【凱鈞的專家會客室】AI科技美容晉升新潮流！ICI EN ORBITE創辦人陳威宇首創全球動態檢測保養，讓保養有憑據不再只靠感覺
科技日新月異，生活步調迅速且變得越發便捷，各類資訊應用、傳遞與溝通更是發展卓越 ; 而美容保養領域，也已進入高科技美容的新階段！每天塗抹瓶瓶罐罐的保養品，是所有愛美人士...
【凱鈞的專家會客室】AI科技美容晉升新潮流！ICI EN ORBITE創辦人陳威宇首創全球動態檢測保養，讓保養有憑據不再只靠感覺
科技日新月異，生活步調迅速且變得越發便捷，各類資訊應用、傳遞與溝通更是發展卓越 ; 而美容保養領域，也已進入高科技美容的新階段！每天塗抹瓶瓶罐罐的保養品，是所有愛美人士的例行公事，但這麼做到底是否能滿足肌膚的現況需求？使用後真能獲得實際改善嗎？
老實說，過往多數時候只能憑「感覺」判斷；現在則是發展到能透過數據輔助得出實際的解答，只要透過居家肌膚檢測儀器，隨時觀測及記錄相關數據，便能讓保養更加到位且真實有感！此次特別邀請ici en orbite創辦人陳威宇 先生，用自身專業與我們分享最新的動態檢測保養新趨勢，並揭曉受國際媒體及網紅關注，且獲LVMH 集團主辦的Cosmetic 360「最佳品牌首獎」的高科技美容夢幻逸品的肌密檔案！
創辦人陳威宇簡介
iCi en orbite「新轉肌」品牌創辦人陳威宇，一位年僅36歲的天才型生醫工程師，現任美國Estee Lauder雅斯蘭黛美容科技顧問，30初歲即為許多國際保養大牌研發智能美容科技儀器。在29歲時，發下為台灣創立一個能立足世界頂端的保養品牌之願景! 遂在往後短短七年間，一路從設計、研發到製造，過程皆嚴格把關，並將美容保養結合AI（人工智慧）、大數據及物聯網，匯集台灣知名藥廠和保養品專科博士共同研發出獨家CORE-LGF成分，開發兼具超強修護保養力與智能效率的美容科技，隨時隨地透過App檢測，掌握皮膚當下數據，精準度達95%，歷經無數考驗，iCi en orbite新轉肌終於在2019年底讓奇肌誕生
📌Q1：為什麼會想從通訊工程跨足美妝科技保養產業？
從這20年來科技技術的發展趨勢來看，最早的BB call只能看訊息，接著出現2G手機的語音交流，到現在能提供即時的影像資訊，印證著科技不斷提升人類溝通的品質。但我一直認為，科技始終無法提供感性層面的溫暖，而美妝產業就是一種以感性元素提升人類對於自我價值與期許的產業，我想利用自己理性科技的專長，讓人類能夠有管道跟自己的肌膚和美麗溝通。本質上我目前做的事情其實還是一樣的，只是將科技的理性結合了美妝的感性，讓大家透過居家檢測儀就能進行數據分析，更精準的找到適合自己的保養品，以及追蹤保養品在肌膚上的成效
📌Q2：ici en orbite創立的理念？和市場上的保養品區別？
市面上的保養品大多強調自身品牌成分如何讓你更美麗，而大部分的肌膚檢測儀僅提供肌膚少量數據做使用，例如水分、油份等，我觀察發現大多數人在挑選保養品時，往往都是聽從他人的建議，或只憑自己感覺使用，但皮膚其實是動態的，會隨著環境溫度、濕度、壓力、心情等因素改變，對應的保養方式、配方比例、劑量也應隨時跟著調整，並追蹤其成效
ici en orbite的創立，就是希望透過新科技把保養品使用的自主權還給消費者，獨家研發出手攜式的膚質檢測器，透過儀器把科技的理性轉化成感性的保養，先以肌膚數據根據環境與個人膚況的變化，告訴你肌膚目前的狀態，再以最適每天符合自己保養品配方與成分，修護與改善肌膚的困惱，不再是保養品牌方告訴你要怎麼保養，而是自己的肌膚告訴你，它需要什麼，這也是ici en orbite與市場上保養品最大的區別
📌Q3：請分享關於AI保養系統「iCi en orbite」的特色
ici en orbite2019年年底在法國上市，以獨特Ai智慧動態保養學與原力飛梭修護精華，顛覆傳統美妝保養界，更拿下LVMH集團主辦堪稱美容界的奧斯卡的Cosmetic 360中「品牌」和「創新」首獎，轟動全球。而主力成分「頂級肌因Core-LGF」的超強逆齡修護力，也深受法國KOL與媒體的強力推薦
2021年3月份更全系列升級上市。除了添加更高濃度的頂級肌因Core-LGF修護專利成分，含豐富肌因活化能量，首創肌膚奈米活性循環，推動肌膚彈性活躍，強韌肌底健康年輕，有效舒緩敏弱不適等瑕疵問題，新系列還搭配頂級蜂王乳、蜂蜜、乳木果萃取等關鍵保濕滋養成份，發揮優異速效滲透修護力
