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結合AI與邊緣運算 Invision AI打造自駕火車與智慧交通系統

Invision AI創辦人暨執行長Karim Ali。Invision AI

台鐵太魯閣號2021年發生火車撞上邊坡掉落的工程車造成嚴重傷亡,又頻傳駕駛人手不足難以輪休,是否能由人工智慧(AI)和邊緣運算找到解方,保障乘客的安全與提供穩定的服務?加拿大新創公司Invision AI所做的正好是結合AI和邊緣運算技術的自駕火車與智慧交通系統。Invision AI於2014年創立,已經獲得Fontinalis Partners、TA Ventures、Ontario Center of Excellence、Jayant Group 與TechStars等機構投資。DIGITIMES專訪Invision AI創辦人暨執行長Karim Ali,暢談對邊緣AI的洞察與對公司的願景,以下為專訪紀要。

問:請問能否分享公司背景與當初創業的起心動念?

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Invision AI簡介

Invision AI的火車前方碰撞警示系統,類似於汽車的Level 2或Level 3系統。Invision AI

答:我在瑞士洛桑聯邦理工學院獲得機器學習與電腦視覺博士學位,並曾在加州大學柏克萊分校與哈佛大學擔任研究員。約略在2013~2015年,AI開始往深度學習領域發展,帶來非常巨大的變化,在正確度上有非常快速的改善。我們原先系統的正確率已有50~60%,一下子竟然進步到90%以上,而且可能更高,已經達到能落地解決現實世界實際問題的地步了。

但要部署AI系統,就得確認是否有擴大規模的空間。如果要擴大,意味著必須把AI部署在邊緣端,也意味著我們要擷取的資訊必須能用來操作,而這是我當時看到的兩大問題。

一方面有高度的正確率,但要達到那麼高的正確率,就需要很多運算能力,可是這並不是很能擴大規模,而且取得的數據洞察卻未必都可操作,所以我們決定解決這些問題,例如如何應用AI,並且可以擴大規模,打造產品來解決實際世界裡的問題。 

問:Invision AI的解決方案是結合視覺AI與邊緣運算,能分享一些特定的使用案例嗎?哪些實際世界的問題,是你們想為客戶解決的? 

答:我們看到視覺AI和邊緣運算的解決方案,可以運用在攝像鏡頭、雷達和光達(LiDAR)上,能解決的問題其實多到難以計數。我們有三大類使用案例,首先是火車的前方碰撞警示系統,這類似汽車的Level 2或Level 3系統。

我們也有十字路口監視系統,可以部署在街道交岔口,或是放在公路交叉口用來監測是否有車子逆向行駛,是否有行人誤入高速公路,或是汽車拋錨在公路上等。此外,也能監測同一平面的平交道,這是火車和汽車可能有接觸的地方。為了安全,當發現有車輛擋住火車行進路線時,我們的系統會預先警示,趕快把路障設起來。

最後是車輛載客數監測,從路邊數車裡的人頭,來執行自動化的匝道管制等。

對我們而言,關鍵是要打造一個平台,可以重複使用在不同的應用場景中,而讓這平台能重複使用且擴大規模的方式,是達到以下3個目標。

第一是邊緣運算,必須讓運算發生在邊緣,不能在雲端,因為這樣才能讓數據接近發生的現場,也接近感測器,而不需要把數據送到雲端,這樣也能免去隱私和運算的問題。 

第二是必須讓平台有足夠的彈性進行協作式感測(collaborative sensing)。必須有多個感測器,或多個鏡頭協作,來對環境產生一致的認知。 

第三,是從系統中提取可操作的測量資料,如地理位置、尺寸、速度、標題等,以產生數位分身(digital twin)。最後,Invision AI所操作的其實就是邊緣裝置上的數位分身。

我們的電腦視覺AI在感測車輛和人的時候,其實不只是感測他們,而是立即定位。所以我們可以告訴你,這些車和人在哪個地方,他們的GPS座標是什麼?車子的長寬高是多少?行進的速度有多快?往哪個方向走?有方向性嗎?下幾秒會到哪裡?等資訊。裝置和協作鏡頭或協作感測器,加上提取的數位分身資訊,就是我們拿來解決許多使用場景問題的關鍵平台。 

我們目前專注於智慧交通,因為這是我們的解決方案的強項,也是最需要數位分身的場景,但相信這個應用還可以被運用在交通以外的場域。 

問:Invision AI已經和兩家公司合作了好幾件自駕電車的項目,為什麼會先選鐵道做為第一個智慧交通解決方案的落地項目? 

