撰文／陳怡如

在工研院ICT TechDay中，展示超過20項最新的資通訊創新技術，涵蓋AI晶片與應用、資訊安全、自駕車與無人機，到5G通訊與邊緣運算等四大領域，一窺未來精彩的智慧世界。圖為運用AI自拍無人機，為活動留下珍貴記錄。

用AI人工智慧辨識車牌，車輛軌跡無所遁形；無人機起飛，自動幫你取景拍照；5G WiFi專網，滿足企業多元應用。這些創新科技，全在一年一度的資通訊重要盛會「工研院ICT TechDay」（資通訊科技日）中盛大登場，揭開未來臺灣產業升級的新契機。

展望未來10年，什麼關鍵技術將引領風騷？答案是5G和AI人工智慧。在工研院ICT TechDay中，展示超過20項最新的資通訊創新技術，涵蓋AI晶片與應用、資訊安全、自駕車與無人機，到5G通訊與邊緣運算等四大領域，一窺未來精彩的智慧世界。

工研院資訊與通訊研究所所長闕志克在開場演講中，帶來工研院近年在AI人工智慧和5G應用上的研發成果。在自駕車技術方面，除了多年深耕的感知系統，也透過軟體模擬特殊事故，訓練自駕車的演算法，因應多變路況；全球5G多已開台，闕志克看好競技無人機發展，可充分發揮5G高速低延遲特性，已列為2022年伯明罕世界運動會（The World Games 2022 Birmingham）比賽項目；而工研院研發的銀髮陪伴機器人PECOLA，結合AI影像辨識和遠距操控，將獨居長輩的每日飲食和生活狀況傳送給子女，是5G時代智慧長照好幫手。

闕志克表示，AI的發展重點將從軟體走向硬體，工研院從晶片、架構及應用3方面著手，為產業提供多元的AI解決方案。而臺灣在半導體和資通訊產業已有一定優勢，在AI人工智慧與5G物聯網催生下，臺灣將有機會在全球供應鏈搶進核心地位，扮演下世代資訊科技重要角色。

高精準AI影像辨識　追蹤車牌一把抓

在演算法愈趨精進下，影像辨識也取得重大突破，帶起新一波的AI人工智慧熱潮。由工研院研發的DeepLook，透過AI深度學習演算法，搭配工研院新創公司邁爾凌科技的AI訓練平台，打造AI辨識引擎，能針對車牌、人和物件進行追蹤，精準度超過99%，已躋身全球最高水準。

工研院在2年前，與遠東集團旗下的遠創智慧展開合作，結合遠通電收以高速公路為應用場域，打造國產AI車牌辨識技術。DeepLook將遠通電收的上千萬張車牌，當成AI學習養分，透過整合影片光流與移動向量，穩定追蹤物件移動，大幅提升AI影像的辨識效率。

DeepLook的應用彈性很大，即使輸出海外，廠商也不用重新開發演算法，只要蒐集照片資料庫即可一鍵搞定，未來遠通電收計畫將DeepLook引進海外市場，打造高速公路的車牌辨識系統，搶攻新南向商機。

事實上，早在10年前DeepLook就已開始發展，約5年前系統成熟後，投入警政應用。過去警方辦案時常需要調閱大量的監視器畫面，用肉眼逐一查看耗時費力，還可能不小心看漏了1、2秒的關鍵畫面。

有了DeepLook，便可鎖定特定車牌或物件，在畫面中自動辨識追蹤，特別適用於違規肇事車輛追蹤、贓車查緝等，大幅縮短調閱監視器的時間，目前DeepLook已導入新北、臺中、高雄等地警局。

基於共同的AI影像辨識技術核心，未來DeepLook應用範圍廣泛，可根據不同場域需求，訓練影像辨識，自訂條件篩選畫面與想要觀看的物件，掌握未來的影像辨識商機。

工研院與遠東集團旗下的遠創智慧展開合作，結合遠通電收以高速公路為應用場域，打造國 產AI車牌辨識技術。

搶先部署5G行動專網　用Wi-Fi也行

2020年是公認的5G應用元年，除了消費者市場，「企業專網」也備受矚目。去年底，行政院拍板5G「專網專頻」政策，釋出4.8～4.9GHz（100MHz）供專網使用，開放各界申請場域實驗，並於2021至2022年間擇期開放執照申請，成為下一波5G的新戰場。

所謂的專網，是一種應用於特定目的、獨立運作的網路型態，和大範圍涵蓋的商用網路不同，舉凡大樓、工廠、醫院、遊樂園、機場和車站等場域，都能透過5G訊號形成區域網路，在安全與可靠的連網狀態下，打造各式應用。

先前工研院已開發可支援5G行動通訊頻段3.5GHz與4.8GHz的小型基地台，但在專網頻段，5G小基站的生態圈仍處於發展階段，因此工研院率先研發可運用於4.8～4.9GHz專網頻段的Wi-Fi無線傳輸設備，結合行動邊緣運算，滿足目前專網的使用需求，讓企業快速進場。