iCi en orbite新轉肌首創AI動態保養學，能夠隨時客製專屬的保養品。原力飛梭修護膠囊外觀設計皆配有七個刻度的頂級雙導管 (Mars & Lune)，搭配高科技智能動態檢測儀，日夜精準定量，依據當下的膚況需求，提供最適量的刻度保養配方
📌Q4：iCi是亞洲第一個獲得LVMH 集團主辦的Cosmetic 360「最佳品牌首獎」，請分享國外對於科技保養的看法
國外認為Bespoke Beauty就是下一個世代的保養品！外媒非常高興竟然能實現這樣未來的保養品，並且將整個美妝產業的數位化從數位廣告延伸到產品成分的數位化、成分功效的量化，隨著科技保養的研發問世，也將讓消費者對於產品有更強信任感
📌Q5：未來在科技保養上的應用趨勢預測？
如上述所說，科技保養的目的是帶給消費者更強的信任感，在國外已有越來越多品牌開始關注投入研發這一領域。我認為未來的保養品研發趨勢，在環保議題上將會有很多新的應用，例如從原料的生產、製造到產品的回收，都可以用區塊鏈的技術做記錄，科技保養也將會更趨近科技環保領域
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端點AI -- 邁向一兆個智慧端點之路
【作者： Thomas Lorenser】 2021年01月14日 星期四
從工業到家庭、健康照護與智慧城市，由無數的應用和裝置蒐集來的大量數據產生即時的洞察與價值，智能（Intelligence）必須從雲到終端遍及整個網路。因此，提升終端運算能力、並結合機器學習技術，就有可能釋放物聯網終端裝置即時的數據分析力。
越來越多的智能圍繞在我們周遭的世界。我們聽到許多關於物聯網（IoT）、雲端運算與其他令人興奮的科技，如何在未來數十年改變人們生活的預測。從工業到家庭、健康照護與智慧城市，物聯網讓遍及日常生活的各種應用，變得更為豐富，且讓生活因此改觀。
應用的領域相當多元，有數百個子項目與數千個應用。這些應用產生許多數據，但數據本身不重要，重要的是我們可以從中擷取的價值。我們不能仰賴以往把所有數據都傳回雲端伺服器的傳統作法 – 這種作法隨著數據量的增加無法進行擴充，因此需要不同的解決方案。
把數據從端點傳輸至雲端是有代價的，包括更長的延遲、數據傳輸時的用電、頻寬，以及伺服器的容量，這最終也將是使用場景價值成功或失敗的關鍵。這在物聯網中特別容易發生，原因是許多應用必須仰賴最低延遲的即時數據分析與決策。
事實上，有時候端點可能只擁有有限（如果有的話）的連接性。因此，智能的分配必須遍及整個網路，一路到數據源頭的端點，如此我們才能在正確的地方擁有處理能力。提升終端運算能力並結合機器學習技術，就有可能釋放物聯網端點即時的數據分析力，而兩者的匯聚也稱為「端點人工智慧（Endpoint AI）」。
什麼是端點AI，為何它很重要？
端點AI主要是讓端點（即便是最小型的裝置）變得更聰明且更具智慧，可以在端點上執行必要的即時分析，同時：
‧ 改善整體系統效能
‧ 降低耗電量配置
‧ 降低對雲端處理的依賴
我們舉個例子：想像有一個負責監控水管狀態的小型端點，目的在檢測異常情況，例如水管漏水。倘若水管破裂能儘早檢測出來，避免對房屋造成損害，這對於屋主與保險公司都有極大的價值。這種裝置若能檢測出漏水，只需再加上雲端連接性，就能善用端點上的處理能力並創造價值。
不過，如同之前討論過，到目前為止看到的都是「雲端優先」的方法，這種方法把智能放在雲端上，而數據則不斷地沿著網路進行傳輸。然而為了迎合耗電、頻寬與成本的需求，這種方法正在改變，如此才能促成更寬廣的使用場景。舉上述的漏水檢測器為例，把處理能力移到端點內，可以把電池壽命從數個月延長至數年。
對於許多的使用場景而言，最佳的方式是將智能普遍分配到整個網路上，包括一路配置到端點。Arm貴為整個網路上的每個節點，都提出了解決方案：從數據中心、（終端）伺服器、閘道，一路到端點。
今日感測器產生的數據大多被丟棄，原因是要傳輸這些數據，從能源與頻寬的角度來看，成本實在太高。想像一個電池驅動的物聯網端點，使用藍牙、窄頻物聯網，或其它方式連網。端點從各個感測器搜集數據，然後把資料傳至閘道或另一個裝置。
不過，這個使用場景的通訊，往往成為整套系統耗電量最大的一部份。因此，系統架構師得進行取捨，以便在系統的耗電量限制下作業。他們得兼顧端點內感測器數據的資料速率與數據處理，以便讓電池壽命保持在可接受的範圍內。
