月份彙整: 2022 年 12 月

東南亞二手車平台Carsome收購新車內容平台iCar,成馬來西亞第一隻獨角獸!

汽車市場 Carsome Group 已同意從 Catcha Group 手中收購在澳大利亞上市的 iCar Asia 19.9% 的股份。

Carsome 和 Catcha 還向 iCar Asia 的獨立董事提出聯合提議,從 iCar 的股東手中收購剩餘的 80.1%。

Carsome 在一份聲明中表示,總交易估計價值超過 2 億美元。它將使得這家新創公司的估值提升到 10 億美元以上,使其突破獨角獸的水平。

Carsome 在馬來西亞、泰國、印度尼西亞和新加坡經營在線二手車買賣平台。與此同時,iCar Asia 是這些市場中領先的汽車上市和內容平台。

兩家公司合併後將提供一個共同的生態系統,以幫助經銷商採購、宣傳和銷售汽車,並幫助消費者購買和銷售汽車。此次收購將為 Carsome 提供一套擴展的端到端解決方案,涵蓋整個汽車買賣價值鏈。

Carsome 表示,這筆交易將鞏固其作為東南亞最有價值的線上汽車市場的地位。據報導,合併後的公司希望在2021年達成超過10億美元的收入,每年交易約十萬輛汽車。

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作為交易的一部分,Catcha Group 將成為 Carsome Group 的股東。Carsome 的聯合創始人兼集團首席執行官 Eric Cheng 將領導 Carsome 集團擔任首席執行官。他將與 Catcha Group 聯合創始人兼集團首席執行官 Patrick Grove 合作,推動合併後公司的進一步發展。

「這個整合將踏出該成為該地區最大的汽車集團的第一步,在收入、用戶群、最大的即時刊登和最好的端到端履行能力方面」,Cheng說。

此舉是在 Carsome 的競爭對手 Carro 表示,在由軟銀牽頭的 3.6 億美元 C 輪融資之後,它正在考慮潛在的美國 IPO,這筆交易將這家新加坡公司推向獨角獸地位。

編譯:Fang Hsuan Hsu 核稿:William Lin 延伸閱讀:

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来源链接:https://techbyeast.com/2021/07/15/%e6%9d%b1%e5%8d%97%e4%ba%9e%e4%ba%8c%e6%89%8b%e8%bb%8a%e5%b9%b3%e5%8f%b0carsome%e6%94%b6%e8%b3%bc%e6%96%b0%e8%bb%8a%e5%85%a7%e5%ae%b9%e5%b9%b3%e5%8f%b0icar%ef%bc%8c%e6%88%90%e9%a6%ac%e4%be%86%e8%a5%bf/

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台灣宏碁智醫搶進泰國、印尼,眼科AI 輔助診斷軟體再獲醫材許可

宏碁旗下子公司宏碁智醫(Acer Healthcare)打造的眼科 AI 輔助診斷軟體 VeriSee DR,自去年獲台灣衛福部食藥署醫材許可證、今年初進入東南亞的泰國醫療市場後,宣布取得印尼醫療主管機關 Ministry of Health Repulic of Indonesia 核發的醫材許可證,成為台灣首件落地印尼的眼科智慧醫材。

印尼總人口約近 2.7 億人,由於飲食文化緣故,該國在 2019 年糖尿病患者多達 1,000 萬人,排名全球第 7、亞洲第 4。

根據資料顯示全球糖尿病患者預計會有超過三分之一發生糖尿病視網膜病變,這種病變隨著罹病時間越久、發生風險越高;病變初期可能毫無症狀,導致患者篩檢率過低,等到病發時已有明顯病變,不僅影響生活更需要大筆治療成本。

宏碁智醫開發的 VeriSee DR 積極布局東南亞市場,陸續取得多國醫療主關機關許可並導入當地市場,預期將能協助解決醫病落差,提升糖尿病患者照護情況。另一方面,VeriSee DR 使用電腦邊緣計算技術,無須網路即可進行眼底影像篩檢判讀,可有效縮短檢測時間,輔助醫師盡快找出高風險的糖尿病視網膜病變患者,盡早轉介專科醫師進一步診療。

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(首圖來源:)

科技新報(TechNews)於2013 年下半年成立,是一群對資訊科技、能源、半導體、行動運算、網際網路、醫療、生物科技具有高度熱忱與興趣的產業與新媒體人士所共同組成的時代新媒體,以產出有觀點與特色的原創文章為主要任務。

来源链接:https://techbyeast.com/2021/07/16/%e8%90%bd%e5%9c%b0%e6%b3%b0%e5%9c%8b%e5%b8%82%e5%a0%b4%e5%be%8c%ef%bc%8c%e5%ae%8f%e7%a2%81%e6%99%ba%e9%86%ab%e7%9c%bc%e7%a7%91-ai-%e8%bc%94%e5%8a%a9%e8%a8%ba%e6%96%b7%e8%bb%9f%e9%ab%94%e5%86%8d/

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新加坡 MiRXES開發多發性癌症早期檢測,獲中資、泰國卜蜂集團資金

MiRXES 是一家新加坡生物技術公司,開發基於 RNA 的疾病早期檢測測試,今天宣布已在 C 輪融資中籌集了 7700 萬美元。

本輪融資由華潤正大生命科學基金領投,該基金由華潤集團與正大集團合資,華潤集團是中國中央企業控股集團,曾作為中國各進出口公司在香港的總代理;正大集團在台灣稱,由泰籍華人謝氏兄弟創辦,是泰國首富)。全球醫療保健投資公司 Rock Springs Capital、Charoen Pokphand Group(泰國卜蜂集團,在中國稱為正大集團)和新加坡投資公司 EDBI 跟投。

延伸閱讀:

來自美國、新加坡、中國和香港的老牌金融機構,包括建銀國際和Keytone Ventures也參與其中。本輪融資使 MiRXES 自成立以來的總融資額達到 1.2 億美元。

新投資將主要用於資助 MiRXES 的多癌早期檢測管道的開發和商業化,這些檢測用於尋找血液中的 microRNA 以及癌症和免疫細胞釋放的其他分子特徵。

該公司目前與新加坡、美國、中國、義大利和日本的領先學術和臨床機構合作,對肺癌、結直腸癌、肝癌、乳腺癌和胰腺癌進行大規模臨床研究,共招募了 30,000 多名參與者。

MiRXES 還將使用部分資金來加速監管部門批准和採用 GASTROClear,這是一種用於早期檢測胃癌的 RNA 驅動的血液檢測,在中國、日本以及亞洲、歐洲和美洲的某些高比率國家胃癌。GASTROClear 的多癌早期檢測管道於 2019 年推出,包括肺癌、結直腸癌、肝癌和乳腺癌的篩查測試。

該公司的中國業務正在啟動一項 12,000 人的前瞻性臨床試驗,以尋求將 GASTROClear 註冊為中國國家藥品監督管理局的篩查試驗。在該測試獲得批准的市場中,MiRXES 正在與醫療保健、保險和實驗室合作夥伴合作,使有患胃癌風險的人群更容易使用 GASTROClear。

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為實現增長預期,MiRXES 將在未來兩年內將其全球人才庫增加一倍,達到 400 名員工,並在主要市場建立了大量的研發、數據科學和商業團隊。

