作者：賴佩萱、歐敏銓
AI 人工智慧是近幾年來業界很夯的主題，它正以前所未見的方式滲入、改變我們的生活與世界，舉凡製造、金融、零售、醫療等產業，漸漸地被冠上「智慧 XX」，智慧化的產業猶如一個全新的世界，象徵著數位、創新與進步。
前瞻的科技引領新穎的變革，當然也需要更多優秀的科技人才持續投入，為此，全球半導體巨頭 Intel 去年（2021 年）九月首次在台灣舉辦以「領航 AI、創造精彩」為主軸的「Intel® DevCup x OpenVINO Toolkit」競賽，吸引近 800 位 AI 高手參與，歷經四個半月的時間，共 80 組團隊進入決賽，並在2022年1月14日的頒獎典禮中宣佈得獎團隊，精彩過程請見活動報導。
本次競賽分為概念組與實作組，概念組著重創新構想，實作組則注重開發實作，本文將針對整體參賽狀況進行剖析報導。先來看看實作組，參加初選的團隊共有106隊、共365位隊員，分別來自企業、學術單位；進入決選團隊以企業為主，佔3/4（15組），學術單位佔1/4（5組），AI實作的技術能力皆相當堅強。
實作組在初選階段的提案分散涵蓋各主題領域，決選階段提案則以智慧醫療最多，其次為智慧交通、智慧製造和智慧零售等。由於實作組的技術含量高，主辦單位邀請到的評審們也都是有深厚技術底的專家，評審團的代表性十足，但因各組實力相當，大家的分數十分接近，對評審也是不小的挑戰！
最終評選出冠、亞、季軍各1名，佳作2名，同步進行的人氣票選活動則由最高票的3個團隊獲獎，且來看看這次實作組競賽團隊有哪些亮點。
實作組決選中團隊們各顯身手，希望打動專業評審，拿下高分！
拯救生命！智慧醫療成為AI應用發展焦點
如上所述，實作組決選團隊的提案以「智慧醫療與照護」類別最高，他們想解決的醫療議題涵蓋面向很廣，包括骨質疏鬆症診斷（柏瑞醫）、失智症快速篩檢（恩庫斯特.艾希）、酒癮預測（MIBT）、肺部超音波判讀（LUS.AI）、大腸息肉檢測（嫌dis老孫）、由人臉辨識量測生理數值（FaCare）、個人化數位病理判讀（JelloX）、膝關節負荷評估（NTUST x ITRI ’21）等（請見下表或作品連結）。
| 團隊名稱 | 主題 | 簡述 |
| 柏瑞醫 | X1 Imaging 骨質疏鬆人工智慧輔助篩檢系統 | 只需一般X光機或行動X光車所拍攝的符合WHO醫學指引髖部醫學影像，即可運用AI輔助分析，於6秒鐘內產出骨鬆風險報告。 |
| FaCare | 非接觸式人臉偵測生理參數 | FaCare 是一種非接觸式用於量測人的生理參數軟體，應用OpenVINO技術，可以自動辨識人臉所在的區塊位置且動態追蹤，計算出心跳等生理數值。 |
| JelloX Biotech | MetaLite® AI個人化數位病理輔助判讀軟體 | JelloX Biotech團隊開發MetaLite®個人化軟體，搭配Intel OpenVINOTM toolkit與第11代CPU晶片，讓使用者無負擔接軌AI數位病理新時代。 |
| LUS.AI | 即時互動的智慧醫療 – OpenVINO讓AI隨著筆電帶著跑 | 使用 OpenVINO™ 做 CAM (Class Activation Mapping)，進階使用到 OpenVINO™ Integration with TensorFlow 以實作 Grad-CAM 等進階應用。 |
| MIBT | AI疾病預測系統 — 以酒癮為例 | 我們將分析電子病歷，建立酒癮預測模型，並將此模型實作在 OpenVINO 邊緣裝置。一般人只要輸入病史資料， OpenVINO邊緣裝置就能預測其是否有酒癮症狀。 |
| NTUST x ITRI ’21 | AI移動型膝關節負荷評估裝置 | 此專案運用AI模型來預測運動時的膝關節負荷狀況，並評估可能造成的傷害風險，保障運動員有最佳表現。 |
