從火星探測系統到輔助工業製程,美國工業用 AI 新創 Beyond Limits 如何在台灣做到技術在地化應用?
李佳樺 2021/08/13
從2012 年美國太空總署成功將探測車「好奇號」送上火星至今,已經過了3000多個「火星日」,肩負著火星探測的重要任務,8年來好奇號傳回許多對火星的重要觀察與發現。背後更不為人知的,則是好奇號的 AI 運算系統,其實是由美國新創 Beyond Limits 的團隊建立的,公司發展至今也將觸角伸到能源、先進製造等產業,建立 SaaS 服務,為產業提供 AI 輔助平台,2020 年更獲得 1.3 億美元的投資,拓點到台灣、日本、新加坡、香港等地。
Beyond Limits 將 AI 應用到產業製程的契機,源自於當時跨國石油集團 BP 在墨西哥灣發生的漏油事件,企業希望導入 AI 優化決策過程,合作中也發現了石化能源產業的痛點,研發出石油配方建議系統、石油製程操作檢引系統等 SaaS 產品,不僅受到美國石油公司歡迎,日本市場也買單。
有了日本的先例,這套美國研發出的產品,照理說要拓展到亞洲市場應該不成問題,不料到了台灣卻窒礙難行,甚至需要重新開發不同的產品。
Beyond Limits 的台灣團隊究竟面臨了什麼挑戰?
台灣市場與美國差異大,Beyond Limits 台灣團隊必須如創業般從頭研發產品
台灣分公司總經理張中宜說明,台灣產業的先天特性,讓美國母公司已開發的產品都面臨市場可行性低落的問題,以石油產業的產品舉例,在台灣只有中油、台塑兩個客戶,且台灣的石油公司並不做研發工作,多半直接向國外公司購買配方,因此團隊必須在美國 SaaS 模式 的技術基礎下,研發出符合台灣市場、針對不同產業需求的商品。
「Beyond Limits 在台灣設立公司時的處境,跟重新創業差不多。」張中宜表示,AI 應用產品的開發不僅需要能夠從零開始寫演算法的工程師,也要有懂產業製程的專家團隊,龐大的研發費用與對產業專家的需求,讓每一次產品開發都像募資活動,團隊必須透過產業訪談做足市場研究找到痛點,說服製造公司與他們合作開發能解決產業問題的軟體。
然而開發全新市場對張中宜來說並不陌生。
她曾經在孟加拉創立幫助偏遠地區孩童課輔的非營利組織 e-Education ,第一年就讓偏鄉學子考上孟國最高學府卡達大學,更順勢搭上鼓勵企業與 NPO 合作的開放式創新風潮,讓卡西歐、 AI 新創、安永都找她擔任顧問,執行戰略布局或開發新通路的工作,面對 Beyond Limits 在台灣的難題,團隊選擇了電動車電池研發、面板機器手臂維修與人流異常預警系統等三個產業切入。
延伸既有美國產品技術,尋找合適的台灣在地產業切入開發產品
選擇電動車電池產業與 Beyond Limits 在美國石油產業的經驗有關,研發電池的過程與石油廠研發機油的邏輯相似,痛點都在於漫長的研發過程,就像做菜時要多次嘗試才會知道多少的鹽與油才是最佳的調配一樣,電池配方更要經歷至少半年的實驗,且實驗設計也要在無數次團隊與客戶的交鋒後才能成型,溝通成本相當高昂。
使用 Beyond Limits 導入認知 AI 架構的電池配方建議系統,研發人員只要以自然語言輸入期望的電池規格、價格與電車轉速,系統即可在 43 分鐘內提供數百種配方與實驗方式供選擇,縮短約 2 千倍的研發時間。
Beyond Limits 也在 7 月 29 日宣布與日本的三井物產公司進行策略結盟,以其認知 AI 的核心技術,協助三井投資的液化天然氣廠進行巨量資料分析,並整合作業人員專業知識與數位化作業模式,制定出精簡有效率的解決方案。日本三井整合數位策略部部長常務董事真野雄司氏說,透過與 Beyond Limits 的合作可以改善與再造營運流程,更有效率執行現有事業群的高附加價值項目。
