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義隆電子智慧交通布局,用 AI 管理號誌路口交通不打結

交通尖峰時段,總是可以看到員警風雨無阻地站在路口指揮交通,現在只要安裝 360 度魚眼鏡頭,結合 AI 影像辨識技術,就可以依據車流量及左右轉車輛多寡控制紅綠燈,讓行車更順暢。這項由義隆電子所開發的「城市車流解決方案」,改善了從竹北到竹科的交通,將原本 16 分鐘的通勤時間縮短為 6 分鐘,更降低交通事故的發生率。

 

義隆電子董事長兼總經理葉儀皓

 

 

鎖定利基市場,做到世界第一

 

「 AI 我們起步比較晚,亞馬遜、Google、IBM、蘋果也都在做,我們不一定要跟這些大象去競爭,要找他們沒有看到的利基市場,而且一定要做到世界第一,這樣才有機會。」談起智慧交通, 義隆電子董事長兼總經理葉儀皓顯得信心滿滿。當初靠著鎖定利基市場,取得觸控 IC 龍頭地位, 現在切入 AI 領域,葉儀皓同樣跳脫框架思考。

 

義隆以旗下子公司一碩科技所開發的魚眼鏡頭, 結合本身 IC 設計的能力,將主力放在較新的邊緣運算(Edge Computing),與臺大人工智慧中心合作開發城市車流解決方案,在硬體端就能完成大量影像處理,降低對雲端運算能力的需求,省下來回傳輸資料的時間,更能即時掌控路況。

 

這項城市車流解決方案曾獲得「亞洲 矽谷物聯網產業大聯盟」票選第一,也在 2018 年代表臺灣到丹麥哥本哈根參加智慧運輸世界大會。相較於其他國家提出的智慧交通解決方案,葉儀皓表示,雖然美、日也有公司以 360 度魚眼鏡頭監測車流,或 90 度角監測車流結合 AI 辨識,但運用360 度魚眼鏡頭結合 AI 技術,只有臺灣才有。更重要的是,臺灣有很多摩托車,這是其他先進國家沒有的情境,對於進軍交通環境與臺灣近似的東南亞市場,有很大的幫助。

 

 

AI 提升影像辨識率 交通控制更即時

發展 AI,得先要有大數據,有了大量的使用情境, 人工智慧才能深度學習,一碩的監控系列本來就有大量交通數據,不必依賴開放資料或重新取得數據,已經站在領先的起跑點上。

 

在硬體方面,魚眼鏡頭的安裝相當簡便,只要一顆就能取代多支傳統攝影機,克服天候和環境限制,提供清晰的影像。產品裡搭載影像處理晶片, 原本夜間車流影像辨識率較低、公車和摩托車辨識不易等問題,在結合 AI 影像辨識技術之後, 日夜間都有九成五以上的辨識率;不管是小客車、公車或摩托車行進,都能立刻標記,包括摩托車專用車道、調撥車道的車流,無一遺漏。很多 AI 都在雲端運算,但義隆在產品端就已經做好處理,掌握了路口的車流,就能調控紅綠燈秒數,改善交通壅塞的情況。

 

 

業界出題,學界來解決

 

以往學校做 AI 比較偏重學術發表,但這次以義隆的需求為主,業界出題,學界來解決。「一開始一秒鐘只能拍兩張,拍到的時候,車子都已經跑掉了,後來臺大慢慢調整,從一秒十幾張,到現在一秒鐘可以拍到二十幾張,時速 70 公里以下的車輛都能拍到。」對於雙方合作的成果,葉儀皓十分滿意,「雖然我們不以發表論文為目的, 但城市車流解決方案絕對是業界領先,也適合作為學術論文發表。」

 

AI 剛開始發展的時候,比較局限在軟體工程領域,當硬體廠商加入之後,軟體工程師往往不了解產品端的需求,為產品商業化增加不少難度。義隆與臺大以同步開發減少溝通過程中產生的落差,提升彼此的合作默契,像是有些作法可能會導致成本大幅增加、有些運算希望在產品端就能處理,有了這次經驗,學校也比較知道原來業界要的是什麼。

 

不過,葉儀皓也提醒,由於 AI 比較先進,有時候業界開的規格不夠完整,往往開發兩、三一年後才發現必須修改,這時要花上更多時間,有些學校團隊可能不願意,「要做到最有競爭力,而不是以時間為主,除非願意和產業一起合作,而不是只看重論文發表,否則雙方很難合作。」

 

 

進軍東南亞,擴大智慧交通布局

 

目前,一碩的魚眼鏡頭已經在新竹 400 個路口安裝,其他地區如宜蘭東澳隧道出入口、內湖科學園區也都有裝設,東南亞市場中,菲律賓宿霧已經安裝,泰國、越南等地也正在洽談中。葉儀皓表示,未來一碩將偏重智慧交通,義隆以影像處理晶片支援,除了交通號誌的監控,將推出更多相關應用。比方,大型車的盲點偵測警示系統, 當感應到車體周邊有物體靠近時可發出訊號警告;利用臉部辨識判斷駕駛是否符合安全駕駛的狀態;在科技執法方面,運用影像辨識技術監測違規停車、停車格收費等,透過 AI 技術,讓城市交通更完善。

 

義隆電子董事長手上的魚眼鏡頭正是「城市車流解決方案」的祕密武器。義隆電子董事長手上的魚眼鏡頭正是「城市車流解決方案」的祕密武器。

 

 

針對行政院所推動的「數位國家.創新經濟方案」,葉儀皓認為,南向政策應該與科技產業結合,尤其是智慧城市,需要大量數據和情境,臺灣的環境很適合發展具備亞洲特色的應用情境。臺灣有很多優秀的人才和團隊,而政府掌握了很多場域和情境,像是醫療、農業、畜牧等,應該思考如何提供資料和場域或用監理沙盒的方式, 讓科技產業去努力。

 

AI 需要場域可以實驗,然而在現行法規之下,企業可能面臨一些問題,葉儀皓指出,「以前我們不需要和政府打交道,但公共建設要公開招標, 如果等到有競爭者出現,已經失去市場先機,以產品本身的先進規格寫入標案,承辦人員又擔心會圖利廠商。」還有主管機關的歸屬,以智慧交通為例,究竟是交通部、科技部,還是經濟部?「政府部會需要整合,而整合的態度將會影響臺灣產業的發展,不要讓企業一個一個去敲門。」AI 正在成長的勢頭上,只有產官學一起合作,臺灣才能在智慧城市取得領先地位。


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