| 恩庫斯特.艾希 | 輔助醫師快速篩檢失智症患者的資訊系統-DeepPACS | DeepPACS是一個輔助醫師快速篩檢失智症患者的資訊系統，它包括巡迴車與醫院兩方的醫療影像傳輸、AI自動標註、系統自動量測，並診斷有無失智症。 |
| 嫌dis老孫 | 使用卷積關注度神經網路模型偵測大腸息肉 | 大腸癌位居10大癌症之首，本研究內容提出自監督式學習架構，結合正相關圖片增強物件偵測的關注度，而本物件目標即為大腸癌的前身「息肉（Polyp）」來正確協助醫生惡性息肉的檢出率，減少漏診，提高診斷效率。 |
值得一提的是，開發AI型智慧醫療專案的一大挑戰是如何取得醫療影像的資料級和專業的標記來訓練AI模型，這些團隊皆跨過此門檻，找到台灣醫界的合作夥伴，共同實作出成效顯著的AI醫療應用。
【冠軍作品】AI 精準檢測！6 秒就能檢測骨質疏鬆
獲得此次競賽實作組冠軍（獎金30萬元）的，即是上述8隊中的「柏瑞醫」，該團隊成員來自深耕於生醫產業、專注研發臨床工具、智能醫院解決方案與醫療物聯網的廠商 — 柏瑞醫公司。
該團隊指出，每三秒就有一人因為骨質疏鬆而骨折、全球超過三億的女性有骨質疏鬆的症狀，骨質疏鬆儼然是僅次於心血管疾病外的全球第二大流行病；然而，當前醫師使用肉眼判讀 X 光片的準確率只有 40%，且足跟式定量超音波儀器（QUS）的精度也不高。
「柏瑞醫」團隊開發的骨質疏鬆 AI 輔助篩檢系統奪得 2021 Intel DevCup競賽實作組冠軍
柏瑞醫因此運用內建 Intel 第 11 代處理器的AOPEN DEX5750開發套件與 Windows 作業系統建置 ONNX Runtime for OpenVINO，開發出「Imaging 骨質疏鬆人工智慧輔助篩檢系統」，讓原先做骨質疏鬆可能長達四到六周的篩檢與等待時間，縮短到只需 6 秒，且將檢測結果與DXA儀器檢測髖部的骨鬆風險分析與 T-score（與健康年輕人骨質密度比較的數值）分析檢測報告比對，其 AI 模型的 AUC達 96.4%、敏感度 97.2%、特異度 95.6%、陽性預測值 95.7%、陰性預測值 97.1%，整體正確度達 94.27%。
本案結合物聯網設備及人工智慧應用技術，透過AI輔助篩檢來協助醫師進行更快速、準確的判讀，不只能增加醫療量能，也能讓偏鄉民眾利用行動X光車快速進行檢測，其商業價值與可行性獲得評審們的共同肯定，一舉奪下這次的最大獎 – 新台幣30萬元。
用視覺AI技術預防交通事故
除了醫療，提升「交通安全」也是AI發展落地應用上的重要領域，在此次實作組的競賽中，也有5組決選團隊投入此領域的開發，主題涵蓋即時路況偵測、隧道內異常事件偵測、行車違規偵測、駕駛行為分析及多國車牌辨識等，實用性皆相當高。
| 團隊名稱 | 主題 | 簡述 |
| 7STARLAKE | 以AI電腦視覺即時偵測路況、分析交通圖資 | 本案利用 Object Detection Model 即時偵測路況，並能透過辨識一些常見的道路物件來達到分析交通事件的效果，例如偵測違停、闖紅燈車輛等，希望能嚇阻違規事件並預防交通意外發生。 |
| HiPower | 異常事件偵測系統之隧道應用 | 採用影像視覺AI技術，運用OpenVINO Tookit及相關視覺演算技術進行異常事件偵測系統研究開發，希望解決封閉型隧道內道路異常事件(如:壅塞、滯留、逆行、煙霧、行人…等) 、危險事故偵測及告警。 |
| 利凌前瞻新創隊 | 多國車牌辨識、車型偵測及車廠辨識系統 | 車牌辨識是智慧安防與城市自動化不可缺少的一個重要技術，本專案採用ASRock的 NUC BOX-6305E產品進行車牌辨識並採用Ubuntu 20.04(OpenVINO 2021.4.752) ，效能可達1080P影片 36FPS車牌辨識。 |
| 元氣智能 | 互動式行車違規及行人偵測技術 | 人車流偵測是智慧交通很重要的工具，本專案應用OpenVINO技術，開發出互動式行車違規系統，可辨識即時交通狀況及違規行為。 |