答:這一部分是與技術因素有關,我們一開始就相信自駕一定會先發生在軌道交通上。雖然大眾對自駕車有很多討論和不太實際的想法,但自駕車的問題很多,因為行駛的環境遠不如軌道那樣可進行控制。 

由於只有單一營運商可以在軌道上控制火車、平交道和火車站,你就能從一個一致的立足點來監測問題點。大部分對鐵路營運有興趣的機構都已經看到,如果要有自駕火車系統,就需要同時有固定的基礎建設系統,並在平交道部署這些感測器,以進行協作。

我們從一開始就著手打造這兩種系統,進展令人興奮。而自駕車產業在過去4年來雖然不斷地說自駕車可以自行駕駛,人們卻已經發現了很多自駕車事故都是發生在兩條道路的交叉口。如果我們能在交岔路口部署一致性的監測系統,將可獲得許多有用的資訊。

一輛自駕車即便用上了所有能用的感測器,能做的也很有限。可是如果你能從高處往下看,卻能預先看到可能發生的危險,可以在遺憾發生前,事先發出警告,例如看到5秒後可能會在交岔路口發生問題時,提醒駕駛「趕快煞車!」

我們很幸運,在過去2年與系統整合商Thales集團以及北美第二大鐵路營運商Metrolinx合作愉快。而他們也都非常重視安全性,因此與我們合作部署火車的前方碰撞警示系統。  

問:如果能有智慧城市的規畫,可以將這樣的系統進行全面的部署,這是否是Invision AI想在未來達到的願景?

答:我們希望可以成為被所有應用使用的平台,所以答案是我們100%希望朝這方向走。我們強烈地相信,行動感測套件必須要和固定的感測套件協作,才能達到以同一套AI演算法進行偵測、追蹤。為了加強安全性、交通吞吐量,減少塞車的情況,就需要打造一個更智慧且更安全的交通系統。 

問:台灣的企業能在哪些方面與你們合作?你們是否也正在尋找合作的夥伴或是硬體夥伴? 

答:我們正在尋找感測器低延遲通訊、或是單一鏡頭內運算節點問題的安全應用解決方案提供者,而這樣的多感測器協作系統需要是無線、低延遲的5G通訊能力,這樣我們就能提供全套解決方案(turn-key solution)。台灣有系統整合商,硬體製造商,所以我們一直希望能找到合適的夥伴。 

問:Invision AI的募資階段為何?2022年有募資計畫嗎? 

答:我們上一次募資是2019年中,之後我們就努力自給自足,目前是以營收來支持公司運作,團隊規模並且成長到20人了。以這樣的模式,我們覺得差不多是該進行下一輪募資的時候了,所以我們2022年啟動了新募資計畫,預計在第3季結束,目標是500萬~1,000萬美元,而目前我們主要是想找策略一致的夥伴。 

問:什麼樣的公司是你們覺得能達到策略一致的夥伴?例如跟你們互補的嗎? 

答:很可能,或許是攝影鏡頭公司、邊緣運算公司、智慧交通公司等,我們很樂意與之展開討論。目前我們已經有幾家夥伴了,但還是希望繼續培養新的夥伴關係,因為我們是以全球市場為目標。

問:2022年有擴展其他海外市場的計畫嗎?

答:是的,當然,我們目前在希臘、法國、瑞士、加拿大、美國和以色列已經有項目了,亞太區也會是一個重要的區域,因為有很多這區域的國家有非常先進的智慧城市與智慧基礎建設及智慧交通技術。對亞太區來說,我們正努力向南韓、日本、台灣、新加坡與香港拓展市場。

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