“有了這筆新資金,MiRXES 將提出我們的計劃,提供全面的非侵入性篩查測試組合,用於六種主要癌症的早期檢測,並擴大我們平台 RNA 技術在心血管、代謝和傳染病研究和全球診斷,”聯合創始人兼首席執行官周立涵博士說。

MiRXES 成立於 2014 年,是新加坡科學、技術和研究機構 (A*STAR) 的衍生公司,在新加坡國立大學 (NUS) 的大力支持下,開發了用於疾病早期檢測的 RNA 驅動測試,其管道在多種癌症類型,以及心血管、代謝和傳染病。

它在中國、日本和美國開展業務,並在全球超過 45 個國家/地區開展商業活動。

為應對 2020 年的 COVID-19 大流行,MiRXES 與 A*STAR、診斷開發中心 (DxD) 和陳篤生醫院 (TTSH) 密切合作,批量生產新加坡首個獲得授權的 COVID-19 RT-PCR 測試的 Fortitude Kit . 自 2020 年 2 月以來,全球已部署了超過 700 萬個 Fortitude Kit。

編譯:hsiang,核稿:William Lin,新聞來源:

来源链接:https://techbyeast.com/2021/07/16/%e6%96%b0%e5%8a%a0%e5%9d%a1-mirxes%e9%96%8b%e7%99%bc%e5%a4%9a%e7%99%bc%e6%80%a7%e7%99%8c%e7%97%87%e6%97%a9%e6%9c%9f%e6%aa%a2%e6%b8%ac%ef%bc%8c%e7%8d%b2%e4%b8%ad%e8%b3%87%e3%80%81%e6%b3%b0%e5%9c%8b/

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拼多多團購模式能在印尼發展嗎?獨角獸為何沒有跟進

社交電商拼多多及其社交電商模式在中國迎來了電子商務的新階段,中國電商巨頭紛紛效仿。這種消費者匯集訂單以享受大幅折扣的模式在印尼也具有潛力,特別是針對較二、三線的城市或農村地區等許多服務不足的消費者。但要在印尼使這種模式奏效,它需要的不僅僅是複制貼上拼多多的方式。

Insignia Ventures Partners 的創始管理合夥人 Yinglan Tan 表示:「這並不像通過應用程式提供市場和促進這些交易那麼簡單。」

正如社交商務新創 Super、Chilibeli 和 KitaBeli 所展示的那樣,線上到線下 (O2O) 方法似乎是一種可行的方法。主要電子商務參與者也不可避免地會仔細觀察:Bukalapak、Tokopedia 和 Grab 等公司也特別涉足 O2O 領域。

但有理由相信獨角獸——擁有數千名員工、其他(和更有前途的)業務線,以及投資者的期望,在進到團購市場沒有什麼優勢。在印尼這樣地理環境分歧的國家,小公司更靈活的方法更可能會勝出。

打入二、三線城市的關鍵

社區團購是一種超本地化的社交商務方法,它將居住在附近的多個人組織起來,以便他們可以通過批量購買,集體討價還價。作為社交商務的一個子集,社區團購在中國變得引人注目,美團和拼多多等大公司紛紛涉足該領域。

Insignia 的 Tan 發現,印尼顯然是社交商務的溫床。

他解釋說:「『社交商務』的吸引力在該地區的二三線城市引起了共鳴,那裡的成本不僅是唯一的關鍵痛點,而且缺乏基礎設施。例如,最後一英里補給卡車缺乏道路阻礙了『在這些地區更一致和更廣泛地分配各種貨物』。」

在印尼,社交商務領域湧現出多家新創公司,其中包括最近獲得由 SoftBank Ventures Asia 領投的 2800 萬美元資金的 Super,以及由 East Ventures 支持的 KitaBeli。該地區的電子商務巨頭也在關注這一領域。

「在中國,社交商務確實為 『電子商務公司』提供了滲透二、三線城市的能力,同時保持盈利。」一位不願透露姓名的地區獨角獸附近的消息人士表示。

Bukalapak 聯合創辦人兼前任執行長 Achmad Zaky 與 Bukalapak 合作夥伴。(Source:Bukalapak)

考慮到印尼電子商務總量的大部分仍然來自大雅加達地區,滲透二、三線城市確實是這些公司的優先事項。但與中國電商巨頭不同的是,團購模式在印尼電商獨角獸中更像是例外而不是常態。

相反,像 Bukalapak 和 Tokopedia 這樣的公司更喜歡專注於他們的線上到線下 (O2O) 夥伴行銷服務(即 Mitra Bukalapak 和 Mitra Tokopedia,Mitra在印尼語的意思是「夥伴」,類似聯盟行銷服務)。Mitra 夥伴行銷服務對 Bukalapak 尤為重要:它在 2020 年占公司收入的 15%。

兩種模型之間存在一些差異。與拼多多(或者,就此而言,印度尼西亞的社交商務初創公司)相比,Mitra 服務的社交成分可能較少。相反,通過社會團體匯集的訂單時,Mitra模型側重於攻warungs -由微型企業家經營的攤商-以改善該國的分散的供應鏈。

另一個關鍵區別是拼多多的團購完全在線上進行,而 Mitra 夥伴行銷服務主要是 O2O 模式。Momentum Works最近的研究顯示,這是因為印度尼西亞 1620 億美元的零售市場中有 80% 仍由線下渠道主導,例如超市、超市和生鮮市場。

印尼零售市場價值(以美金計)(Source:TechInAsia)

雖然通過 Mitra 夥伴行銷服務或社交商務新創公司整合需求會帶來更好的價格,但印尼玩家很難在拼多多上提供相同類型的折扣,拼多多讓二、三線城市的討價還價消費者可以購買同樣多的商品,因為便宜了 90%。

與此同時,還有其他更緊迫的問題。例如,在更偏遠的地區,某些物品如果不是稀缺,就是價格過高。

East Ventures 的合夥人 Melisa Irene 指出一件商品在印尼不同地區的價格如何不同。這首先是由於品牌或分銷商設定的定價系統。第二個原因是物流:目的地越遠,送貨所需的時間就越長,價格也越高。

但即使企業解決了這些痛點,直接獲得拼多多的價格可能仍然很困難。一方面,與印尼相比,中國的物流成本繼續便宜得多。

正如印尼電子商務獨角獸的執行長所指出的,拼多多能夠降價的另一個重要因素是中國龐大的製造業。這使得這家中國公司更容易省去中間商,將消費者直接與工廠聯繫起來。

「團購商業模式應該讓用戶獲得相同的價格,即使他們位於不同的地方。」艾琳說。

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為什麼獨角獸沒有優勢?