| 智合科技 | AI 智能駕駛行為分析 | 智合科技團隊透過車前影像及駕駛畫面進行即時影像分析，當發生異常事件後，進行即時告警，並進行事件錄影，管理者可隨時檢視行車狀態（例如跟車過近或行人追撞危險），即時發現並修正駕駛行為異常（例如分心）。 |
【亞軍作品】AI 即時偵測路況，實現智慧交通無死角
獲得競賽亞軍（獎金20萬元）的是7STARLAKE團隊，其成員來自在自動駕駛與智慧交通有深入研究的喜門史塔雷克公司，該公司在研發自動駕駛科技、3D LIDAR 智慧路口、V2X 車聯網、智慧停車、共乘網路等，在高雄駁二特區、彰化田中高鐵站、故宮南院、台北 101 等地已成功締造多場自駕小巴公開試乘運行專案。
7STARLAKE團隊展示作品並與現場來賓交流
該團隊的開發動機來自於交通違規頻傳，導致許多事故不幸發生，他們認為如果透過電腦視覺協助，駕駛對於車內安全、行車死角、違規停車與轉彎等狀況，能有更快速、更即時的反應；另外當前以肉眼調閱行車紀錄器相當費時且費力，若能以 AI 即時自動偵測，並擷取其中片段，再由人工二次確認將能提高效率。
因此，7STARLAKE 以 Pytorch 建立自有且符合需求的三層模型（車輛偵測、車輛上車牌位置辨識、車牌辨識），並以 OpenVINO 完成 Pytorch to ONNX 與 ONNX to IR 部署；此系統實際在內建 Core i7-1185GRE 處理器的Advantech EI-52開發套件上進行推論，其效能可達 21.13 FPS，能協助完成 AI 電腦視覺即時偵測路況、分析交通圖資（例如偵測違停、闖紅燈等）等狀況。
產線不停機 AI來助力
提升生產效率、良率一直是製造業致力達成的目標，AI、IOT、5G等新技術則是現階段導入的重點，本次競賽也有兩隊決選團隊選擇了「智慧製造」相關的主題進行開發實作，請見下表：
| 團隊名稱 | 主題 | 簡述 |
| MARK II | 看見機台：機台不停機自動巡檢系統 | 「看見機台」應用影像IoT搭配異常檢測與OpenVINO技術，實現兼顧安全、產能、良率與自動監控的機台不停機自動巡檢系統。 |
| 歐尼克斯實境互動工作室 | 智慧視覺手工具組缺件檢測系統 | 「智慧視覺手工具組缺件檢測系統」主要利用深度學習的物件檢測技術來改善傳統手工具組生產線出貨缺件問題。 |
【季軍作品】AI 自動巡檢，維持產線產能、降低人員工安風險
實作組季軍（獎金10萬元）的是由友達光電工程師組成的團隊 MARK II 獲取，團隊在工作中發現，為了維持機台的穩定度與品質，工廠須安排人力定期進行機構巡檢、管線巡檢，然暫停運轉往往導致產能下降且增加重新開線的成本，另外機台高、空間狹隘且攀爬困難，頻繁巡檢將提高公安的風險，因此團隊開始思考構建一個能顧及公安，又能確保機台產能與良率的解決方案。
友達工程師自發組隊並獲得佳績
MARK II 從資料收集（影像 IoT）、AI 技術應用（演算法）與快速部署（平台）三方面著手，以使用者的角度進行開發「看見機台：機台不停機自動巡檢系統」，將該系統部署於具備 Core i5-1145G7E 處理器的ADLINK AMP-500邊緣裝置，並透過 OpenVINO 提升效能，建立一對多的產線自動化監控裝置，將原先由人進行巡檢的模式轉變成由物聯網裝置攝影。
如此一來，機台停機檢查次數將降到最小，人員暴露於危險環境的機率也降到最低，能達到製造業工廠追求產能最大化並兼顧人員安全的目的。
超音波檢測、異常事件偵測得佳作
除了前三名的獎項外，Intel 此競賽還規劃了佳作獎和人氣獎，獲得實作組佳作的團隊是 LUS.AI 與 HiPower。LUS.AI 著眼於肺部超音波不可攜性、難解釋性的缺點，運用 OpenVINO 最佳化與壓縮模型的優勢訓練 AI 模型，開發了能即時互動的超音波檢測器，只要有筆電和超音波探頭，不管何時何地，醫生都能做超音波影像的判讀，並從螢幕上看出異常與病兆可能感染的區塊，整體而言更快速、更即時，達到行動醫療的目的。
