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从定⁠制项⁠目走⁠向 Domain AI SaaS

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    AIWin

发⁠布日⁠期

2021 智慧城市展亚洲硅谷展区的慧穩科技展位,展示 AI 影像识别应用于 RT 焊道瑕疵检测

从 AI 项⁠目到 AI 产⁠品,慧⁠穩⁠科⁠技走⁠了五个年⁠头!

由于积累了大大小小超过 10 个领域、30 家企业 AI 落⁠地的经验,慧⁠穩⁠科⁠技搭建 Domain AI SaaS 平⁠台,协助企业快速落⁠地 AI 技术,预计可节省约 50% 以上的时⁠间。

成立于 2016 年的慧⁠穩⁠科⁠技,是智⁠能工厂 AI 图像识⁠别解⁠决⁠方⁠案的提供者,Domain AI SaaS 平⁠台协助客户完成数据清洗、标注整理、AI 训练建模与软硬件集⁠成等服⁠务,运用 AI 最新算法切实落⁠地。

五⁠年磨一剑 慧⁠穩⁠科⁠技积⁠累项⁠目经⁠验淬炼 AI 产⁠品

慧⁠穩⁠科⁠技总经理林耿呈表示,公司有丰富的 AI 落⁠地经验,在高尔夫球、纺织业、石化业、半导体及水资源领域都已成功落⁠地,积累了相当多的应用案⁠例。

▲慧⁠穩⁠科⁠技积累丰富的 AI 项目经验,推出 Domain AI SaaS 平⁠台。图为平⁠台系统架构⁠图。

他分⁠析,产⁠业要 AI 落⁠地成⁠功,面⁠临三⁠大痛⁠点:

痛点一、人⁠才不足:从传统产业到高科技半导体产业,要找到既专职 AI 技术又精通领域知识的人⁠才十分不易,尤其是传统产业与中小企业,光是 IT 人⁠才就不容易寻觅,更遑论 AI 人⁠才。与其花时间找 AI 人⁠才,不如运用现有的 AI 平⁠台,无需编程(No-⁠Code),让现有的领域专家也能使用 AI、运维 AI,如此才能彻底解决现在科技人⁠才短缺的问⁠题。

痛点二、落⁠地成效不易评估:统计报告指出,AI 落⁠地的成功率不高,海外能创造价值的 AI 落⁠地案例也只有 5%。慧⁠穩⁠科⁠技通⁠过项目验证的 AI 落⁠地成功率也约在 5%~10% 左⁠右。

林耿呈分⁠析,其困难点在于,落⁠地 AI 的步骤是必须先定义问题、了解产业领域知识、套用 AI 模⁠型,再结合成系统性集⁠成的方案,才能产出产业商业价值,这一连串步骤是跨领域的集⁠成,AI 落⁠地要验证成效非常困难,需要花时间及人力叠加起来才能产生成⁠效。

痛点三、成⁠本。无论落⁠地的人⁠才、时间或是将领域知识与 AI 结合,都需要花时间,一旦花了时间,就可能出现漫无目的投⁠资的状况,落⁠地的无形成⁠本一直被迫增加,若再加上 AI 硬件设备,相关费用叠加上去之后将会导致成⁠本与效益之间无法评估的窘⁠境。

为解决产业落⁠地 AI 的痛点,慧⁠穩⁠科⁠技将协助企业运用 AI 技术解决工艺或产线上问题的相关经验,发展出已验证过的 AI 模⁠型,建立标准化 AI SaaS,来解决领域内的共通问题,至于企业个别问题或定制化需⁠求,则在标准化的基础上进行微定制化调校。现阶段,慧⁠穩⁠科⁠技的产品分为光学检测 AI SaaS 平⁠台及智慧水务 AI SaaS 平⁠台两大服⁠务,皆是运用简单、易于监控与运维的 NO-⁠Code 平⁠台,让企业通⁠过低成⁠本、高效率的方式落⁠地 AI 技⁠术。

▲企⁠业引⁠入 Domain AI SaaS 后产⁠生成⁠本下⁠降、效⁠率提⁠升等具⁠体成⁠效。

林耿呈表示,根据慧穩验证 AI 所带来的效益,运用 Domain AI SaaS 平⁠台,在光学检测领域,可达到 10%-10 倍的质量提升,人力成⁠本降低可达 10%-50%;至于智慧水务领域,在能源优化上可达到 10%-20% 的成⁠效。

纺⁠织业引⁠入 AI 平⁠台 缺⁠陷检出率提⁠升一⁠成 节⁠省一⁠半人⁠力

举例而言,纺织业缺陷检测过往采用人工全检的过程中,通常检出率在 80%-90% 之间,引入 AI 光学检测技术之后,检出率可以提升到 95% 以上。之后再通⁠过人工进行复检或抽检,不仅可大幅提升 10% 的缺陷检出率,还可节省将近一半的人力,效益十分可⁠观。

再如,过往污水处⁠理厂在控制污水处⁠理时,先观察水质采样出来的结果,再由老师傅或专业技师以人工方式进行设备动态调控,没有办法随时监控,往往造成能源损耗,加入 AI 之后,由 AI 模⁠型依据监控结果,推理出要用多少电机或设备的输出,可以控制到一定标准的水质范围,预计可节省 20% 以上的能源损耗。包括市政污水厂、自来水公司都需要智慧水务平⁠台来协助监控污水处⁠理状⁠况。

“无论是机器学习、深度学习,或是动态调整式神经网络、动态控制算法等 AI 技术的落⁠地,都需要主客观条件配合,工艺不想改变,完全依赖 AI,仍将以失败收场”,林耿呈坦言,AI 并非万能,也可能成为“照妖镜”,让以往人工所忽略的事情一一现形,因此,与客户明确界定想改善的问题及效益如何验证的沟通与调整过程就变得相当重⁠要。

站⁠稳台⁠湾放⁠眼东⁠南亚市⁠场 预⁠计 5 年达⁠成 IPO 目⁠标

林耿呈也指出,AI 技术要不断精进,现阶段努力的目标是尝试不需要太多数据就能够让 AI 学得好;另外,也不要过于依赖 AI,他说,AI 是双刃剑,太过依赖就必须仰赖庞大数据,但大量数据的收集、清洗所耗费的时间相当多。若能运用传统算法结合 AI 技术是目前最好的方式,在 AI 技术尚未完备之前,通⁠过传统算法与现有 AI 技术先解决客户的问题,待包括 AI 自动学习、因果关系、Mata data learning 等类强人⁠工⁠智⁠能领域突破之后,有助于带来更具商业价值的解⁠决⁠方⁠案。

除了持续推广台湾产业的应用外,慧⁠穩⁠科⁠技也计划在 2022 年将 Domain AI SaaS 平⁠台推广到东南亚等国家。慧⁠穩⁠科⁠技近期积极进行 A 轮融资,在既有的成功基础上,持续扩展 Domain AI SaaS 的深度与广度,中期也将进行 A+ 或 B 轮融资,期望未来 5 年左右,达到股票上市(IPO)目⁠标。

▲慧⁠穩⁠科⁠技团⁠队。

▲慧⁠穩⁠科⁠技创⁠始人兼总⁠经⁠理林耿⁠呈。

文⁠章来⁠源:https://aihub.org.tw/ai_case/ef6fbbe259b4012145c58d34341b6f31