除此之外,如果 Bukalapak 或 Tokopedia 想要運行團購模式,這些 Mitra 聯盟行銷服務可以說是他們的優勢。畢竟,Mitra warungs可以作為社區組長,通過團購系統銷售商品,也可以作為取貨點。

另一個提供類似服務的玩家是 Grab,它的 GrabKios 應用程序使個人、warungs和微型企業家能夠最大化他們的收入。一位業內人士表示,如果十角獸進入團購對話,這將是一個優勢。

「當然,Grab 必須做好功課,找到合適的城市,找到合適的動態,提供最多的機會。」消息人士說。「但它幾乎可以放心,它已經擁有廣泛的售貨亭和售貨亭網絡。」

Insignia 的 Tan 指出,印尼的獨角獸企業主要專注於在城市地區建立用戶群。團購可能是更深入地滲透到二線、三線和農村地區的有效方式。

「雖然這些獨角獸也可以專注於向已經精通電子商務的城市地區提供社區團購,但那裡的痛點並不那麼強烈或引人注目。」他解釋道。

印尼的一個warung。(Source:Kudo)

但他也發現,與較小的新創公司相比,低層/農村因素會使獨角獸處於劣勢。一方面,在農村地區建立一個參與的用戶群可以說更難。社區團購也可能不適用於這些獨角獸提供的所有類型的產品或交易。

「快速消費品和新鮮農產品更適合團購,因為它們是共同需求。然後在這些產品類別中,偏好會因城市和地區而異。」他說。「這些關鍵考慮因素實際上使社交商務市場更有利於有前途的參與者,而不是老牌企業或獨角獸。」

畢竟,現有企業可能正在追逐他們認為更具可擴展性並能提供更大回報的機會。

如果獨角獸確實發現運營社區團購模式具有戰略意義,Tan 相信它可能擁有推動採用所需的關鍵物流資產和現金。另一方面,組織的規模實際上可能使縮短學習曲線和根據二三線城市的需求進行本地化變得更加困難。它也很容易最終成為企業的負擔,特別是如果利潤率最終太低。

Super CEO Steven Wongsoredjo 贊同 Tan 的想法,稱與獨角獸相比,較小的新創公司可以更容易地實現超本地化。最終,這將導致一個更加分散的空間,在印尼將有地理利基。

但對於盈利的、可持續的業務來說,一個利基可能就足夠了。Super 目前在東爪哇省運營,與大雅加達相比,該省的電子商務 GMV 較小。電子商務獨角獸仍然專注於大雅加達及周邊省份;另一方面,Super 甚至不存在於印尼首都。

Super 執行長 Steven Wongsoredjo。(Source:Super)

目前,它專注於其家鄉省份。但Wongsoredjo 估計,如果它進入印尼未受破壞的東部至少一個省,那麼該省的數量加上東爪哇的數量將與大雅加達的數量相匹配。

「我們會有不同的 DNA,這種差異可能成為競爭對手進入的障礙。」他說。然而,獨角獸很快就會進入這個領域,因為雜貨和外賣一直是 Grab、Lazada 和 Sea 等公司的重要主題。

當大玩家在一線城市最大化市場時會發生什麼?社區團購可能是下一個自然步驟。如果他們想進入這項業務,有幾種選擇:從頭開始創建新服務,或是與現有參與者建立合作夥伴關係(甚至是併購)。

Tan 看到電子雜貨的發展軌跡,如 Mitra 夥伴行銷服務,也朝著整合方向發展,以改善經濟狀況。「這意味著獨角獸可能只是選擇使用他們的資金來買斷玩家,而不必從頭開始構建這項服務以及所需的運營和基礎設施。」他說。

將電子商務巨頭龐大的網絡與超本地化專業知識相結合?看起來是個不錯的搭配。

(編譯:Clementine Wang,核稿:William Lin,新聞來源:)

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台灣大投資越南電商Tiki助抗蝦皮,台商資本大出海時代來臨!

編輯分析:繼PChome領投香港物流新創Pickupp後,擁有momo購物網的台哥大也出手投資香港電商Tiki,台商資本大出海時代來臨!

台灣大宣布認購越南本土最大電商TIKI GLOBAL特別股,取得2.7%股權,這是總經理林之晨年初宣布「超5G策略」要前進東南亞市場啟動策略投資及併購行動後,首度出擊。

台灣大宣布,此次注資條件包括IPO(首次公開募股)保證報酬率10%、優先清償權,總購買股數達759,586股,每單位價格26.3301美元,交易總金額19,99萬9,975.34美元,取得2.7%股權。來源:TikiTiki自建車隊。

延伸閱讀:

根據外電指出,Tiki剛在6月中完成一輪4350萬美元的公司債,使其估值來到6億美元,相當每股26.2美元,公司宣稱將辦理更多募資,以充實營運資金,而台灣大哥大購買Tiki價格與該公司每股淨值相當,公司表示該筆投資符合集團策略方向。

來源:TikiTiki是越南前3大電商,主要對手是Shopee,目前仍陷入苦戰中。

抗勁敵Shopee!Tiki一度欲併老五Sendo

越南是東南亞市場中成長最快的電商市場,僅次於印度,近1億人口中,有6800萬人會上網,網路普及度高,市場估2020年越南電商市場規模上看50億美元,年成長超過8成,不過該市場競爭也異常激烈。

Tiki是越南語詞「方便與經濟」的意思,創立於胡志明市,目前是大型本土電商,而整體越南電商戰場也面臨外資電商競爭,最大電商巨頭是蝦皮Shopee,對手還有The Gioi Di Dong及Lazada等,為跟Shopee競爭,Tiki一度計畫在2020年跟第5大電商Sendo合併,但最後並未成功。

從買書起家!Tiki股東顯赫:住友、京東

Tiki創辦人Tran Ngic Thai Son本來是軟體工程師,在2010年以自己手握的5000美元創業,自己打造電商網站,並從亞馬遜進口100本英文書銷售開始做生意。

到2013年,Tiki獲得日北住友商事入股30%,成為越南第一家獲得日資投資的電商新創,但隨著公司營運規模成長,也吸引了中國電商巨頭京東及新加坡Ubiquitous Traders入股,目前Tiki有3000位員工,每月訂單量上看200萬筆,有先進的倉儲管理系統與物流能力。來源:TikiTiki最初創立時是賣書,書也是目前的強項產品,因此又被稱為越南亞馬遜。

圖:Tiki有自建倉儲

不同於蝦皮是以C2C起家,有時交易的商品品質會難以掌握,Tiki是B2C電商起家,雖然後續也提供C2C服務,但主力仍是跟企業合作,品質跟服務較受肯定,其推出的快速送貨服務Tikinow,號稱2~3小時內送達而受到好評。

臭氧機推薦

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延伸閱讀:

Tiki強項產品是起家的書籍類,但目前也已發展為完整綜合電商,若訂單因缺貨等因素取消,Tiki會對客戶發出致歉信,並送折扣券作為補貼。另外,Tiki也推出直播功能TikiLIVE。協助電商以直播方式促銷商品。

面對資本雄厚的Shopee母公司SEA,Tiki除必須持續燒錢競爭,也加速籌資計畫,目前Tiki仍在虧損中。

TiKi計畫在越南IPO!台灣大哥大享10%保證獲利

Tiki在去年完成一次融資後,宣布將朝IPO努力,並試圖說服越南政府放寬電商掛牌上市限制,因為當地規範企業IPO前3年必須賺錢,但對電商而言,發展階段多半是燒錢拼用戶,而不是專注獲利,而台灣大哥大此次公布的注資條件中也有「IPO保證報酬率10%條件」,顯示Tiki確實有IPO計畫。

