科技園推驗證服務 加快科技走向市場

STP
人工智能、機械人技術平台及精密工程總監霍露明介紹為食環署甄選AI視覺運算方案點算老鼠數量,參加者以Docker容器提交AI模型,以同樣數據進行推理,以點算凖確度和成本,選擇性價比最高方案。

新科技速遞

企業和政府機構採購科技方案,往往會遇到不少困難,如何實證方案的成效,而最通常的做法就是概念驗證。

香港科技園公司前身為科技驗證平台,去年八月推出評估AIR技術方案表現,結合虛擬及實體場境測試的功能,進一步發展成為STP Platform,推出了平台驗證服務(Validation as a Service,VaaS),可以驗證服務機械人、AI視覺運算、以數碼孿生(Digital Twins)模擬設施甚至城市運作。

STP Platform可說為科技需求方專門而設,以加快企業和政府採納科技的步伐。科技園公司又舉辦 「STP Platform體驗日」,展示STP Platform試行階段中的各項成果。STP Platform已不單可用於評估人工智能(AI)及機械人方案的表現,結合虛擬及實體場境測試功能,也推出數碼孿生(Digital Twins)技術,驗證智慧城市的管理。

人工智能、機械人技術平台及精密工程總監霍露明博士說,科學園VaaS平台針對支持科技公司發展,促進企業應用AIR、智慧城市、大數據、物聯網(IoT)及傳感器技術。

PhysicalLab
服務機器人首先在實體測試實驗室(Physical lab),根據國家標凖測試找出技術指標,精密傳感器獲得操作數據,輸入參數到虛擬環境,構建不同場景。

數碼孿生未卜先知

STP Platform亦以數碼孿生技術,評估改善科學園交通各種方案。政府撥出7000萬元改善科學園的交通,其中有多個建議;包括移動車站或改道,但成效難以預期。「數碼孿生」建立公共設施的數碼模型,或者可說是數碼化副本,通過傳感器和視像監察,蒐集環境運作數據作情景仿真,在數碼世界中模擬真實情況。

霍露明說,結果發現,以數碼孿生技術模擬試行建議中2個方案,均無助改善園區的交通。科學園數碼孿生模型,僅以1個多月時間建成,省卻實際執行各種成本,也可供未來其他規畫和環境評估之用。

STP Platform另一項驗證技術,則結合了虛擬及實體場境測試,機器人首先在實體測試實驗室(Physical lab),根據國家標凖測試找出技術指標,從精密傳感器獲得操作數據,輸入參數到虛擬環境,構建到不同場景,測試及評估機械人成效及表現。

服務機械人虛擬試工

服務機械人利用激光雷達( LiDAR)、視覺運算和傳感器,以建立地圖、移動和避障。近年服務機器人的應用,從餐廳傳菜、醫院送藥,甚至疫情期間噴洒消毒劑,但測試機械人在實際環境中性能,則非常耗時。

部分測試放在虛擬場景,省回測試時間和成本。霍露明說,虛擬測試並不完全取代實地測試,兩者同時進行,虛擬測試作為參考。

服務機械人功能受不少客觀限制,例如避障性能可能受環境干擾,以致不能正常運作,功耗受地面質地,地氈可增加耗電,無法完成預定的工作。

近期消毒機械人需求上升,市場亦有不同種類機械人;如紫外光消毒、噴霧消毒等,STP Platform平台模擬多個場景如酒店、商場、大廈大堂等測試,完成後有詳細報告,比較不同方案。

AI點算老鼠

STP Platform亦為食物環境衞生署完成甄選統計老鼠數量的視覺運算方案。食環署進行滅鼠後,須評估成效。但老鼠橫行的後巷,不能部署閉路電視,食環署以熱成像鏡頭拍攝,以視覺運算作推理點算。視覺模型須辨別老鼠的紅外線熱影像,凖確點算數目,食環署從凖確度和成本評估,選取供應商。

Datax.io客戶總監馮兆軒說,以往為企業作概念驗證(PoC),籌備往往多於一年,事先要解決不少保安和資源限制。STP Platform提供測試平台,Datax.io收到訓練的數據後,就建立AI模型打包成為Docker容器,送到STP Platform測試,很快獲得結果。較早前,科技園公司與醫管局合合「AI Challenge」比賽辨識手術刀,也採用類似方法,參賽者呈交容器模型測試,馬上判別高下。

Datax.io
Datax.io客戶總監馮兆軒表示: 以往為企業進行概念驗證(PoC),籌備往往多於一年,事先要解決不少保安和資源的限制,STP Platform則縮短至約2個月完成。

馮兆軒說,食環署提供數據較為少,Datax.io再以不同方式產生更多數據作為訓練,通過不同參數調整,提高了凖確度。 

STP Platform解決了創新技術落實到應用的最大困難,就是驗證過程,多要花大量時間和金錢,亦面對環境限制,缺乏行業標準等難題。STP Platform提供獨立的表現評估,開放平台讓企業加入成會員,以更加準確,更可預測成效,用更低成本,採購到合適方案。

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