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人類會利用眼睛、耳朵和鼻子瞭解週遭環境。iOmniscient 的 AI 型分析同時運用視訊、音訊及氣味分析，藉此模擬這些感官功能。

早在 AI 蔚為風潮之前，iOmniscient 執行長 Rustom Kanga 就已經於 23 年前共同成立這間公司。Kanga 表示：「當年的科技遠不及現在發達，由於電腦沒有足夠的處理能力，我們必須自行設計更具效率的演算法，盡可能減少所需的訓練量。」如今來看，這項經驗可說是大有助益，該公司的 AI 演算法只需最低限度的訓練，並且能在沒有 GPU 的情況下運行，從而大幅降低營運成本和實施系統所需的時間。

由於 GPU 非常耗電，iOmniscient 系統能大幅降低碳足跡，讓系統進一步朝永續發展邁進。該公司利用 Intel^® OpenVINO^™ 工具組將模型最佳化，同時將資源需求降至最低，並支援使用更具成本效益的硬體。

利用特定產業套件實現成果

該公司擁有 70 多項國際專利，提供眾多獨特功能，例如在擁擠且複雜情境下的行為分析功能，但 iOmniscient 的重點並非銷售產品，而是掌握客戶問題並確保取得成果。該公司開發的演算法可處理超過 300 個使用案例，能運用於各種不同排列組合，解決許多特定產業需求。在此基礎上，適用於零售、鐵路、智慧交通管理等眾多產業的全方位產業套件就此問世。如今，該公司的產品已應用於 30 種不同產業，並在 70 個國家/地區中實施。

對於許多產業而言，iOmniscient 的全方位產業套件是解決各種問題的好幫手。

以零售業為例，管理階層希望掌握客戶的人口統計資料，以及客戶在商店中不同區域的逗留時間。零售商可以推出忠誠度計畫，根據已掌握的客戶興趣提供相應特別優惠。當購物者瀏覽商店時，只要接近數位廣告顯示器，顯示器就能根據人口統計資料反映出客戶興趣。

在建築物內部，iOmniscient 系統提供無閘道存取權限管理，無需資料庫即可執行。在製造工廠中，則能協助展開品質控制和預測性機器維護。

自動回應

iOmniscient 共同創辦人 Ivy Li 表示：「我們很早就意識到，真正的挑戰不只是產生有關環境週遭事件的資訊。客戶真正需要的是，能夠自主運作並協助解決特定問題的系統。」

以機場或車站等公共場所的常見事件為例。即使處於壅塞場所，iOmniscient 系統依然能偵測出遺棄包裹，也能以匿名方式追蹤遺棄物品的對象。在鎖定對象後，系統會搜尋附近最合適的處理人員，將紀錄事件始末的影片傳送至其手機，並提供位置和因應措施。

由此可見，系統不會只專注於單一偵測演算法，而是靈活應用多種演算法組合來實現所需動作，在上述情況中，目標為指導排在首位的應急反應人員處理事件。

這項獲得國際專利的 iOmniscient 自動回應功能，可減少大約 80% 的事件回應時間。在發生交通事故的情況下，擁有迅速回應的能力有利於挽救生命。

運用多感官 AI 解決複雜問題，有助於降低成本

Kanga 解釋：「本公司客戶幾乎都對價格相當敏感，我們設計的解決方案與現今 GPU 型 AI 系統相比，不僅所需儲存空間與網路頻寬減少 90%，對運算功能的要求也更低，還能與現有的低解析度相機搭配使用。」

該公司會繼續為客戶打造「一流」解決方案，並在設計系統時盡可能減少基礎架構要求，力求以最低成本實現目標。最終促成智慧多感官分析解決方案的誕生，安裝成本基本上都低於影像錄製系統的成本。
 

本文由 insight.tech 撰稿人 Teresa Meek 編輯。