為何Tiki吸引許多外資、包括台灣大哥大入股?主要是因為,東南亞各國市場雖大,但語系複雜,各國法規及市場喜好也大不相同,有些市場偏好直播購物,有些市場信用卡普及率低,必須提供其他付款方式,投資地頭蛇成方便捷徑。

看好東南亞的跨境電商市場,PChomeSEA在2020年底也宣布與東南亞4大電商平台:越南Tiki、馬來西亞Youbeli、印尼BliBli、新加坡Qoo10合作,而此次台灣大哥大也入股Tiki,由於台灣大哥大是momo的大股東,未來是否有機會促成雙邊合作也受到矚目。

(本文授權轉載自數位時代,原文:)

長期聚焦於全球、台灣與中國等地最新的科技、網路、創業、數位行銷等議題的動態及趨勢。受到企業領袖與新世代菁英的喜愛,更引領台灣社會對「新商業」的關注與討論。

来源链接:https://techbyeast.com/2021/07/19/%e5%8f%b0%e7%81%a3%e5%a4%a7%e6%8a%95%e8%b3%87%e8%b6%8a%e5%8d%97%e9%9b%bb%e5%95%86tiki%e5%8a%a9%e6%8a%97%e8%9d%a6%e7%9a%ae%ef%bc%8c%e5%8f%b0%e5%95%86%e8%b3%87%e6%9c%ac%e5%a4%a7%e5%87%ba%e6%b5%b7/

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AI趨勢周報第164期:交通部未來4年AI重點:打造智慧交通數位神經中樞

交通部運輸研究所副所長黃新薰指出,交通部未來4年AI計畫重點是運用5G和AI,來發展智慧交通數位神經中樞,分析鐵公路監測設備產出的即時資料,來打造事故預警系統、壅塞熱點分析、即時狀況預測等。

圖片來源: 

攝影/王若樸

重點新聞(0402~0408)

 交通部     數位神經中樞     預警系統  

交通部未來4年AI重點:打造事故預警數位神經中樞

交通部運輸研究所副所長黃新薰在3月30日一場論壇上揭露交通部未來4年AI重點,要以5G和AI來發展事故預警、整體交通智慧化的交通數位神經中樞。

這個神經中樞的資料流架構可分為五層,首先是管理機關層及其基礎設施層,比如負責公路的高公局、公路總局,掌管VD、Etag、E-ticket、E-bus和AI監視器等公路監控設施,而負責軌道業務的高鐵、台鐵、捷運等單位,則擁有軌道偵測設備、平交道號誌和錄影機等鐵道監控設施。

這些監控設施所產生的資料先匯整成為數據層,比如公路產生的路況資訊、車隊軌跡、刷卡機電信數據,或是鐵道的軌道、平交道障礙物影像,再透過5G網路傳輸至分析層。

分析層就是數位神經中樞所在,能高速運算即時輸入的交通數據,來進行預測和模擬。分析層產出的結果,將用來發展決策層的4大應用,包括交通即時預警、壅塞熱點挖掘與分析、鐵公路事件預警和整體交通路網優化等。

除了數位神經中樞,交通部AI計畫還聚焦於道路人車衝突預警、無人機橋梁巡檢、軌道設施缺失檢測,以及交通行動服務(MaaS),比如以影像辨識AI偵測路面積水,來即時告知車輛改道,或是發展多元公共運輸工具預約平臺App,在尖峰時刻和交通熱點周邊提供接駁服務,並以AI來優化車隊管理和預約服務。

  聯合學習     臺灣人工智慧實驗室    資料隱私  

跨業訓練AI有新工具,臺灣AI Labs率先推出聯合學習平臺服務

要有好的AI,就要有夠多的資料。但這種集中式機器學習,對要兼顧資料隱私的企業來說,是一大藩籬。為解決問題,近年來國際興起聯合學習(Federated Learning)做法,也就是分散式機器學習,以共享模型來取代共享資料,讓資料不出門也能訓練模型。

這個風潮也吹向臺灣,國內最早發起FL專案的臺灣人工智慧實驗室(AI Labs),近日就推出首款FL平臺服務,可用於不同產業情境。該平臺設計了一個4階段的導入流程,首先是AI模型上架,也就是發起FL議題的盟主,須將模型上架(可從AI Labs的AI市集中挑選),其他想參與的使用者,就得訂閱加入,並以該模型進行臨床測試。

接著就是第二階段的初始AI模型開發。盟主和加盟者得先訂好AI研究協定,比如醫療影像AI的標註區域等,再由盟主匯入資料、透過半自動專家學習標註影像。訓練資料準備好後,就開始進行初始模型訓練,可使用AI Labs開發的TMI Lightning框架來訓練模型,再透過訓練器來優化,並進行模型微調和驗,最後將模型上板。

初始模型完成後就進入第三階段:聯合訓練。首先,聯盟成員得先擬定聯合學習計畫,並選擇訓練資料(比如影像等等),接著將初始模型部署到加盟者端,開始訓練。成果評估沒問題後,就將模型上板,要是表現不夠好,第三階段就重來一次。

最後一階段就是聯合驗證,在加盟端測試聯合訓練的模型表現。在這些過程中,AI Labs會扮演技術輔導角色,比如協助提供預訓練模型、標註模式定義,或其他系統操作輔導等。目前AI Labs由內部200人團隊,來提供技術支援服務。

  開發環境    DataSpell     資料科學  

開發者又有新工具可嚐鮮!新一代IDE DataSpell開放試用

JetBrains針對資料科學應用開發推出最新款IDE工具DataSpell,提供一個高效開發環境,讓資料科學家來探索資料分析、建立機器學習模型雛形。

DataSpell的特點是專為資料處理設計的介面,按資料相關功能來排序,舉凡工具視窗、主選單、操作等都依這個想法來布局,此外,DataSpell把程式碼庫視為一個工作空間,而非一個專案,因此用戶可在任務間切換、使用新筆記本,就像是重新使用已配置的環境一樣。不只如此,DataSpell也提供Jupyter筆記本原生支援和Python腳本支援,也包含許多用來處理資料和視覺化的工具。JetBrains也在積極開發DataSpell中,部分功能尚未完成。

  Oticon    台積電       助聽器 

助聽器大廠Oticon聯手台積電,要打造新一代AI助聽器

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示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號,就此轉換為在二維平面上直觀可見光訊號,因此能夠分析電氣訊號的時域性質。

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助聽器技術大廠Oticon聯手台積電,要以低功耗、高效能的晶片,來打造深度學習助聽器。Oticon自2005年開始,就以台積電晶片來開發助聽器,這16年來,已有數百萬臺搭載台積電晶片的助聽器銷往全球。

去年,Oticon新產品Oticon More採用台積電28奈米低功耗技術,打造出1.54億個電晶體的晶片,能執行由1,200萬個真實聲音場景訓練而成的DNN模型,來學習大腦辨識各種聲音,並做出相同反應。台積電也將繼續研究,來助Oticon打造新一代需強韌運算的AI助聽器。

  智慧製造     中華電信    化工業  

中華電信揭露5G專網4大智慧製造方案,化工業先試用

中華電信聯手子公司中華精測搶攻5G智慧製造商機,日前展示4大5G專網智慧製造解決方案,包括5G+AR生產環境戰情管理、5G+AIoT感測器、5G+邊緣運算系統、5G+AI等。

