鑫蕴林科前进CES、MWC 5G AIoT 产品抢攻智能监控商机 智能应用 影音
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鑫蕴林科前进CES、MWC 5G AIoT 产品抢攻智能监控商机

  • 林佩莹台北

鑫蕴林科创始人暨董事长谢源宝博士。DIGITIMES摄
鑫蕴林科创始人暨董事长谢源宝博士。DIGITIMES摄

受惠于芯片算力大幅提升,AI演算法快速进化,并广泛被运用于自动驾驶、智能交通、智能制造、智能城市、智能医疗等领域中。如在智能制造场景中,AI技术不仅优化产线的制造流程、提高生产效率、检测产品品质外,也可落实人员进出管控、生产环境监测、工业作业安全等工安应用。事实上,公共环境监控也是智能城市非常重要的一环,不只可搭载移动载具用以道路日常巡检,达到智能城市治理,也可有效降低犯罪事件发生,提升民众的居住安全。

市面上有不少智能监控方案,但鑫蕴林科( Linker Vision)认为传统智能监控方案有两大缺点难以克服。首先是训练AI模型时需收集大量数据并将数据进行标注,初次建置模型就得耗费大量人力与时间成本,以致AI应用难以落地,并拖累解决方案的部署时间。其次,AI模型无法持续优化,当环境产生变量时无法适时因应,整体识别能力难以泛化,日益复杂的场域也无法将成功的AI服务进行大量复制。

Large Vision Model加速AI模型开发与迭代的流程,提升10倍以上的效率。鑫蕴林科

Large Vision Model加速AI模型开发与迭代的流程,提升10倍以上的效率。鑫蕴林科

鑫蕴林科创始人暨董事长谢源宝博士指出,我们在自驾车领域已累积许多经验,为Sony、Bosch等国际车厂提供高复杂度的数据处理服务,在智能制造领域为台积电、台塑等大厂提供智能监控端到端解决方案。

看准智能制造、智能城市等对AI影像识别解决方案的强烈需求,鑫蕴林科以独家开发的大型视觉模型(Large Vision Model)技术为核心,发表DataVerse持续学习AI平台,并透过与边缘运算硬件夥伴合作,及使用 Amazon SageMaker加速AI模型开发及迭代的流程,提升10倍以上的效率,同时结合AWS Panorama有效减少我们AI模型边缘部署50%以上的时程,打造出通用标准的5G AIoT软、硬件完美整合,全球推出可持续学习迭代优化的Vision AI平台,大幅缩短企业部署智能监控方案的成本与时间。

鑫蕴林科5G AIoT方案可应用于工厂的安全监控,如管线锈蚀、气体泄漏等设备监控、禁区管理、火灾黑烟侦测预警、员工异常行为等,以及检测潜在的危险或安全风险侦测。目前智能制造客户涵盖半导体、石化、钢铁、制造、物流和环保等,且扩大到智能城市应用,并与高雄市和台南市政府保持紧密合作。

大型视觉模型加持 加速智能监控方案落地

专注于大型视觉模型(Large Vision Model)开发和应用的鑫蕴林科,其所推出的5G AIoT 方案具备加速开发(Acceleration)、提升泛化性(Generalization)、服务高度复制性(Service Replicability)等三大特色。首先在加速开发部分,提供高效自动标注工具和大规模图像模型,助企业缩短开发周期,达到快速构建和部署视觉AI应用。其次在提升泛化性部分,则是以多模态AI搭配持续学习能力,让Vision AI模型能被广泛应用在不同环境,满足多元场景的使用需求。最后,服务高度复制性则是诉求让解决方案和服务可复制,以便能应用于多个领域中。

鑫蕴林科全球市场开发经理刘芮安说,5G AIoT 方案为云端边缘整合方案,包含进阶影像分析、数据管理、自动标注、模型监控等功能,同时提供快速部署与监控的功能,让企业能掌握整体环境的状况。尤其,鑫蕴林科运用Amazon Web Services(AWS)平台进行Vision AI模型训练与优化工作,若日后用户有需求,可透过AWS Marketplace 轻松取得最新版本Vision AI,应付不同场景的使用需求。

刘芮安进一步表示,我们很荣幸受邀加入亚湾新创园与AWS联合创新中心计划,利用AWS云端技术加速产品开发,为客户提供更多元服务,扮演进军国际市场的后盾。

随着在台湾市场已累积丰硕成功案例,2024年鑫蕴林科将全力拓展全球市场,透过与当地合作夥伴合作方式,将5G AIoT方案推广到越南、泰国、新加坡等东南亚国家,以及欧洲和北美市场。因此,公司将于2024年CES展会上推出全新产品,并于MWC展会上持续进行产品推广,展示解决方案的特色与优势,期盼借此争取更多关注与合作机会。