另外,Beyond Limits基於公司在美國既有的輔助風電機維修平台,投入面板機器手臂維修建議系統的開發,「雖然也想在台灣用同一套產品幫助風電產業,也與風電廠陸續接洽,但台灣的風電仍在建設階段,缺乏營運經驗,目前的維修需求也不高。」張中宜談到,市場開發的大方向是要在台灣尋找具備預測維修需求,且市場密集、成熟的產業,公司在與投資人仁寶電腦的合作中,發現光電面板產線中機器手臂的維修概念與風機維修類似,而且痛點也類似:包含高昂的維修成本、未經標準化的維修流程,以及依賴經驗的維修決策。
目前輔助維修系統正與日本機器手臂原廠合作開發,由廠商提供維修資料與產業專家, Beyond Limits 透過 AI 分析維修數據,建立資料背後的邏輯推演,系統最終能判斷機器損壞的原因,並建議耗材種類與維修方式。從管理者的角度能降低維修、備料倉儲成本,對維修人員來說也有可依循的維修建議,長遠更能累積產業知識 ( domain know-how ) ,促進升級。
以邊緣運算技術,與北捷合作開發人流異常預警系統
而將技術從太空拉回到地面,Beyond Limits 也能在大眾運輸犯罪預警上有所發揮。他們與北捷合作,使用等同於在火星探測時、消弭與地球時差的邊緣運算技術,原理是透過分散式的運算提升效率,達成在監控系統的邊緣節點就進行異常人流的辨別,降低反應時間落差。
張中宜舉例,正常的人流像是乘客擠進車廂內的固定位置,開始滑手機,異常的人流可能是人群往四面八方散去,產生快速移動的樣態,異常訊息可以在 10 秒內將送到中控室,大幅縮減以往需要 4 分鐘以上的訊號傳輸時間,也能避免踩到人臉辨識的紅線,未來希望擴張應用到大樓監控,或是銷往他國的大眾運輸系統。
源自NASA,認知型AI成為技術優勢與門檻
與其他單純使用機器學習技術分類數據並預測結果的數值 AI 系統不同,Beyond Limits 的 AI 服務融合了數值 AI 與符號 AI ,前者的數值 AI 是透過大量數據讓模型認知「此為何物」,而符號 AI 則是藉由邏輯定義數值 AI 判斷的結果是好還是壞,並加以做出決策與判斷,以電池配方為例,將實驗室過去的實驗數據導入數值 AI 系統後,會得出樹種配方組合,再藉由符號 AI 判斷個配方辦法的優劣,並給予客戶回饋與建議。藉由結合數值 AI 與符號 AI 兩大系統的結合,讓人工智慧的每項建議都能以人類可理解的思路解釋,輔助人類做最後決策,也使人機協作的製程模式成為可能。
對於這項技術,張中宜表示這其實是源自於 NASA 將探測器「好奇號」送上火星後,由於火星與地球之間的數值傳遞有時間差,人類基本上不可能遙控好奇號,而且火星上的數據在這之前是 0,所以數值 AI 也無法運作,為了能夠讓好奇號自行在火星上探測與行動,勢必須要模擬人類大腦的認知型 AI 系統,當時才會開發出符號 AI。
根據研究報告,2025 年工業用 AI 規模將達 160 億美元,其應用開發仍具高度可能性,Beyond Limits 在台灣也希望更全面地研發產品打進該市場。除了正在培養市場的風電產業外,未來也希望協助優化晶圓半導體產業的製程,團隊更積極與社會、產業溝通,讓社會了解 AI 進入產業能讓人類更有餘力進行創意發想與決策,也讓產業正視轉型需求,近期將與台灣新創基地合作舉辦 AI 科普講座,持續促進製造業的人機共榮合作。
創業快問快答
Q:服務的創意來源,是因為發生甚麼事情而有這樣的想法?
A:台灣數位轉型瓶頸
Q:創業至今,做得最好的三件事為何?