中華精測的化學槽液預警系統,就是例子之一。過去化學槽液定時更槽,但會浪費仍能使用的槽液,於是他們利用感測器蒐集數據,將這些數據建模、計算槽液剩餘壽命,來掌握槽液健康狀態。這個做法讓平均更槽時間延長約50%,節省藥水支出成本、維持槽液品質。

AWS    AI監測服務     異常指標  

AWS新AI監測服務用ML揪出異常指標

不只推出電腦視覺服務和設備偵測服務,AWS最近還發布一個AI監測服務Amazon Lookout for Metrics,可自動監控指標,或診斷異常現象,像是收入意外大幅降低,或大量付款失敗等事件。

為理解用戶資料,Lookout for Metrics利用偵測器來學習資料,用戶可建立偵測器、選擇5分鐘或1天等不同的時間區間,來決定偵測器匯入資料的頻率。該服務可連接19個資料來源,像是Amazon的服務S3、CloudWatch和RDS等,還有Salesforce、Marketo和Zendesk等應用程式。此外,有多個指標受到異常事件影響時,相關的指標會匯總起來,並總結出造成異常的主因,並按嚴重性排名。

Google地圖    AR導航    路徑規畫  

Google地圖也要支援室內AR導航

Google地圖最近宣布要新增室內AR導航功能Indoor Live View,要來協助使用者更輕易辨識方向。Google指出,機場、交通轉運站和大型購物中心等室內環境都包括在內,新版功能問世後,使用者在機場就可利用地圖尋找電梯、登機門、報到櫃臺、洗手間,而且搭配箭頭與說明;或是在購物中心內利用Indoor Live View來查找取貨的商店位置。

此外,Google地圖還會推出一項環保路徑功能,也就是在使用者規畫路徑時,若最快路徑與低碳路徑的到達時間差不多,系統將自動以低碳路徑作為預設值,就算所找出的最快路徑比低碳路徑快一些,系統也會列出低碳路徑供使用者參考。

攝影/王若樸、蘇文彬

圖片來源/JetBrains、AWS、TSMC、Google、

 AI趨勢近期新聞 

1. Google開源用ML打造的編解碼器Lyra,要來降低語音通話的頻寬量

2. Yann LeCun用字典學習來解密Transformer架構的黑盒子

3. 美國政府發布AI戰略報告NSCAI

資料來源:iThome整理,2021年4月

       

https://www.ithome.com.tw/news/143699

臭氧機的滅菌效果如何?

臭氧的性質活潑,是強力的氧化劑。臭氧的標準還原電位2.07比次氯酸1.49更高,而且臭氧不會產生致癌的三鹵甲烷類消毒副產物。臭氧不會殘留,會自動回復成氧氣是優良的消毒劑,因此臭氧像是優良的工匠,工作時很有效率,離開時也不拖泥帶水,收拾的乾乾淨淨,沒有殘留副產物。

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洗腎突發心衰怎麼辦?北榮即時預警AI一秒就知道!

有別於多數醫療AI以歷史資料來預測的模式,臺北榮總打造一套AI預警系統,可根據血液透析機即時產生的龐大數據,來預測病人心衰竭風險,以及乾體重預測。

圖片來源: 

臺北榮總

臺北榮總今(13日)揭露一套即時血液透析AI預警系統,可根據洗腎機每秒產生的上百組參數,來預測每位病友的心衰竭風險和乾體重預測,準確率達90%。這套系統能即時處理大量參數的關鍵,在於連續型資料庫,可即時處理大量資料,最高每秒可達上萬筆。在應用上,這套AI有如戰情室儀表板,直接呈現在臺北榮總洗腎中心的螢幕上,醫護人員一眼就可看出高風險病患和風險因子,來即時處理。

臺灣年洗腎患者超過9萬人,半數因心血管疾病死亡

臺北榮總腎臟科主任唐德成是這項AI預測專案的關鍵推手,他指出,臺灣洗腎人口密度世界居冠,每年超過9萬人洗腎,其中有半數因心血管疾病死亡,心衰竭就是重要死因之一。

不只如此,每次洗腎後的乾體重設定,也是一個重要因素。所謂乾體重,是指患者洗腎後的正常體重,也就是無過度脫水、血壓正常狀況下的體重。這個體重通常仰賴醫生經驗來設定,而醫生經驗多以嘗試錯誤(Trial and error)累積而成,有經驗的醫生至少需要3個月至半年,才能抓到準確的建議值。

比如,病友每次洗腎約4小時,每月平均洗13次,每次洗腎約增加2至5公斤,要是乾體重設定不準確,就會造成脫水過多(引發肺積水)或脫水太少(引發血壓下降),「對有共病的病人來說,容易引發心衰竭,」唐德成說。

此外,洗腎過程造成的併發症,像是血壓下降、抽筋、出血等,也得靠醫生依當下的病況和儀器判斷,再進行治療。雖然,唐德成過去就推動打造一套血液透析無紙化系統,來記錄洗腎過程的資訊,護理人員也能從中查詢病人洗腎時發生的事件和處置。「但即便無紙化,患者洗腎時,護理人員還是得每半小時,手抄患者所有生命參數。」他深知,這個做法難以即時因應突發狀況,因此才決定打造AI預警系統,根據洗腎機的每秒參數變化,來進行風險預警。

用連續型資料庫整合1.1億筆即時參數,來訓練風險預警AI

於是,唐德成聯手臺北榮總腎臟科主治醫生歐朔銘、臺北榮總資訊室工程師朱原嘉,於1年半前找來數據分析廠商SAS,著手開發造這套風險預警AI。

他們將風險預警分為兩種,首先是心衰竭風險預測。這套AI的訓練資料有臺北榮總大數據中心的健保大數據,比如病歷、檢驗結果、用藥資訊等資料,還有血液透析機每秒產出的上百組參數。

朱原嘉表示,光是取得機器產出的參數,就是一大工程。因為,透析機雖能產生上百組參數,但原廠只設定顯示常用的5、6組,因此,要自行介接其他參數,還得向廠商取得SDK,光是討論過程就重複了好幾次。

取得參數後,團隊還有另一個挑戰,也就是「資料對齊。」朱原嘉指出,不同廠牌透析機產出的參數單位並不一樣,團隊花了不少時間一一詢問原廠,再統一單位。

貨櫃屋優勢特性有哪些?

