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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

為什麼要上這門課？

大型科技公司，比如 Google ，Facebook 等，圍繞通才工程師來組織他們的招聘流程，這已經不是什麼祕密了，通才工程師瞭解基本的系統，資料結構和演算法。 事實上，這是技術招聘中的一個眾所周知的問題: 有很多“程式設計師” ，但沒有那麼多“工程師”。 在這種情況下“工程師”的定義是什麼？ ー解決複雜問題的能力，對一般概念有理解(和經驗)。

還有一個簡單的技巧，你可以通過將知識轉移到其它系統來獲得豐富的經驗。 ー選擇一些可能與你的主要工作無關的複雜理論領域，用你熟悉的語言來實現它。 當你建立它的時候，你學習了所有不同的資料結構和演算法，這些都適用於這個系統。 它應該是通用的(例如，State machines) ，這樣你就可以將這些知識進一步轉移到你的“日常”工作中。

在這門課中，我們採用這種方法。 為了研究自動機“理論” ，我們使它更加實用: 我們使用它的一個廣泛使用的應用—- 詞法分析( lexical analysis )和模式匹配，並建立一個 RegExp 機器。

我們不僅能夠完全理解正規表示式( Regular Expressions )的工作原理(以及如何使它們的使用更專業) ，而且還能夠將形式語法、語言、有限自動機ー NFAa、 DFAs 等方面的知識應用到我們工作的其它領域。

https://softnshare.com/automata-theory-building-a-regexp-machine/

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＃凶宅 ＃房屋買賣
各節重點：
00:00 前導
01:17「簡訊設計動畫製作」廣告段落
02:07 怎樣算凶宅？每個人想的都不一樣
03:09 法律認證的凶宅，其實很嚴格？
04:37 凶宅真的可以打房嗎？
05:29 凶宅也可以炒房？
06:24 凶宅不是每個人都炒得起
07:17 怎樣避免住到凶宅？
08:18「租」到凶宅，還可以解約嗎？
08:53「買」到凶宅，可以怎麼做？
10:11 我們的觀點
11:20 提問
11:40 結尾

【 製作團隊 】

｜企劃：虎斑
｜腳本：虎斑
｜編輯：土龍
｜剪輯後製：歆雅
｜剪輯助理：歆雅／珊珊
｜演出：志祺

——

【 本集參考資料 】

→凶宅 定義！怎樣算是凶宅？可以被洗白？凶宅會影響房價？：https://bit.ly/3DYMxAO
→窮比鬼更可怕！網友想租凶宅：多兇都沒關係，自殺火災都OK：https://bit.ly/38Qxdro
→賣凶宅稱""不是很凶"" 民眾：凶宅還分等級？：https://bit.ly/3tnCekU
→驚人巧合令人發毛 台南極凶宅9月二拍：https://bit.ly/38TdtDO
→每坪少13萬！7組人搶燒炭凶宅　得標價遠低於市場價：https://bit.ly/3l8C512
→3組人搶汐止凶宅法拍屋　「幸運兒」203萬拿下 ：https://bit.ly/3tr2zhM
→門檻低又肯議價　板橋凶宅掛賣51天火速脫手：https://bit.ly/3yQvixT
→買到凶宅怎麼辦？解約、打折還是拿賠償？：https://bit.ly/3E1XQIw
→發現租到凶宅，到底該怎麼辦？律師教自保秘招：幫你租金、押金通通要回來：https://bit.ly/3nhhslJ
→如何避免買到凶宅 檢察官教你停看聽：https://bit.ly/2Vsi78H
→【新莊封屍宅3】銀行也怕凶宅「貸款紛紛走避」　想買準備好現金：https://bit.ly/2VwRLT2
→凶宅灰色地帶｜轉手過一手即不凶 　律師：法官論定沒那麼簡單：https://bit.ly/3heYA3b
→房價為何下不來？專家：政府怕自宮 不敢打炒地：https://bit.ly/3hfKH4V
→打房沒在怕！工程師投資客：口袋夠深、放著就好，也可以轉嫁房客：https://bit.ly/2Vpuylu


【 判決案例 】

→600萬購凶宅585萬出售 虧15萬仍構詐欺罪被判刑
https://bit.ly/3hiXC66
→賣房未告知凶宅 母女皆判刑
https://bit.ly/2WZla8G
→房客發現36年前曾發生命案　屋主提告凶宅獲賠
https://bit.ly/38XrRus
→台南地主遭控隱匿凶宅挨告 法官認證據不足判無罪
https://bit.ly/3zZsW0L
→豪宅成凶宅 家屬判賠300萬 高院逆轉判免賠：自殺者還考慮貶值？
https://bit.ly/3yUXJL6
→獨／法院認證買到「凶宅」卻沒得賠！女「這原因」把苦吞了
https://bit.ly/2YwU7Ci


【 延伸閱讀 】

→被人們遺棄的空間　凶宅解密：https://bit.ly/3l7daLd



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## 影片觀看說明

由於問題較多，大家的問題也可能是你的問題，建議可以先閱讀下方的「問題總匯」區，找到時間碼 Time code 之後跳轉到自己想聽的部分，會比較有效率哦

本影片 Q&A 留言是抓取
【2020 年度回顧! 成為 Team leader? 業外收入增加? 技術能力成長? (第一次蒐集 Q&A)】https://youtu.be/BGaDN9wxbKE

