黃語棠

人物介紹

周俊廷教授是台大電機系1995級系友，電信所1997級所友。赴美國密西根大學就讀博士後曾加入北美飛利浦研究中心，其後在因緣際會下回到本系教書。周教授的專業為電信、通訊領域，目前全職借調為 OmniEyes 動見科技的執行長。

學生、教職到創業──周俊廷教授的通訊之路

1990年代，是行動通訊發展最熱門的時代，從2G、3G、光纖到以太都蓬勃發展，周俊廷教授洞見了其未來性，再加上大學時期成績優異，於是便隨著當時的潮流與制度，選擇了「直升」，也如願進入了電信所。在碩士期間，周教授發現了自己在研究的興趣，也不想在此時便投入職場，於是便到了密西根大學攻讀博士。

在畢業之初，周教授曾進入飛利浦公司，在國際級的大公司可以接觸到非常多面向的人事物，當時周教授參與了國際標準的制定，見識到來自全球各樣技術與商業發展的機會與挑戰。直到後來，受大公司的發展和自由度所影響，周教授萌生了投入新創公司，轉換跑道的想法。此時剛好有台大的教授和學長、學弟提供了從事教職的建議，經評估後周教授也認為此職進可攻退可守，可以做自己喜歡的事情而不受限制，在時間與機遇綜合下回到了母校教書。

周教授的創業歷程起源於教育部的價創計畫。該計畫提供資金，鼓勵教授能將學界所開發的技術商業化，成立新創公司。然而，創業並非一帆風順，儘管有創價計畫的兩千萬資金，公司還是必須得在首年下半得到投資者的青睞。身為一個非典型創業者，如何用投資者熟悉的語言和口味進行募資對周教授而言是一大挑戰。因此，除了技術外，周教授也接觸學習了許多經營人脈、客戶和投資者關係的方法，最終順利在2019年成立了OmniEyes動見科技。

OmniEyes──台灣智慧車隊管理的領頭羊

OmniEyes目前的產品主要有針對車隊管理的MyFleet和促進智慧城市發展的DaaS平台，其開發主要圍繞在邊緣運算上。如MyFleet便是收集車輛上拍到的即時影像，於車機完成所有的AI運算與影像辨識，並將重要的結果即時回傳到雲端，進行儲存和大數據分析。這些收集到的資訊可作為車隊保各種險和闖紅燈、違規穿越路口等違規的數據分析，並進行駕駛員的安全訓練，減少車隊因為趕時間、送貨壓力所產生的違規行為和各種車損人損。此外，這些資訊可提供即時街景的服務，相較於目前Google地圖的功能，OmniEyes可提供細緻到每個車道、各種標誌、地標物的即時影像和數據，可供行人和用路人取用。因此，行動裝置間如何進行可靠和即時的連結就相當重要，而這也是周教授的專長所在。

周教授認為台灣車隊管理多仍採傳統以GPS與行車錄影為主的管理方法。使用影像分析找出真正違規的方式，並已有實際大型客戶與產品者，OmniEyes算是台灣的領頭羊。不過周教授也提到其實在國外，如美國等，已有公司發展出規模，而世界各地車隊的智慧管理也正蓬勃發展著。

關於產品AI辨識效能的部分，周教授解釋到主要有三種不同的衡量方式，分別是準確率(Accuracy)、精確率(Precision)和捕獲率(Recall)，其中，OmniEyes最關注的是精確率。假設發生了十次違規事件，OmniEyes回報了七次違規，若這七次回報的確都是違規，那麼精確率是100%，而捕獲率只有70%，儘管看似有三次未抓到，但對原本一次違規都不知道的客戶來說，已是可信且非常有幫助的。相較之下，如果違規十次但回報了十五次，捕獲率是100%，但精確率卻只剩下66%，對客戶而言就會產生因誤判導致司機抗議等管理上的困擾。目前OmniEyes的產品幾乎都有八成到九成的精確度。

周教授亦分享了自駕車與本身產品的同與異。雖然在許多視覺辨識的技術上兩者是相同的，不過在應用上，前者是希望能在幾毫秒的時間內讓車子作出反應；後者則是對人的違規行為進行偵測和管理。周教授也認為在五年、十年內，自駕車還尚不可能全面取代實體商業駕駛，舉送貨為例，有些路段的地形、路況過為複雜，將貨物送到客人手上亦非自駕車可以完成。此外，自駕車需要收集和學習人類開車的習慣，這得仰賴大量的數據和違規分析，而這也是OmniEyes目前產品的功能之一。

合作與共存──OmniEyes的立足之道

近期OmniEyes跨足計程車業，與55688車隊展開合作，然而其目的並非以車隊管理為主，而是希望藉由將資料有系統地收集，提供智慧城市發展之應用。周教授提到了智慧交通的進步需要時間、空間和豐富度三軸相輔相成。以政府而言，儘管有二十四小時監視器，但在空間上，偏僻地區的涵蓋度就較差，豐富度也因不同部門之間資訊無法相互使用而較低；至於Google，儘管其街景功能空間廣度和豐富度都較高，但無法在時間上做到即時更新。而目前OmniEyes的合作夥伴中，單一車隊的一千多輛車，一天就可以跑過台灣四萬五千公里的道路，不論是武嶺還是墾丁，只要有送貨需求便有路況影像的供給，如此三軸的豐富性可以提供各式各樣的數據和服務。

儘管目前公司產品仍針對四輪以上交通工具為主，周教授也提到了朝向兩輪交通工具發展的可能性。目前OmniEyes所採用的硬體成本雖然比很多競爭者低，但對於腳踏車或摩托車來說，成本相對還是較高，投資報酬率也較低，但隨著目前UBER等外送方式的風行，未來隨著合作硬體廠商成本調降，將會是一個開深具潛力的開發方向。

除了業界外，周教授目前也從產品的角度出發，與台大、台科大、明智科大等學校進行產學合作，開發一些新技術以及進行產品所需要的研究。而公司職缺則包羅萬象，舉凡電機資工相關領域，如雲端、AI和演算法等，其中也不乏本系的學生和實習生。當然，周教授也提到了個人特質上，相比有規模的大公司，新創公司可以提供更不受限制且快速的發展環境，特別適合有想法、重視未來更甚眼前的新鮮人。

疫情在過去兩三年間在世界各地肆虐，但對OmniEyes而言，其帶來的影響是正面的。由於疫情期間，民眾對物流的需求上升，物流業者的營運也呈正成長，周教授提到，當顧客好的時候，公司才會跟著一起好。但仍然有一些負面的影響，例如在疫情期間，公司與客人的實體互動減少，這使得需要經過漫長客製化、驗證、安裝和簽約的產品時程受阻。原先的顧客仍然在，肆虐的病毒也依然存在，OmniEyes正以一種新的方式與他們共存著。

黃語棠，本刊大學部學生編輯。