由於貨櫃屋[可移動/施工快速/可組裝、堆疊(延展性高)/可回收/未來擴充便利]等特性,二手貨櫃屋已普遍被應用於展場活動、居家住宅、工業商辦上。

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此外,由於機器每秒產生高達200組的龐大數據,1年半下來可達1.1億筆,這些參數包括動靜脈壓、血流量、導電度、脫水速度、脫水量、透析液流速等,但團隊必須從中找出最具影響力的參數,作為儀錶板上的風險預測關鍵因子。他們先是從200組參數中,挑選140組來優化,最後再挑出最關鍵的10組(以左心室射出功率LVEF為主要指標),在儀錶板上呈現給醫護人員查看。(如下圖)

儀錶板上馬賽克部分為病人ID,右側為醫生預測乾體重,左下方則是AI心衰竭風險預測值,右側為AI乾體重預測值,底下為心衰竭10大預測因子。

用連續型資料庫解決無紙化做不到的即時預警

朱原嘉坦言,光是清理資料、資料介接等前置作業,就花了專案9成時間。在這段時間裡,他們也設置連續型資料庫,來處理每分鐘寫入的130筆資料。這個資料庫很特別,雖然每秒最高可處理上萬筆資料,但朱原嘉指出,資料庫只會記錄有變動的資料,因此不會快速消耗容量。

目前,這套心衰竭預警AI確度為90%,醫護人員可透過洗腎中心儀表板,來隨時掌握病人動態。(如下圖)

這套儀錶板呈現所有洗腎病人的健康狀況,以不同顏色來顯示病人的嚴重程度和風險類別。

歐朔銘表示,未來將持續優化模型,希望將準確度提升至和人類醫生一樣的95%。

乾體重預測AI降低80%誤差率

除了心衰竭風險,這套AI還可進行乾體重預測。歐朔銘指出,乾體重調整約為病人體重的5%,通常仰賴醫生經驗,但由於病人體重會動態變化,因此每次透析前,需要微調脫水量(約增減300克至500克),來達到設定的乾體重。

不過,血液透析過程變化快速,最後實際的脫水量可能會與透析前的預測有所誤差,平均誤差約為200克左右。

而臺北榮總完成心衰竭風險預測AI後,也緊接著用這些資料,來訓練乾體重預測AI,成功將誤差值縮小至40克,也就是讓誤差下降了80%。

未來,臺北榮總團隊會持續優化模型,進一步打造肺積水預警AI,另一方面也將採用國際醫療資料交換標準FHIR,讓模型更容易介接不同廠牌設備的資料,將AI模型商品化。文◎王若樸

https://www.ithome.com.tw/news/143813

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【AI開發也要擁抱DevOps】企業規模化落地AI關鍵是MLOps(上)

這是一張在AI領域流傳已久的ML Pipeline流程圖。如圖所示,企業要落地一個AI應用,需做的事情遠比訓練一個模型多更多,甚至可以說,整個AI開發系統只有非常少的程式碼,是訓練模型所使用。(圖片來源/Ambiata)

臉書隨處可見AI應用的身影,從個人化貼文排序、新聞推薦、廣告推播、人臉標註到仇恨言論過濾,背後都靠AI進行自動化決策。這個開發規模有多大?臉書2016年在自家部落格公開了一個驚人的數據,臉書工程團隊在過去短短一年多的時間內,就訓練了超過100萬個ML模型,更達到每秒600萬次預測。換句話說,平均只要1天,就能訓練出兩、三千個AI模型。為何臉書可以這麼大規模的開發出各種AI應用,關鍵就是2014年著手打造的ML平臺FBLearner Flow,這套AI開發流程,大大減少了AI開發過程中的人工作業。

舉例來說,在FBLearner Flow平臺上,提供了多種預定義ML流程(Pipeline),不同的AI專案能根據需求重複利用這些開發流程,甚至還有一個AI實驗管理UI介面,讓開發者不用寫任何一行前端程式,就能快速建立模型實驗的工作流,管理每日上千次的模型實驗結果,更能線上快速檢視模型輸出、修改標籤與原始數據,甚至能啟動大規模部署工作,並監控模型的表現。

這正是臉書訓練出百萬個AI模型的關鍵,不只降低工程師手動開發作業,還建立可重複使用的ML流程,讓工程師能更專注於特徵工程或模型訓練,藉此提升AI開發速度與模型準確率,甚至,非AI專業的軟體工程師,也能用這個平臺來開發AI應用。勤業眾信風險管理諮詢副總經理廖子毅指出,這個作法,正是近兩年崛起的MLOps概念的體現。

MLOps:一種加速AI落地的人員協作方法

什麼是MLOps?為何這兩年,成了企業AI團隊高度關注的議題?

越來越多企業在AI的發展,走出了實驗階段,開始更大規模的落地應用。為了加速AI開發,開始有企業仿效生產線設計,針對AI開發來建立一個系統性作業流程。

尤其,當AI模型進入持續交付、持續部署、成效監控與迭代更新的階段,要串起整個模型從開發到維運的全生命周期循環,更需要AI模型訓練的資料科學團隊,和負責AI應用部署落地的IT團隊,彼此緊密協作,來維持AI上線後的表現。

兩種不同角色團隊協作的概念,聽起來很熟悉,在軟體開發領域一點都不陌生,就是已經盛行多年的DevOps要解決的課題,運用自動化測試、持續整合、持續部署的工具,推動開發與維運人員更緊密協作,來加速軟體版本迭代更新。近來,國外更直接將DevOps概念延伸到AI開發領域,取ML與DevOps的字尾,創造出「MLOps」的名詞,提倡AI開發也應該納入DevOps文化,透過AI、IT團隊不同角色間的緊密協作,來加速AI落地。

不過,比起DevOps的實踐,是在軟體部署的環節,強調開發與維運人員間的協作,MLOps更提倡AI全生命周期各角色的協作,透過將AI開發流程標準化與簡化,建立起一套系統性協作新方法。

因為相較於軟體開發,AI開發涉及的角色與工作流程都更加複雜。從一張在AI領域流傳已久的ML Pipeline流程圖可以了解,企業要落地一個AI應用,需做的事情遠比訓練一個模型多更多,甚至可以說,整個AI開發系統只有非常少部分的程式碼,是訓練模型所使用,除此之外,還需進行環境配置、資料搜集、特徵工程、資料驗證、運算資源管理、實驗分析、流程管理、部署上線及成效監測等工作,更需眾多不同專業角色來共同協作。

「在ML開發流程中,沒有人可以從頭到尾做完所有事情。」Line臺灣資料工程部資深經理蔡景祥格外有體會的說,AI團隊的不同角色都得各司其職,藉由更緊密的分工協作,在不同開發階段優化AI。

他以自家經驗來解釋,Line臺灣AI團隊中,資料工程師負責資料處理相關工程,ML工程師負責開發AI演算法,前者處理後的資料,會成為後者訓練模型的資料來源。因此,兩種角色需共同定義模型開發所需的資料集,資料處理後的儲存格式與位置,以便後者能直接取用符合需求的資料,無縫進行下階段的開發。

又比如資料科學家雖擅長開發ML模型,但有時為了提升1%的模型準確率,開發出上百MB大小的龐大模型,實際上線後,卻可能拖慢了線上服務的效能。這時,負責分析模型上線實際成效的資料分析師,就需要與資料科學家相互協作,來進行模型精準度與效能之間的取捨。

甚至,蔡景祥指出,ML模型上線後,模型表現還會隨著輸入資料的漂移而逐漸衰變,這時,更需要維運與開發人員緊密協作,在維運端觀察到模型衰變後,交由開發端重新調校模型,甚至得以新特徵、新演算法重新開發準確率更高的模型,再交由維運端部署上線,才能維持模型隨時達到精準預測。

CCD Taping Machine

包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇,需要高度設計專業,以酒為例,酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種,需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等,至於酒的外盒,提袋等,同樣是包裝設計的範疇,但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。

什麼是POGOPIN?

