英業達（2356）搶攻智慧城市商機，子公司英研智能移動（AIMobile）攜手光學影像大廠Canon（佳能），結合雙方擅長的影像系統優勢及人工智慧深度學習技術，以AI打造智慧城市路網。
佳能將提供安全監控設備市場與光學影像技術的解決方案，結合AIMobile前端AI智慧影像分析盒，提供深度學習分析演算技術，鎖定智慧交通市場利基，推動安防領域進入AI智慧化時代。
英業達總經理巫永財表示，英業達2年前開始投入一部份資源作AI研究，分為智慧製造、智慧醫療及智慧城市三大面向。這次雙方合作落地以物件偵測為主，佳能的攝像機如「眼睛」，以輝達晶片為基礎的AI Box則扮演大腦，大概99%運算都能在邊緣解決，很少部分要回到伺服端，符合將來推廣邊緣伺服器的方向，也有助改善台灣交通。
AI Mobile總經理張國彬指出，在英業達資源幫助下，公司近年積極研發AI邊緣運算應用，智慧城市需要大量數據和情境，台灣交通環境很適合發展具備亞洲特色的應用情境，也成就雙邊攜手合作積極拓展台灣市場。他也透露，以台灣為試驗場域後，未來不排除將合作模式推向東南亞等海外市場。
市場研究機構Marketsandmarkets 指出，影像監控的市場產值，將以每年13.1% 複合成長率的速度成長，從2018年368.9億美元，成長至2023年683.4億美元。機器學習（ML）與深度學習（Deep Learning)）等 AI技術，將是提升監控系統效能，實現更多應用的關鍵。
佳能表示，智慧交通發展是未來智慧城市的重要基礎，包括智慧執法、智慧停車、智慧監控、智慧路燈及公車司機安全防護等以大數據分析為基礎的智慧交通服務等在台灣展開應用，過去交通規劃多是以歷史數據為依歸，而在 AI 邊緣運算的應用下，便能以即時數據為藍本，掌握即時路況，如流量偵測、科技執法、意外警訊等，提供主管機關依據實際狀況進行決策評估。
舉例來說，AIMobile已與高雄交通局合作案推展AI車牌辨識，透過深度學習讓電腦事先被教育專注在影像的物件特徵上，偵測道路情境進行辨識，不受傾斜角度及天氣因素影響，透過大量影像學習辨識，準確度更可高達98%，採用 AI 技術在前端分析操作就能完成辨識，大幅降低傳統車牌辨識對後端伺服器、頻寬、儲存容量與成本的負擔。
未來智慧交通城市中 ，佳能與 AIMobile 同步實現科技執法及智慧路燈等應用，近年最熱門的「科技執法」，可以24小時監控，透過「AI違停偵測系統」，監控公車與計程車停靠專區的違停車輛，在LED 警示看板顯示後未駛離，就會從後台出單裁罰，大幅降低員警值勤站崗的負擔，提升道路安全係數。
此外，針對台灣智慧交通發展，歐美行車辨識技術與亞太地區實際的路況落差大，包括機車密度高、混合車流加上道路招牌多、道路使用方式複雜等因素差距，若直接使用歐美技術可能導致判斷失誤，而台灣複雜的交通路況很適合作為系統輸出東南亞地區的前導測試場域，創造智慧交通新商機。（吳國仲╱台北報導）
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