A:用國際薪資招聘頂尖人才、台灣市場國際定位清楚、客戶分潤共創模式的商業模式
Q:要達到下一步目標,團隊目前缺乏的資源是?
A:能見度
附圖:BeyondLimits 台灣總經理 張中宜
Beyond Limits 以數值AI及符號AI兩大關鍵技術,達到人機互補智能
圖片來源 : Beyond Limits
擠捷運
圖片來源 : diGital Sennin on Unsplash
圖說:BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
圖片來源 : BeyondLimits
資料來源:https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47993?fbclid=IwAR2HbB5FrPIBoV9kDL27OnhNF-JDNzfYdsoLoVKn85yAA7GUjzDzI3y5Lw0
產品定位舉例 在 玩遊戲不難,做營運好難 Facebook 的最佳貼文
🔥每週遊戲新聞觀察-2021.08.W1
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本週分享以下五則遊戲新聞:
📺 因遊戲工程師揭露抽獎機制等資訊 「台灣線上遊戲轉蛋法推動」提案附議人數大幅提升
📺 雷火UX在GDC演講:如何做用戶喜歡的遊戲內推薦策略?
📺 遊戲基礎知識——“有效情懷”及其相關討論
📺 投稿 | 中國上市/非上市遊戲企業競爭力報告:遊戲市場機會與風險並存,遊戲企業展現各自競爭力
📺 干貨 | 六大妙招,成功踏上遊戲出海之路
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🔎文章同步部落格:https://bit.ly/2X3mGqh
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📺因遊戲工程師揭露抽獎機制等資訊 「台灣線上遊戲轉蛋法推動」提案附議人數大幅提升
https://bit.ly/2VdtFwk
其實轉蛋就很像先前非常夯的夾娃娃機,
都屬於機率性獲得,
早期是被視為賭博,
但後來有了比較嚴謹的法規制定下,
將夾娃娃機分為「電子遊戲機」與「選物販賣機」,
兩者最大的差異在於是否有「保證取物(保夾)」,
沒保夾就是「電子遊戲機」,
機台必須放在合法的電子遊戲營業場所,
有更嚴格的法律管制。
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而如果有保夾就是「選物販賣機」,
就能夠放在一般的店面讓民眾參與,
但所謂的「保證取物」也不是亂取而已,
必須夾娃娃機內的內容物價值與「保證取物金額」差不多才行,
例如機台內放價值500元的公仔,
那保證取物金額就大概落在這區間,
如果金額拉高到5000元、甚至更高,
那也不符合法令規範。
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看完夾娃娃機目前的法令規範後,
再看看遊戲業的轉蛋,
就知道其實台灣對於轉蛋機制尚無明確規範與罰則,
●手遊內目前大多轉蛋已經有公布機率,但究竟機率是真是假沒人知道
●保底與必得機制目前是做為促銷手法,而非保障玩家權益,所以玩法五花八門、眼花撩亂
●呈上,虛寶價值難以衡量,200抽必得1張SSR卡或是標的物,但這200抽投下去的金額真的與這張SSR卡相符嗎?恐怕很難釐清
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轉蛋這件事情也不只台灣管制寬鬆,
就連其他國家也是近年才陸續重視這塊,
如果未來台灣願意立法管制當然是好事,
但實際怎麼落實仍是有難度在,
主要在於遊戲廠商太多、且台灣以代理為主,
想要要求其他國家的開發商配合當地法規而調整轉蛋機制難度很高,
因此即使立法後,後續怎麼監督與控管,才是最難的問題。
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🔎延伸閱讀:公平政策網路參與平台狀況
https://bit.ly/2VqxRsc
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📺雷火UX在GDC演講:如何做用戶喜歡的遊戲內推薦策略?