POGOPIN是一種應用於手機等電子產品中的精密連接器,廣泛應用於半導體設備中,起連接作用。

專業客製化禮物、贈品設計,辦公用品常見【L夾】搖身一變大受好評!

採用PVC0.2白色軟皮料印製,4色印刷加上表層防刮油墨,另也可選表層上亮膜。

如何利用一般常見的「L型資料夾」達到廣告宣傳效果?

滑鼠墊是滑鼠的好夥伴,可使滑鼠游標穩定滑順,多樣的材質尺寸與專屬設計的圖案, 成為您電腦桌上的亮點!

而且,也不只是技術團隊成員間要相互協作,技術單位與業務單位也需要協同合作,透過如模型成效分析工具,量化使用ML後的成效數據,來進一步說服業務單位改用AI預測,確保AI能更有效提供商業面的洞察。

MLOps流程包含了多種元素在內,包括模型探索、ML Pipeline的部署、模型打包與部署、模型版本控管、模型監控與管理、模型治理、模型安全等議題,都要透過MLOps來實現。圖片來源/勤業眾信

AI成熟度高的企業如何大用MLOps?

勤業眾信風險管理諮詢副總經理廖子毅表示,讓AI開發、部署與維運三大團隊,能透過一個標準化的流程來生產AI,建立像是工廠產線的作業流程,就是導入MLOps的重要指標。(攝影/洪政偉)

像臉書、Line都屬於重度使用AI的企業,所以,才會格外重視AI開發的協作文化。勤業眾信一份內部調查報告就指出,不只臉書,MLOps的早期實踐者如Google、Uber、Netflix、Airbnb等企業,都在加速AI應用落地時,面臨了開發瓶頸,並自建ML平臺來克服挑戰。

因為這些企業不僅擁有自己的資料科學家與工程團隊,面臨更多AI開發需求,已經上線的AI應用,更需要一套維運與管理辦法,來隨時提供精準預測。

比如Uber剛開始開發AI時,沒有遵循一套統一的開發流程,將模型部署到生產環境時,也仰賴工程人員客製化開發來上線服務,導致AI開發技能侷限在少數人手上,應用規模也難以擴大。於是,Uber從2015年開始打造ML平臺Michelangelo,要透過標準化的端到端AI開發工作流,讓更多員工能跨過門檻來參與AI開發。

Netflix則是發覺,不同團隊角色之間,常用的分析軟體與程式語言互不相同,增加了AI開發的協作挑戰,因此從2017年Q3開始,試圖深化Jupyter Notebook作為資料處理工具的應用,更整合了支援Jupyter Notebook的相關函式庫或工具,比如互動式介面nteract、用於參數化與執行Jupyter Notebook的函式庫Papermill、Notebook瀏覽與共享工具Commuter以及容器管理平臺Titus,來建構AI開發的基礎建設。

除了國外的應用案例,臺灣也開始有企業實踐MLOps。比如Line臺灣就在去年底完整揭露了韓國總部建置的ML開發平臺ML Universe(簡稱MLU),平臺中整合了不同的開源與自建工具,讓工程師能透過UI的編輯器功能,簡易設定來建立ML Pipeline,訓練完的模型也能快速打包成Docker Image來進行部署,大幅降低了資料科學家與工程團隊間的溝通成本,更提升了開發效率。

或像玉山銀行在2020年時就透露,採用了MLOps協作方法,讓數據模型或新上線的服務,都能即時、彈性回應使用者需求,更打破了AI團隊既有的職務內容框架,讓開發者能從產品端反過來思考ML應用。

「讓AI開發、部署與維運三大團隊,能透過一個標準化的流程來生產AI,建立像是工廠產線的作業流程,就是導入MLOps的重要指標。」廖子毅強調。

勤業眾信更在2021年技術趨勢報告預測中,將MLOps列為今年度十大趨勢之一,今年將有更多企業面臨MLOps的導入需求,這一套AI開發與維運的方法,更將擴大企業落地AI的規模,促成AI開發走向工業化(Industrialized AI)。

完整系列報導在這裡

https://www.ithome.com.tw/news/143584

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Cloudflare在其邊緣網路提供人工智慧運算服務

Cloudflare使用新的人工智慧邊緣運算服務,製作了一個葡式蛋塔辨識系統,用戶只要上傳照片,網站應用程式便會回答該照片內容物是否為葡式蛋塔

現在與Nvidia合作,在其邊緣運算服務Workers平臺,提供機器學習和深度學習運算,讓用戶也可以使用Nvidia GPU和深度學習函式庫TensorFlow,來使用預建置或是自定義的模型進行推理,在Cloudflare網路上執行人工智慧應用程式。

Workers是Cloudflare的無伺服器運算服務,可以將開發者編寫的程式碼,部署到邊緣網路上,提供終端使用者低延遲的服務,而後Cloudflare又另外推出提供儲存的Workers KV服務,支援需要演算法與資料的程式。

當前不少應用程式結合機器學習方法,而Cloudflare認為,這些應用程式必須具有3個特性,要能夠輕鬆擴展、安全地處理模型和使用熟悉的工具。為此,Cloudflare宣布與Nvidia 合作,讓用戶簡單地將人工智慧應用推向邊緣運算網路。

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官方提到,過去機器學習模型都被部署在集中式伺服器上,又或是部署在雲端服務供應商的資料中心裡,因此這些模型的服務被限制在特定地區。而Cloudflare的人工智慧邊緣運算解決方案,將模型放置在距離終端用戶,僅需毫秒存取時間的邊緣網路,如此便可提供高效能低延遲的人工智慧應用。

由於模型本身保留在Cloudflare的資料中內,因此開發人員可以部署自定義模型,不用擔心將模型放在終端使用者裝置上,可能存在被盜取的風險,官方也解釋,由於他們在超大型網路中部署模型,因此擴展也就成為平常且內建的功能。

之所以選擇Nvidia GPU和TensorFlow的組合,官方表示,人工智慧開發工具對Nvidia GPU提供良好的支援,因此部署Nvidia GPU將是最佳解決方案,而TensorFlow現在也成為建置和執行人工智慧模型的標準工具,因此Cloudflare邊緣人工智慧將使用TensorFlow,讓開發人員可以使用熟悉的工具,來測試、訓練以及最佳化模型。

除了使用TensorFlow建構自定義模型外,Cloudflare也計畫提供針對圖像和物體辨識、文字偵測等預建置模型。

https://www.ithome.com.tw/news/143827

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國產AI新創InfuseAI靠MLOps產品A輪募資430萬美元,今年聚焦模型監控,Q2將推新外掛工具平臺

InfuseAI去年上線了MLOps維運端解決方案PrimeHub Deploy,要透過提供更簡易的部署、監控機制,在平臺中串起從AI開發到維運的全生命週期循環。

圖片來源: 

圖/InfuseAI

全球興起MLOps協作文化,強調透過更緊密的AI協作,來加速AI規模化落地。除了企業著手實踐MLOps,建立起自家的系統性AI開發流程,廠商也看重MLOps市場的潛力,試圖加入戰局。臺灣就有家2018年成立的AI新創InfuseAI,在本月6號以MLOps解決方案獲得430萬美金的A輪募資,成為臺灣首家挺進MLOps市場的本土新創,目前正在加速MLOps產品功能的開發,更要向國際拓展市場。