這不僅增加產業發展專網建置的設備多樣性，也提供如組網般的一鍵部署、優化資料運算時間等客製化設計服務，未來待專網的5G小基站發展成熟後，也能與之相容並存，擴大使用彈性，讓企業從現在就能超前部署專網應用。

2020年是公認的5G應用元年，除了消費者市場，「企業專網」也備受矚目。

模擬特殊事故　自駕車上路免驚

蛇行、急煞、撞擊、緊貼前車、行人衝出……，自駕車想要上路，就得面臨實際路況的多變挑戰，但現實中，這些驚險的場景並不常出現在現實中。為了訓練自駕車應付各種突發狀況，工研院打造軟體，以「邊角案例」（Corner Case）的方式，模擬特殊狀況，讓感知系統獲得更多資料，協助AI訓練。

所謂的邊角案例，是指在正常範圍外，較少發生的極端狀況。在自駕車的世界裡，像車禍、追撞、撞擊後車體四散，這種現實生活中極少能收集到的資料，就可以用軟體來模擬，提供車輛在極端情況中的速度、距離或偏移量等資訊，除了軟體繪出的電腦虛擬圖像，也能和真實的行車影片、地景結合，讓訓練效果更佳。

目前工研院根據美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）所收錄的22種車禍事故，透過模擬器再現，提供自駕車作為AI學習與訓練之用，現已導入12種事故。除了這22種車禍事件，模擬器也能在事件上，額外添加天氣、車流等其他條件，豐富自駕車的訓練資料。藉由軟體模擬，不僅能加快自駕車的學習進程，也能打造符合臺灣交通特色的資料，讓自駕車離上路再進一步。

為了訓練自駕車應付各種突發狀況，工研院打造軟體，以「邊角案例」（Corner Case）的方 式，模擬特殊狀況，讓感知系統獲得更多資料，協助AI訓練。

目前工研院根據美國國家公路交通安全管理局（NHTSA） 所收錄的22種車禍事故，透過模擬器再現，提供自駕車作為AI 學習與訓練之用，現已導入12種事故。

AI自拍無人機　自動抓出最好角度

在美景前擺好姿勢，按下無人機起飛鍵後，不用操控喬角度，無人機就能自動辨識取景拍下美照，從此自拍再也不求人，有趣應用來自工研院研發的「無人機AI美學攝影技術」。

這項技術透過蒐集數千張網美照，歸納出多種拍照風格，再搭配AI影像辨識，讓無人機模仿專業攝影師的拍照手法，自動取景拍出最佳畫面。此外，這項技術也能解析人臉朝向、姿勢及背景地標（如燈塔、建築物等）的相對位置，讓無人機自動找到最佳拍攝角度。

在有趣應用的背後，更重要的是向使用者傳遞未來的5G情境。在5G高速、低延遲傳輸下，以高畫質影像搭配AI影像辨識，可開發出許多創新應用。例如工研院目前正在研發的橋梁檢查應用，只要事先設定好無人機飛行路線，無人機可自動拍攝橋側及橋底，搭配AI辨識有無裂縫或生鏽，並將影像即時回傳。

未來這項技術可望整合至市售消費型無人機裡，升級成智能無人機；也規劃與攝影機結合，在線上展會或直播現場，化身智慧導播，自動拍攝取景，滿足後疫情時代、零接觸經濟的線上展示需求。

按下無人機起飛鍵後，不用操控喬角度，無人機就能自動辨識取景拍下美照，從 此自拍再也不求人，有趣應用來自工研院研發的「無人機AI美學攝影技術」。

萬物連網時代　白名單保資安

5G基地台，一次可讓萬台裝置同時連線，真正實現萬物連網夢想，隨著愈來愈多裝置連網，資安成了5G物聯網時代的重要課題。然而，惡意軟體百百種，更新速度防不勝防，該如何有效防堵？工研院研發的「應用程式白名單技術」反向思考，不認壞人，只認好人，無論惡意程式經由什麼媒介、手段侵入，只要不在白名單上，就會立刻遭到系統阻擋，讓惡意攻擊無所遁形。

事實上，建立白名單並非新觀念，關鍵在於用什麼方式建立白名單。有別於過去用人工方式建立規則，工研院以自動化技術，蒐集物聯網裝置在運行過程中的所有程式或檔案，自動建立白名單，只要不在白名單內，通通不能執行。

除了阻擋惡意程式，工研院也進一步將白名單概念從「軟體」推展到「設備」上，當愈來愈多企業導入BYOD（Bring Your Own Device），像電腦或USB隨身碟等個人裝置，也成了資安破口，但在白名單概念下，事先得到認證的裝置才能使用。白名單技術適用於各個產業，在5G智慧物聯網時代為企業資安牢牢把關。

除了阻擋惡意程式，工研院也進一步將白名單概念從「軟體」推展到「設備」上，當愈來愈多企 業導入BYOD（Bring Your Own Device）。