http://www.gamelook.com.cn/2021/08/449872
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這篇文章主要分享的A/B測試是針對不同類型的玩家給予不同的推薦禮包
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前半段提到A/B測試的重點,例如:
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1.遊戲中的AB測需要實現最少的用戶占用
2.遵循控制變量的原則,一個玩家不可以同時接收兩種不同的策略
3.為了讓策略有效,需要了解、分類玩家,並為不同玩家設定特定的KPI。
舉例來說:
●針對新手玩家,關注他們的留存率和一些相關的轉化率
●對普通玩家,關注他們的付費率和一些反映活躍程度的指標,例如在線時間和一段時間內的活躍天數等。
●針對高付費玩家,關注他們的ARPPU、點擊率、轉化率,和其他與付費更為相關的指標。
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後半段重點在於如何進行推薦禮包的A/B測試,
其中有一點我先前也有分享到,直接引用原文:
「在數據分析過程中,我們發現之前這些位置的推薦禮包點擊率並不盡如人意。並且糟糕的點擊率會影響推薦策略能起到的效果。因此,針對UI設計上,我們為禮包圖標增加了晃動效果,來提升玩家對這個位置的關注。另外,再點擊禮包圖標後,我們也增加了一些效果來為玩家展示買這些道具真的很劃算、時間有限,也起到了一些作用。」
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🔎延伸閱讀:【營運小教室-第32堂】A/B測試 重點分享
https://bit.ly/3rPadlk
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📺遊戲基礎知識——“有效情懷”及其相關討論
https://bit.ly/2VxuEHv
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沒想到賣情懷也能寫出一篇文章來...
光這點就值得記錄一下,
未來如果手邊有IP遊戲,
或許可以參考這篇文章提出的論點來推敲看看有沒有幫助。
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以下文章取自內文結論:
「根據弗洛伊德等學者的理論,人類有“繪制心理圖像”的本能,“記憶”則是“繪制心理圖像”的基礎之一。“情懷”這種記憶有4個組成部分,分別是——曾經在遊戲中取得的成就/獎勵;遊戲中印象深刻的樂趣/感動/震撼場面;與遊戲相關的“社交記憶”或是“環境記憶”;偶像人物在遊戲中的重要事件,怎樣讓玩家願意為覆現這些記憶產生“有效情懷”,是從業者應該去考量的。」
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📺投稿 | 中國上市/非上市遊戲企業競爭力報告:遊戲市場機會與風險並存,遊戲企業展現各自競爭力
http://www.nadianshi.com/2021/08/301325
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這篇文章針對中國上市與非上市的頭部遊戲企業進行競爭力盤點,從遊戲研發、發行、運營、產品創新、風險把控等五個面相切入進行分析,每間公司都有簡單的點評。
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我覺得可以留下來做於未來中國市場深入挖掘的參考資料與剖析方向。
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📺干貨 | 六大妙招,成功踏上遊戲出海之路
http://www.nadianshi.com/2021/08/301244
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這篇文章分享了遊戲出海在營運上可以做到的事情
(所以遊戲品質暫且不談,畢竟不可控)
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但如果說是「干貨」,我又覺得內容有點空洞,蠻多流於表面,沒繼續分享細節,所以參考參考就好。
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1.深入當地社群,注意文化差異帶來的影響
2.在擴張進程中規劃合適的節奏爆點,最大限度提升成效
3.在制定用戶獲取計劃時將遊戲发現渠道納入考量
4.結合市場情況選擇合適的變現模式
5.打造能吸引玩家參與互動的廣告
6.利用廣泛覆蓋或智能定位功能優化海外受眾定位
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以上就是本週的遊戲新聞觀察,下週見!