InfuseAI在2018年創立,由發起g0v零時政府的國內開源軟體領袖高嘉良,以及活躍於開源界的KKTIX創辦人薛良斌共同創立,主要產品是AI開發與管理平臺PrimeHub,這是一項PaaS服務,主張替企業降低AI開發的環境配置與管理成本,讓企業可以更快投入AI開發,比如透過PrimeHub軟體,可以快速建立起資料來源、運算資源、或帳號權限的管理機制。

不過,薛良斌指出,隨著企業AI發展腳步加快,企業在開發完AI模型後,面臨了模型部署、監控與維運的問題,這與近兩年從國外興起的MLOps概念不謀而合,因為MLOps正是認為AI開發也要擁抱DevOps,才能將模型持續整合、持續交付與部署落地。

觀察到這個現象,InfuseAI從2020年初,投入MLOps維運端解決方案的開發,發展出另一條產品線PrimeHub Deploy,要透過提供更簡易的部署、監控機制,在平臺中串起從AI開發到維運的全生命週期循環。這套產品也已經在去年上線。

從PrimeHub到PrimeHub Deploy,InfuseAI要透過兩套產品串起從開發到維運的AI全生命週期循環。

PrimeHub Deploy功能聚焦模型部署與監控管理,可單獨採購

去年上線的MLOps產品PrimeHub Deploy,聚焦模型部署與監控階段。在產品的設計上,相較於PrimeHub要滿足開發團隊的需求,PrimeHub Deploy更傾向滿足工程團隊的需求,來進一步提升如運算資源的使用效率或資料讀取速度,更要維持預測服務不中斷。

InfuseAI希望透過PrimeHub平臺,讓資料科學家與工程團隊可以根據各自需求來運用PrimeHub平臺,同時透過平臺來加強兩者之間的協作。

PrimeHub Deploy提供了多種功能,分別針對資料科學團隊與系統管理者所設計。針對資料科學團隊,平臺提供了模型部署的介面,目前系統支援以Tensorflow、PyTorch、SKLearn三種框架訓練的模型,讓資料科學家訓練完模型,不需額外開發程式,就能在數分鐘內將模型打包成API來部署。「與過去需要1~2個工作天相比,能減少部署上線的時間。」薛良斌說。

資料科學家也能自己撰寫Dockerfile與程式,為API加入前處理與後處理的機制,再透過PrimeHub Deploy進行部署。平臺也提供系統日誌查看API的部署情況,還提供運算資源的即時監控機制,讓使用者能進一步決定合適的運算資源配置。

針對系統管理者,平臺則提供了各種專案的API部署概況綜覽、預測服務的即時監控、運算資源的用量監控、認證授權機制、API部署更新的記錄查閱等功能。

預測服務的即時監控機制,包括模型每秒查詢率(QPS,Queries Per Second)監控、延遲(Latency)監控等功能。

PrimeHub Deploy也新增了版本管理的功能,來滿足模型部署、監控、回歸重新訓練等階段的版本管理需求。

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除了平臺介面功能之外,InfuseAI也整合了多種AI開發與部署的常用工具到平臺中,讓使用者能結合這些工具來加速落地AI。薛良斌指出,在原本的PrimeHub產品中,平臺整合了AI開發的常用IDE、程式語言、演算法與函式庫,以及常見的資料儲存來源如Hadoop、CSV、S3、SQL;而在PrimeHub Deploy產品中,則是整合了GitHub、Jenkins等CI/CD工具,Tableau、Power BI等BI工具,以及Seldon、Grafana等部署監控工具。

同時,PrimeHub系列產品也能支援Kubernetes、GCP、AWS、Nvidia、OpenShift等平臺,能部署其中進行運算資源管理與調度,提供PaaS服務。

在產品銷售方面,PrimeHub與PrimeHub Deploy均為年授權方式銷售。薛良斌表示,PrimeHub Deploy類似於PrimeHub平臺的外掛,兩者共用同樣的介面,僅左邊列表功能不相同,多買PrimeHub Deploy的企業左側列表欄位會新增Models模型部署的功能,「讓使用者不用學新軟體就能使用。」

左側Models欄位中,設置了模型部署的關鍵介面功能。

PrimeHub Deploy也可獨立銷售。薛良斌舉兩個場景為例,一是金融業通常受監管單位要求,軟體開發與維運環境需切割開來,就會有拆開購買的需求:二是部分規模較小的AI開發團隊,可能較無AI開發環境的建置與管理需求,但開發出的模型仍然需部署與監控,這類企業也可以選擇只購買PrimeHub Deploy。

今年加速開發模型表現監控機制,更預計Q2要上線外掛工具平臺

除了PrimeHub Deploy已經上線的功能,InfuseAI今年正在加速開發的新功能,聚焦模型表現的監控機制,也要建立起模型表現劣化觸發重新訓練的自動化維運機制。薛良斌指出,比如預測服務的健康程度、資料品質、資料漂移(Model Drift)、模型表現、訓練資料偏誤(bias)、預測結果是否違背常理(outliner)等機制,可能是未來PrimeHub Deploy功能的發展方向。

另一項正在開發中的功能,是預計Q2要上線的外掛工具平臺,InfuseAI要讓各種常用的開源或商用AI開發工具,能透過介面功能簡單點選,就能加入平臺中使用。

由於PrimeHub為核心開源的軟體平臺(Open Core),也就是說,當InfuseAI將串接用的標準技術文件公開釋出到GitHub上之後,InfuseAI不需逐一與工具提供者洽談合作,才能介接工具供PrimeHub用戶使用,這些用戶自己就能透過標準的串接格式,將所需的工具自己串接到平臺中,需要時再點選加入使用,還能設定這項工具是內部群組專用,還是也同步提供給所有PrimeHub用戶都能使用。

「讓其他工具很容易掛到平臺上,我們就不用自己開發所有包括模型漂移、可解釋性AI、資料標註等工具,這是我們做法與他人的差異之處。」薛良斌說。

薛良斌也特別指出,不只是讓使用者可以自行串接開源或商用工具,InfuseAI也在跟國內廠商談合作,將發展成熟的AI開發工具外掛進來,這些工具類型可以包括雲端工具、SaaS服務或是開源專案。這項功能預計在Q2就會上線初始版本,屆時也會提供幾個示範案例,讓使用者選用或參考。

以Open Core形式提供產品服務另一個優勢,薛良斌表示,則是不擔心程式碼被抄襲,「因為如果是抄襲,六個月以後對方的技術就過期了,所以沒有用。」也因為產品是Open Core,一般非商用的學校、研究單位、個人都可以免費使用這套PrimeHub軟體,只有開發商用AI的企業,才需要購買商用授權。這種商業模式國外也早有先例,比如知名的GitLab、在美國上市的MongoDB以及荷蘭的Elastic NV即是採取這個做法。

薛良斌也指出,當前PrimeHub的主要開發者仍是InfuseAI的員工為主,但在未來,也希望有更多非員工的開發者可以共同完善平臺功能,從提出Bug Report開始,進一步協助外掛其他的開發工具,「所以我們要提供可外掛的環境,希望開發者能協助將兩個開源專案合併在一起,這是今年要發展的一大目標。」

PrimeHub的開源文件。

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