## 影片中提到的專案

簡單用 React 撰寫的留言爬取篩選功能，可以自己抓去玩
https://github.com/niclin/youtube-comment-filter

## 問題總匯

00:00 開場
01:26 QA-1 - 林天寸

一直很喜歡妳的頻道，不單單是因為工程師，當然也有部分原因是自己也是走工程師這條路的。
前一年2020年開始，其實是我剛轉職工程師的第一年，在滿多地方都遇到不小的問題，在troubleshooting上面也是有許多瓶頸的。
後來除了白天上班，下班看書跟休息，偶然間看到你的影片[工程師如何自我進修]，才開始慢慢用計畫的方式取代橫衝猛幹。
不得不說，規劃時間真的是比起技術性的功力還更有成效。因為它讓你適時的放鬆跟加強，然後在工作上面才更有長進，雖然很幹話，但我2020的下半年是這樣做的。
目前在準備考取網路管理的證照CCNA，計畫是走network這一塊，還有很多要磨練的。希望也能多看你產出跟network的影片，這是私心話啦，哈哈。

02:57 QA-2 - 仔仔

1.學程式會建議從前端或是後端哪個開始學會比較好?
2.一開始投履歷如何判斷一家公司是可以成長的，而不是進去3，5年後還是那個跟剛進去程度相差不遠的自己差不多
3.跟程式相關的產業有很多(像是製造業到博弈)，可以請Nic分析一下各產業的狀況嗎?以及進去各產業前須要具備哪些程式語言或能力?
4.投履歷時看到一些公司列出所需程式語言和工具一大堆，是不是代表你沒完全具備就不要投履歷了，還是可以請Nic給個意見哪些部分還是可以投看看
5.都說工程師又宅又不會說話，為什麼Nic可以交到女朋友?

10:40 QA-3 - ANDREW NG KAR EARN

如果当写编程语言遇到瓶颈，有什么方法可以有效地避免自己陷入钻牛角尖的情况？

11:46 QA-4 - JS Lin

如果NIC現在選擇能馬上精通一項語言會是哪個？會想用來做什麼PJ？

13:13 QA-5 - Rick0

成為 team leader 後無法直接在技術上有更深入的研究和突破，這樣的變化是否值得?
是否會擔心這樣在技術上跟不上其他人，甚至被下屬看輕呢?

14:39 QA-6 - Henry蔡

因為最近是寒假期間，
我開始考慮下學期的修課，
想請教nic大大，
應該在有什麼樣的基礎上，
開始學design patterns？
我目前是碩士生，
大學非資工本科，
學過Python，
也跟過一些網路影片實作過Flask+PostgreSQL，
大學學過資料結構演算法，
但不到得心應手的程度...

16:07 QA-7 - 黃柏瑋

如何同時Handle好好幾件事
我怎麼覺得上班，然後下班假日寫寫side project後就沒啥時間了🤔🤔🤔

17:24 QA-8 - 乾太

我想問一下這年頭轉行斜槓 VTuber 還有沒有搞頭A？

18:10 QA-9 - uuu06222

之前開始關注你有知道你有面試過人的經驗, 想問一下站在面試官的角度...
面試官會不會比較注重作品需要呈現那些東西, 或是有沒有什麼禁忌是不能碰的嗎?

20:07 QA-10 - Joery Lin

想請教您對於對於給你很多成長和照顧的公司，倘若您有一個更好的機會，無論薪水或未知挑戰都大於現在公司。
您將如何做選擇，或許現在公司會給你加薪留下你。

因為自己曾放棄了許多機會

21:37 QA-11 - YangTing Zheng

Q1: 想問通常一個產品開發的週期都多長呢？負責維運和開發的工作內容是否會差很多？
Q2: 想請您簡單介紹一下資工系學生的出路/工作內容？(如PM.SA.DBA.PG.RD.MIS…或是還有其他的？）

24:16 QA-12 - RTB

Hello World

24:18 QA-13 - Barry

目前是公司MIS 很想轉職成後端工程師，但在面試上面都都時常失敗
常常在問技術關卡時就被問倒了，總覺得 要準備的東西非常的龐大
毫無準備的頭緒，總覺得一直寫side project也不是辦法

26:49 QA-14 - 因地制夷

想請教Nic 有在做投資嗎? ex 股票 想聽一些投資心得

27:13 QA-15 - 比歐

想請教 Nic 大，
在之後的工程師生涯中之後有甚麼規劃或想法嗎?
例如:開發產品創業，或是開班授課、轉做顧問之類的。

28:14 QA-16 - yongming jia

请问新手如何学编程，学完去做什么？怎么自己创业？谢谢🙏

29:33 QA-17 - Minghao Chang

是否能請您推薦用來開發的筆電？（正好最近要汰換電腦），想從今年開始養成寫side project的習慣，謝謝。

30:31 QA-18 - Guan Jun Chen

想知道像Nic這麼厲害的工程師，年薪大概落在哪裡

30:46 QA-19 - Sheng Jiang

想請問Nic，如果非資工背景但是對寫程式有熱情，想轉職當軟體工程師，會建議如何起步?

補充：像是什麼樣的人適合自學，什麼樣的人適合去補習，或者補習跟自學的情況各有哪些優劣?

謝謝Nic

## 結尾

31:49 感想

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