題。不過動見科技要的是貼近市場可實用的產品，因此堅持採用市面上已有的行車機上盒或是手機硬體規格，並設計可運行其上的演算法，使其具有AI功能，經過一年的研發，現在動見科技已有100部公車、40部計程車與10部物流車安裝所設計的行車攝影機，每天將約10,000公里的行車圖資傳回平台，讓城市資訊即時化。
對於企業未來規劃，周俊廷教授將之分為3階段，第1階段是讓技術隨時可用，現在安裝於上述各類型車輛的攝影機就是一例，以可行的方式讓技術效益浮現。第二階段則是授權給設備製造商，讓軟體內建於各車機產品。第三階段則是將圖資平台之豐富內容設計為手機App，消費者可自行下載使用，掌握城市即時資訊，周俊廷表示OmniEyes-次世代行動影像平台的最終願景是成為「真實世界的搜尋引擎」，所有人都可隨時提供並使用所有資訊，透過資料的共創與共享，活化行動影像資源。