產品定位舉例 在 91 敏捷開發之路 Facebook 的最佳貼文
【Classic TDD by Example】C# 版無限期、不限次 影音培訓內容正式推出,開放報名。
完成介紹,請參考:https://tdd.best/courses/classic-tdd-by-example-video-training/
【#你可以學會什麼】
➀ 怎麼做需求分析、測試案例分析、backlog items 分析、TDD 的測試案例設計、單元測試、TDD 的小步快跑、持續重構、假實作加上三角定位法。
➁ code smell 的辨識,例如 duplication, temp variable, primitive obsession, feature envy 等等。
➂ 會用到的重構功能與技能,大概整個 IDE 的重構功能都涵蓋到了,包含:
- rename, introduce variable/parameter/field
- extract method/class/interface/super class
- inline variable/field/parameter/method
- move/make method non-static (move class, folder, namespace)
- push member down
- replace switch/nested if logic
- split/merge/join variable
- change signature
- 如何移掉 out 參數的設計
➃ 設計原則:SOLID, 關注點分離, Simple Design
➄ 實戰 Refactoring to Patterns: strategy, chain of responsibility, template method…
【#你會得到的服務與內容】
➀ 你會拿到兩個影片,包含需求面的說明、解析、測試案例分析設計、待辦清單的設計。長度加起來為12小時40分鐘。
➁ 有一份線上講義,匯出成 PDF 共計 159 頁。(作業為2頁)
➂ 有一份 mind map, 跟著培訓做,會有 338 個 elements/nodes。
➃ GitHub上一份 181個 commits 的參考。
➄ 會有一個 slack workspace 供大家在上面發問、討論交流,以及方便我補充相關內容。
➅ 額外提供1hr online 1-1 coaching,企業報價為10630(不信的,有好幾張不同時間的發票金額與天數備註為證明,歡迎來跟我打賭)
➆ 如果因為這門培訓的練習,讓你打算訂閱 JetBrains IDE, 可獲得個人首年訂閱8折的 coupon, 舉例來說,如果是只有 Rider, 就可省27.8美元,如果是全家餐(全系列 10個 IDE 產品),則是節省 99.8 美元。
【#適合哪些朋友】
➀ 因為時空因素(例如人在國外或外地、因為疫情、因為週末時間得陪伴家人,只有深夜才能擁有自己時間的朋友),無法參加我的培訓,但又很想突破自己能力瓶頸的朋友,至少我很肯定你可以從中先獲得工作上有幫助的內容。
➁ 不想等那麼久才能上到實體課,怎麼報名都只能排在等待清單,要等到啥時才可以變強啊啊啊啊啊… 的朋友。畢竟我 2021 年的所有課,在一月份就已經全數額滿了。
➂ 喜歡反覆觀看影片學習、動手練習,能從反覆複習的過程中,獲得最大學習效果,獲得不同想法刺激的學習模式的朋友,這一次的影片絕對可以滿足你的學習方式。
➃ 上我的實體課覺得時間太短、觀念太多、實作跟不上,身心靈在實務課程節奏有點緊湊感覺吃力的朋友,但又覺得內容充實,可以學到很多東西的朋友,這是最適合你做一次打好基底的內容與形式。
➄ 對於內容提及的部份,覺得觀念不夠清楚,不知道怎麼實際進行重構、設計與實作出那些技巧和模式,最終達成 #簡單設計 成果的朋友。
甚至我覺得,即使不是這種學習模式的朋友,大概也避不掉得反覆看、反覆練習好幾遍,因為要行雲流水,得各環節都打通才行。
【#不適合哪些朋友】
➀ 如果因為影片課程的屬性,而只期待著課程費用要比較低的朋友,建議不要買。
➁ 只想看影片,不想打開 IDE 跟著練習 coding 的,建議不要買。不要浪費時間浪費錢,你只看食譜也無法學會煮菜,只看游泳的影片也無法學會游泳的。
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➃ 不想要自己相關資料被壓浮水印在自己購買的影片上的人,不要買。有壓你個資的影片,只有你跟我擁有。而你的個資只會在影片上使用,不會挪作他用。(確定的是,上面不會有身份證字號或護照號碼)
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- 若違反前述約定,則著作財產權人可以請求所受損害與所失利益
【#出貨清單與出貨狀態】
因每個人的影片都會有客製化的調整與浮水印資訊,故每天產能有限,目前一天可處理 4~8 張訂單。
所以列出對應的出貨清單與狀態,各位可以看到自己的出貨序號,以及目前處理到哪一張訂單了。
出貨清單:https://hackmd.io/@SYvyb1O4SLq8W6nvAQW5mw/ByVVUt86O
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