LUS.AI 與 HiPower 獲得 Intel 競賽佳作
HiPower 團隊則是採用影像視覺 AI 技術，運用 OpenVINO 與大量在隧道內蒐集的影像進行深度學習訓練，並強化深度物件追蹤等相關視覺演算技術，進行異常事件偵測系統研究開發，期望能解決封閉型隧道內道路異常事件，如壅塞、滯留、逆行、煙霧、行人誤闖等事件的偵測及告警，協助管理中心掌握現場狀況並作立即的應變。
人氣獎則是有線上網友投票選出來的，得主分別是同時獲得季軍的 MARK II、嫌 dis 老孫以及利凌前瞻新創隊。嫌 dis 老孫團隊特別專注在大腸癌的前身「息肉」，整合 OpenVINO 技術與 Look-into Object Model，並提出自監督式學習架構，提高物件偵測的準確度，協助醫師更準確地診斷惡性息肉、減少漏診。
事實上，實作組所有決選團隊都是一時之選，以下四組雖未得獎，但實作的作品皆有其特色，例如SmartFish團隊成員來自海洋大學電機所的博、碩生，針對觀賞魚開發了監測技術；黑暗盛典及狂點軟體兩個團隊針對「智慧零售」提出互動方案；眾志成城 智奇行方團隊則發展出全場域人員追蹤系統，可快速搜尋、追蹤目標人物。請參考下表：
| 團隊名稱 | 主題 | 簡述 |
| SmartFish | 樂活紓壓觀賞魚養殖系統 | 團隊看到近年觀賞魚的智慧養殖需求，開始開發相關觀賞魚監測技術，遇到一個問題是標記魚隻需要很多的時間，所以提出自動標記系統去解決這項問題。 |
| 黑暗盛典 | AI虛擬角色 – 攬客系統 | 應用於超商/餐館/攤商/零售商的電腦視覺化應用工具，使用OpenVINO 技術，可識別人物/年齡使虛擬角色做出相對應的商品內容陳述跟動作。 |
| 狂點軟體 | 全息虛擬智慧服務員 – 可粒可 | 近來自動化/數位服務的需求增加，此團隊提出一個由呈現擬人化Avatar以及智慧化服務模式平台共同整合的全端解決方案。 |
| 眾志成城 智奇行方 | airaTrack 全場域人臉追蹤系統 | airaTrack為去識別化全場域人員追蹤系統，透過攝影機擷取人臉，選定搜尋目標與VMS錄像進行比對，進行NxN人臉相似度搜尋。 |
你是我的眼！智慧導盲車讓視障者生活更安全
獲得概念組冠軍的是「你是我的眼」團隊「提供環境識別與避障導引之智慧導盲車」提案，該團隊觀察到當前視障者使用的輔具—導盲杖在實際使用上有所侷限（安全性與便利性），且導盲犬訓練不易、培育成本高，試圖打造一個基於人工智慧、機器人系統與智慧導航的智慧導盲車作為視障者生活上的輔具，提升在戶外活動的便利性。
「你是我的眼」團隊的「提供環境識別與避障導引之智慧導盲車」提案獲得概念組冠軍（圖片來源：你是我的眼提供）
智慧導盲車上裝載多個雷達感測器，團隊將蒐集到的回饋數據與定位資訊透過 Object Detection、Image Caption、Robot Navigation 等技術，使導盲車能根據視障者目前所處的環境產生描述語句，協助視障者理解周圍環境、閃避障礙物，並帶領他們到達目的地。
訓練過程中，團隊發現，將模型進行轉換後並使用 Movidus VPU Inference，畫面 FPS 將獲得顯著的提升（3 -> 21），可見借助 OpenVINO 能加速物件辨識模型推論，在硬體效能較受限的自走車上，模型效能有顯著的提升。
AI X 醫療 資料處理運算好容易
概念組亞軍由駿馬 AI 醫療得獎。
團隊發現，在醫療產業中，由於資料的分散性，單獨使用傳統單一的整合模型進行優化和推論的模式變得越來越困難，另外在醫學領域的基因組關聯分析（Genome-wide association studies，GWAS）應用中，由於基因數據的高維度性質，若要計算所有可能的 SNP 組合，也相當不容易。