倘若我們只在感到有興趣的事件發生時，使用機器學習架構方法來儲存或傳送數據，並藉此降低無線電波的使用、同時優化電池的壽命，又會怎?樣呢？儘管這些端點上的運算資源一直以來都太過貧乏，無法在裝置本身支援訊號處理與機器學習，但端點 AI 現在卻讓它變成可能。
事實上，今日已有許多的應用，使用Arm Cortex-M架構的裝置內的機器學習技術。受到Arm在內的許多領先企業機構支持、稱為tinyML的社群運作，正在驅動這個趨勢，目標是在微處理器（MCU）上部署機器學習。
tinyML基金會正在協助讓傳統的嵌入式世界與全新的端點AI世界，找到兩者之間的交集。藉由他們的努力，更多的開發人員現在已經可能直接在微處理器上，運行越來越複雜的深度學習模型，藉以加速端點AI，並產生出全新的使用場景。快速檢視其內容，我們發現它大多利用Arm的IP架構。Cortex-M處理器能提供應對各種既有使用場景的正確功能集。
例如，Audio Analytic 公司使用 Arm Cortex-M0+ 處理器實作聲音辨識。其它的實例則使用 Cortex-M4、Cortex-M7 與 Cortex-M33 的數位訊號處理器（DSP）的運算能力：
接下來呢？
我們正處於一段令人興奮時期的開端，在這個期間，新的科技將促成新的能力，並且讓要求更為嚴苛的物聯網端點使用場景，成為可能。端點搜集越來越多的數據，這些數據可以用節能的方式進行分析並找出型態，並觸發下一步的處理。這也是為何物聯網端點與微處理器（MCU）必須具備更多的能力，以應付與日俱增的需求。
為了支持端點AI的願景，Arm特別開發Cortex-M55（Arm具備最高AI能力的 Cortex-M 處理器）與Ethos-U55（可搭配Cortex-M的微神經網路處理器），兩者是應對許多新興使用場景的完美組合。與現有的Cortex-M處理器相比，Cortex-M55搭配Ethos-U55的總機器學習效能可以提升480倍。
此外，重點不只有IP。Arm的CMSIS-DSP與CMSIS-NN程式庫的演進，以及我們與Google的TensorFlow Lite Micro團隊的協作，將讓開發人員可以更簡便地把他們在之前Cortex-M平台上的作業，轉移到Cortex-M55與Ethos-U55。
端點AI靠視覺-語音-震動驅動
麥肯錫公司已經找出在2025年以前，可為邊緣與端點處理創造出2500億美元硬體價值的橫跨11個產業的100個使用場景。藉由分析這些專供端點AI利用的使用場景，可以發現主要的使用場景都圍繞三個領域：視覺、語音與震動。
預測性維護在許多大眾市場應用中，是一股重要的成長驅動力。據估計，每年因為機器停機造成的損失超過 200 億美元。
我們可預見上述三個類別之一，或是多個類別的使用場景或應用。例如，除了可以使用震動監控來執行異常檢測，也可以利用聲音辨識的技術，或是使用影像。端點AI已能支援設備上的訊號處理和機器學習。
附圖：圖一 : Arm在所有設備及裝置上實現無所不在的人工智慧
資料來源：https://ctimes.com.tw/DispArt-tw.asp?O=HK51E75CFDSARASTD7
ai檢測器 在 Apple Er 愛鬼靈精怪 Facebook 的精選貼文
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ai檢測器 在 昱創企管顧問有限公司 Facebook 的精選貼文
之前有大學使用影像辨識看是否戴口罩，
這篇談的是微軟與永和耕莘醫院合作，
使用AI影像辨識做AI口罩與溫度檢測器，
AI在這次防疫，
再一次的發揮了功用。
＃人工智慧
物聯網顧問與數位轉型教練Rich的Youtube頻道：https://www.youtube.com/channel/UC8Ky-Bbf3AdNRufmGuCu24w
珊蒂微AI「白話AIoT數位轉型新書訪談」：
https://www.youtube.com/watch?v=AqsaIw6ZKEY
電子時報「AIoT趨勢下 公有雲的發展機會與挑戰」
https://www.youtube.com/watch?v=TT9xnEh4eyY&t=3s
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