徐宏民
台灣大學信息工程学系教授
台灣大學信息工程学系教授，曾任富士康集团与Stellantis合资车用科技公司技术长暨副总经理，推动ADAS及智能座舱系统产品进入全球车用市场。纽约哥伦比亚大学电机博士，专精于机器学习、电脑视觉、自驾车、机器人等领域。为讯连科技研发团队创始成员，慧景科技（thingnario）共同創始人，NVIDIA AI Lab計劃主持人；曾任IBM华生研究中心及美国微软研究院客座研究员。担任多家科技公司AI策略顾问，习惯从学术与产业双重视角检验技术发展的机会与挑战。<br>
产品化物件侦测技术(一)
在深度学习影像研究中，最时常被拿来展示的，应是「物件侦测」(object detection)技术，其目的为在给定的影像中标定出有兴趣的(目标)物件，提供物件位置边框以及类别(如人、车、单车、巴士、号志等)。
2021-04-07
跨越深度学习技术产品化的障碍
即使深度学习技术在各个领域带来突破，甚至逐渐翻转各种产品服务，可是还能听到产业界对于这些新颖的研究能否应用到产品上抱持著怀疑的态度。
2021-03-24
推进空间感知技术(一)
这阵子关心车辆安全技术以及新能源车产业的朋友，目光焦点都在某辆开启Autopilot(自动辅助驾驶)在高速公路发生意外的车子。大致状况是在高速公路光线良好的情形下，前方内车道一辆白色货柜车倾覆，其他驾驶人减速绕道而行，而这部在Autopilot模式的车子却直接驶入货柜车厢。大家好奇，这显而易见的障碍，应该是目前快速发展的深度学习技术或是各种傳感元件可以侦测得到，而车子应可以自动绕道或是停止，为什么失误？或是从这个意外我们可以学习到什么？
2020-06-23
出卖你的文字、照片与设备
目前绝大部分的软硬件服务都竭尽所能的收集使用者數據，包括網絡浏览纪录、对话、参加的群组、喜好文章、照片、购物纪录、打卡位置、音乐歌单等。透过这些信息可以推估使用者属性、喜好、甚至政治倾向，富含商业应用。而快速发展的智能技术，更推升了使用者數據的价值。
2020-06-03
芯片速度是唯一竞争优势？
原本每年3月在硅谷召开的GTC–NVIDIA GPU技术大会，今年因疫情关系，转为在線会议。最能揭示NVIDIA未来技术走向以及众人期待的CEO黄仁勋主题演说，也在硅谷居家防疫下，改到5月中以他家的厨房为主舞臺展开。从2016年开始参加GTC会议，当大家这几天讨论崭新的Ampere技术让A100 GPU速度提升多少时，反而嗅到在这酷炫技术展示之外的商业企图心。
2020-05-19
翻新ISP设计？
影像信號处理器(ISP，Image Signal Processor)是每个鏡頭(摄影机)的核心，主要是将影像傳感器的信號输出接续转换为标准的全彩(如sRGB或类似色彩表示、或进而压缩为适当格式)。其主要过程包括去马赛克、降噪、白平衡、曝光校正、锐化、色彩转换、编码等复杂的模塊。
2020-05-05
视讯識別的技术与机会
急速增加的摄影机使得监看人力逐渐无法负荷，「视讯識別」一直是长久以来安全监控领域的杀手级应用。但碍于技术发展，过去不曾真正落实，直到近年来深度学习技术中卷积網絡(CNN)的高度发展，才激励产业与学界重新检视视讯識別的机会。在应用上，视讯識別可以满足诸多需求：例如影片拍摄分类，安全监控中的摔倒侦测、尾随进入建筑、爬墙，购物情境中的产品销售热区、结帐安全，自驾车中的事件判断，或是医疗照护中的老人看护、复健动作侦测等。
2020-04-28
智能技术快问快答：人才篇
基于过去产业及学术经验，很幸运一直有机会与协助企业将这些前瞻智能技术落地为产品，过程中的挑战，不外乎「人才」以及「技术」两大类。许多资通讯产业的前辈们，也时常提出类似的问题，本文先就大家常询问的「人才」问题简短回答。
2020-04-21
防疫推升技术新需求
让世界措手不及的COVID-19(新冠肺炎)疫情，冲击资通讯产业链。典范转移，也推升了新技术的需求：各国不断寻找有效、快速的检测、治疗技术，甚至全球被迫采用全新工作、生活型态。这样新的模式，也必然会产生新的需求。
2020-04-14
美国国防部也在用　「可解释的智能技术」是什么？
现今诸多机器学习应用都呈现超越人类的效能，技术的突破在于我们可以训练具庞大参数的机器学习模型；从传统仅使用几十个参数的方法(如SVM)提升到包含数千万(或数十亿)参数的深度学习網絡，而且正逐步渗透各领域。
2020-01-21
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