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

【2017F1新知】F1燃油滴滴金，每滴都是花上千金得來的研發成果。今季，有一不大顯眼的改例，卻可能改寫每隊命運。過往三季，各大車隊已在燃油機油等鬥得你死我活。除了排位與比賽使用不同配方，因應每站不同需要而無上限地研製多條特別配方，更幾乎是常識吧。Shell曾於前年表示，整季令法拉利戰車單圈快半秒，一場快約30秒。

今季全新大限制：每隊全季只能有五條配方，每站只能使用當中兩種。估計合作無間的平治與Petronas、法拉利與Shell都要重新適應，新合作夥伴紅牛與Exxon、麥拿侖/雷諾與BP更需要時間力追！F1冬測本月底27日展開。#F1Winter #F1 #Formula1 #DanOnF1 #2017f1新知

📷：Petronas

Completed

【完整版】2015年某隊F1軚盤按鈕和撥片指南

右上黑色圓形R按鈕：Radio。放著關，按著開，有time-out功能。當中間白色radio LED燈著了，代表開了radio。無線電是雙向的，場上和車房內都能通訊，但要留意車手條聲有優先權，會截斷車隊條聲（所以Kimi廢話少講，字字珠璣，句句金句）。

左上黃色圓形N按鈕：Neutral。按著可從一或二波入空波。車手必須腳離油門。

右下黑色圓形BP按鈕：Bite Point。按一下啟動Bite Point finder程序。

左右中間白色圓型－／＋按鈕：全名叫MFRS（Multi Functional Rotary Swtich），配合旁邊轉輪一起使用，用來「跳頁」選擇N咁多種mapping。

左下白色圓形Ack按鈕：Acknowledge。按下確認之前的操作更改（即係「confirm」囉）。

右上紅色圓形PL按鈕：Pit Limiter。按下啟動pit limiter；此功能只能於四波或以下被啟動，在高波段嘗試啟動將被拒絕。當pit limiter被啟動後，引擎將被調教至適當轉速，當速度減至pit limiter（一般80kph）＋／－3kph是，大mon上方的燈將會全著（提醒車手是時候放迫力喇喂）。

正下方紅色圓形OIL按鈕：Oil Button。此按鈕啟動額外機油缸的電池閥門。當有需要時，比賽工程師會通知車手按製，將打開閥門一段既定時間。按製後將有beep一聲確認。

右上角OT按鈕：這不是「加班」製，而是Overtake製。「扒頭」製的意思是按一個製，就能在限定時間內，同時啟動數個不同maps，以協助車手扒頭或防守。車手可以在動力被限制（慳油mode）時，隨時使用扒頭mode。當啟動扒頭mode時，大mon上方會著一盞藍燈。

左上黑色圓形Box按鈕：Box confirm製。按製確認今個圈駛進維修站。

左上藍色圓形OL按鈕：Outlap display製。按製顯示outlaw時的車胎和迫力數據。

左邊YES／NO按鈕：假如無線電壞了，YES製（即是白色Ack製）和NO製（即是藍色OL製）是用來確定或否定比賽工程師或pit board的信息。

右上黃色圓形S1按鈕：The Special Onesss，Special製。這些製的功能可根據實際需要而改動，主要功能有兩種。一，簡化彎與彎之間的改動。二，以按製取代某些扭製的功能以減輕車手負擔。如果按了S1製，大mon上方右邊第二盞藍燈將會著，以示啟動了S1 mode 。

左右兩側黑色Toggle按鈕：方便快速跳頁選取不同mapping（每項最多14個maps）。Toggle按鈕比左右兩方中間的扭輪優先（必需disable toggle才能使用扭輪），如果兩個toggle製都被按了，右邊PREL14號map將優先。按了哪邊toggle，就亮起哪邊白色LED燈。

正中左右黃色（實際是橙色）和綠色Toggle按鈕：按此兩製將overwrite其他從扭輪選取的brake balance map，並分別優先啟動1號或14號brake balance map。按了左邊黃色toggle製，將優先啟動1號brake balance，並亮起黃（橙）色LED燈。按了右邊綠色toggle製，將優先啟動14號brake balance，並亮起綠色LED燈。

BBal-／BBal+撥片：用來微調brake balance

Shift撥片：軚盤後面有兩轉波撥片，可供拉上轉波。

Clu撥片：軚盤後面有兩極力子撥片，左右各一。右手邊的連接後備極力子感應器；只在另一個壞掉時才用。

～有關按鈕和撥片部分完結～
~ feel free to share ~

資料來源：某隊《戰車操作系統車手指南》

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古語有云：工欲善其事，必先利其器。工具是器，態度也是器。一個F1軚盤價值約三十萬港幣，每年設計不一樣、每隊設計也不同，連隊友間的也可以tailor-made。三十萬，物超所值。因為，背後的F1態度才是無價。

F1車隊都呻窮，不過是窮得只缺錢。錢，大陸、油王和普京都不缺。那應該有F1車隊吧？習近平足球夢，老早應該完夢？事實是，大國兩場一球不入我門。告魯夫說，我從來沒見過一袋錢贏波。一個人贏波贏一袋錢就有，我說。

平治F1車隊之所以是世界冠軍，除了技術和錢（別忘了法拉利至少花了一樣多，如非更多），大概是因為他們對每項細節的更執著、對每個準備的更嚴𧫴，卻又同時擁有更能容許錯誤的空間、更勇於承認失敗的氣度、並及時upgrade這等軟實力。如果平治入的是鉛水和地溝油，我想「GP2車隊」麥拿侖都能擊敗他們，因為場場壞車。

以上廢話跟軚盤指南有啥關係呢？儘管你我這世人也不大可能駕駛F1戰車，但無阻我們去了解《十萬個為甚麼》。正如中六合彩頭獎這些機會.....但我仍堅持每期買一樣。所以ussssh，呀唔係，係push！

#f1 #formula1 #f1winterseries #danonthemove #dcinparis #parisislife

菲律賓渡輪翻船 36人死亡
菲律賓中部海域在2號發生渡輪翻船事故，據當地消息指出，渡輪載有近
200名旅客，本次事故造成至少36名旅客死亡，超過百名旅客獲救，但仍
有26名乘客下落不明。據目擊者表示：「見到渡輪突然急轉，隨後翻覆。
」，官方指出當天氣候正常，事故原因將待搜救結束後開啟調查。

英石油公司同意鉅額賠償

英國石油公司BP與墨西哥沿岸地方政府以及美國聯邦政府達成和解，將為
2010年墨西哥灣鑽井平台漏油事件所造成的環境和經濟損害，賠償187億
美元。本項和解共包含5個美國聯邦州政府以及400多個墨西哥地方政府，
此前BP業已在認罪協議中同意40億美元的刑事罰款。

復航失事報告指出駕駛失誤

飛航安全調查委員會2號公布復興航空失事報告，報告中顯示飛機起飛後不
久，2號發動機熄火，而駕駛卻誤將1號發動機油門收回，飛機來不及爬升，
最終導致飛機墜毀，本次事件造成43人罹難、17人輕重傷。2號公布六份初
步報告，未來將進行資料分析後，明年四月將提出最終報告。

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