駿馬 AI 醫療運用 OpenVINO 與 NCS 實踐 Stacked AE 模型（圖片來源：駿馬 AI 醫療提供）
為此，團隊採用聯邦式學習（Federated Learning）達成基因組關聯分析，透過 OpenVINO 的異質性分散式協同推理優勢，分別在 CPU 完成 UI 語音識別模型、在 2 個 Intel Neural Compute Stick 2 完成心電圖 ECG 模型訓練和血鐵沉積 Hemo 模型訓練，並與耐能 KL520 訓練的 GWAS 降維分類模型相互配合，在單一電腦上完成協同推理。
在這個案例中，可以驗證 Edge AI 技術的日益成熟，操作上不用連接到運端，便能直接在邊緣設備上進行 AI 模型的推理，聯邦式學習的技術更讓不同邊緣設備在不洩漏資料情境下共同參與模型訓練以得到更優質的 AI 模型，未來 AI 晶片與醫療設備的結合，將能加速精準醫療的實踐與推廣。
自駕系統再升級，惡劣環境也能準確辨識
季軍「台科電資聯合」由台灣科技大學電子所與資工所實驗室組隊合作，他們的「全天候未知路障警示系統」提案，可作為自駕車在惡劣環境行駛的關鍵技術。
團隊的發想來自於當前各大自駕車廠面臨的問題，他們發現，當前自駕車系統的辨識結果易受天氣影響、對於沒學習過的物件無法辨識、即時性與準確性難以兼顧等問題，因此決定以全天候辨識系統結合未知物件偵測來提升自駕系統即時性與辨識準確力。
模型不僅能在各種環境中辨識出車輛、行人、機車、騎車的人等，也能辨識出未知物件（圖片來源：台科電資聯合提供）
他們整合雙影像融合技術、未知物辨識技術以及 Intel 的 OpenVINO，開發出此系統，發現即使在視線模糊的夜晚，對已知物的辨識具備高準確度及高辨識率，且對於周邊環境能有效感知，可識別路邊多數未知物體，成果突破自駕車目前的困境，朝更高的自駕等級前進。
導盲杖主題夯，佳作人氣都入圍
競賽的佳作共有五隊，分別是 AI 好孕豬式會社、168 修行中、隨時隨地、數位內容人、NTUT 導盲專家。AI 好孕豬式會社由中山大學學生組成，團隊透過 DevCloud 與 OpenVINO pre-training 套件辨識豬隻在特定情況的叫聲與影像，希望能降低豬農的人力成本以及母豬生產時仔豬死亡的損失；168 修行中團隊提出「AI 健身教練」的計畫，期望突破當前大型居家健身器材受限於單一場地的限制，並透過 AI 辨識提高 App 的即時反饋。
隨時隨地以智慧製造為主題，提出「自主移動機器人純視覺定位技術」，利用 OpenVINO 加速神經網路的模型推論，精準又快速地判斷自主移動機器人的位置並執行導航工作，同時獲得了人氣獎；數位內容人團隊從人文的角度出發，使 AI 技術串連圖片創造者與文字書寫者，透過分析圖片物件並標籤化，讓文意能與最合適的圖片搭配，創造出動人吸睛的內容。
NTUT 導盲專家開發基於 AI 視覺的智慧拐杖（圖片來源：NTUT 導盲專家提供）
NTUT 導盲專家則開發出基於 AI 視覺的智慧拐杖，該拐杖除能協助視障者辨識生活中普遍會遇到的障礙物，還能提供非視覺的回饋，如導盲杖落地時，藉由聲音辨識其位置。人氣組共有三個得主，除了獲得季軍的台科電資聯合，還有星期四下午與同時護得佳作的隨時隨地，星期四下午團隊同樣以智慧導盲杖為主題，其開發的系統結合鏡頭與聲納器，能進行障礙物辨識與測距，並具備導航功能與生命跡象監控。
小結
歷經四個多月的時間，激烈競賽終於圓滿落幕，入選團隊個個展現出無窮的創意與厚實的開發功力，正如 Intel 物聯網平台和解決方案全球資深業務總監李佩霙致詞時表示「每個 AI 提案都是一顆種子，在產學研界的灌溉支持下，不僅能夠在台灣的土地發芽，更能延伸往海外開花」，期許這些創意在不久的將來都能落地實現。
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