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鑫蘊林科前進CES、MWC 5G AIoT 產品搶攻智慧監控商機

  • 林佩瑩台北

鑫蘊林科創辦人暨董事長謝源寶博士。DIGITIMES攝
鑫蘊林科創辦人暨董事長謝源寶博士。DIGITIMES攝

受惠於晶片算力大幅提升,AI演算法快速進化,並廣泛被運用於自動駕駛、智慧交通、智慧製造、智慧城市、智慧醫療等領域中。如在智慧製造場景中,AI技術不僅優化產線的製造流程、提高生產效率、檢測產品品質外,也可落實人員進出管控、生產環境監測、工業作業安全等工安應用。事實上,公共環境監控也是智慧城市非常重要的一環,不只可搭載移動載具用以道路日常巡檢,達到智慧城市治理,也可有效降低犯罪事件發生,提升民眾的居住安全。

市面上有不少智慧監控方案,但鑫蘊林科( Linker Vision)認為傳統智慧監控方案有兩大缺點難以克服。首先是訓練AI模型時需收集大量資料並將數據進行標註,初次建置模型就得耗費大量人力與時間成本,以致AI應用難以落地,並拖累解決方案的部署時間。其次,AI模型無法持續優化,當環境產生變量時無法適時因應,整體辨識能力難以泛化,日益複雜的場域也無法將成功的AI服務進行大量複製。

Large Vision Model加速AI模型開發與迭代的流程,提升10倍以上的效率。鑫蘊林科

Large Vision Model加速AI模型開發與迭代的流程,提升10倍以上的效率。鑫蘊林科

鑫蘊林科創辦人暨董事長謝源寶博士指出,我們在自駕車領域已累積許多經驗,為Sony、Bosch等國際車廠提供高複雜度的資料處理服務,在智慧製造領域為台積電、台塑等大廠提供智慧監控端到端解決方案。

看準智慧製造、智慧城市等對AI影像辨識解決方案的強烈需求,鑫蘊林科以獨家開發的大型視覺模型(Large Vision Model)技術為核心,發表DataVerse持續學習AI平台,並透過與邊緣運算硬體夥伴合作,及使用 Amazon SageMaker加速AI模型開發及迭代的流程,提升10倍以上的效率,同時結合AWS Panorama有效減少我們AI模型邊緣部署50%以上的時程,打造出通用標準的5G AIoT軟、硬體完美整合,全球推出可持續學習迭代優化的Vision AI平台,大幅縮短企業部署智慧監控方案的成本與時間。

鑫蘊林科5G AIoT方案可應用於工廠的安全監控,如管線鏽蝕、氣體洩漏等設備監控、禁區管理、火災黑煙偵測預警、員工異常行為等,以及檢測潛在的危險或安全風險偵測。目前智慧製造客戶涵蓋半導體、石化、鋼鐵、製造、物流和環保等,且擴大到智慧城市應用,並與高雄市和臺南市政府保持緊密合作。

大型視覺模型加持 加速智慧監控方案落地

專注於大型視覺模型(Large Vision Model)開發和應用的鑫蘊林科,其所推出的5G AIoT 方案具備加速開發(Acceleration)、提升泛化性(Generalization)、服務高度複製性(Service Replicability)等三大特色。首先在加速開發部分,提供高效自動標註工具和大規模圖像模型,助企業縮短開發週期,達到快速構建和部署視覺AI應用。其次在提升泛化性部分,則是以多模態AI搭配持續學習能力,讓Vision AI模型能被廣泛應用在不同環境,滿足多元場景的使用需求。最後,服務高度複製性則是訴求讓解決方案和服務可複製,以便能應用於多個領域中。

鑫蘊林科全球市場開發經理劉芮安說,5G AIoT 方案為雲端邊緣整合方案,包含進階影像分析、資料管理、自動標註、模型監控等功能,同時提供快速部署與監控的功能,讓企業能掌握整體環境的狀況。尤其,鑫蘊林科運用Amazon Web Services(AWS)平台進行Vision AI模型訓練與優化工作,若日後用戶有需求,可透過AWS Marketplace 輕鬆取得最新版本Vision AI,應付不同場景的使用需求。

劉芮安進一步表示,我們很榮幸受邀加入亞灣新創園與AWS聯合創新中心計畫,利用AWS雲端技術加速產品開發,為客戶提供更多元服務,扮演進軍國際市場的後盾。

隨著在台灣市場已累積豐碩成功案例,2024年鑫蘊林科將全力拓展全球市場,透過與當地合作夥伴合作方式,將5G AIoT方案推廣到越南、泰國、新加坡等東南亞國家,以及歐洲和北美市場。因此,公司將於2024年CES展會上推出全新產品,並於MWC展會上持續進行產品推廣,展示解決方案的特色與優勢,期盼藉此爭取更多關注與合作機會。