產業案例

國際淨零碳排的壓力促使各國加大對綠能的投資力度，為了達到2025年再生能源發電占比20％政策目標，台灣這幾年同樣積極發展綠能，隨著再生能源比例逐漸提高，如何提供充足、穩定的電力也是未來必須面對的挑戰。如何將人工智慧應用在能源領域，增進管理效率與自動化，將成為全球科技趨勢。面對充滿變化的能源產業，新創又能提供企業與政府單位哪些工具？

2015年創立於矽谷的Mobagel，是家利用Auto ML產品和技術來幫助客戶商業決策的新創公司，過去幾年快速成長，目前在台北、北京、上海、東京都有辦公室。創辦人團隊來自Stanford跟Brooklyn，更於Microsoft、softbank、coca-cola等公司舉辦的數據競賽中獲得良好成績，並於2020年跟2021年獲得Gartner提名全球ML/DL平台代表廠商。Mobagel AI策略夥伴負責人陳胤同（Alan）將與大家分享幾個機器學習能應用的商業情景，說明如何運用數據及模型為公司帶來顯著的成效。

當許多大企業已積極啟動AI的部署時，我們卻發現還有許多企業無法跟上這一波腳步。詠鋐智能創辦人暨執行長謝宗震博士認為：「最大的困境就是領域專家跟資料科學家的溝通時間太長了。」甚至是影響團隊效率最大的問題，於是，謝宗震與團隊開發出一套適用於製造業的AI建模與管理工作的工具：Tukey。

看不到、量不到、控制不到是養殖漁業的三大痛點，現在養殖漁戶也能透過手機隨時了解養殖魚蝦在水下的成長狀況，進而減少不必要的勞力成本付出。開發出這套水下監控系統的海盛科技，又是如何將這些難以被E化的經驗變成可被電腦使用的資料？

一般養殖蝦苗、魚苗需要投入大量成本，細心呵護，但可能因為氣候或種種因素導致整池魚蝦一夕間暴斃死亡，漁戶心血化為烏有。現在，藉由物聯網和人工智慧（AIoT）的導入，靠天吃飯的養殖業似乎出現了一線曙光！