導入 Google 雲端機器學習技術，和明紡織轉型成功再創競爭力
在人工智慧（AI）技術應用的帶動下，雲端運算服務已成為許多企業所關注的一環，為此 Google 8 日也特別分享了自家雲端平台應用機器學習衍生的相關技術，並邀請到企業代表「和明紡織」分享運用相關技術轉型的過程，希望藉此帶動台灣服務及商業模式創新。根據了解，Google 主要將雲端 AI 服務的發展著重在四大項目進行，除了持續投入資源培育機器學習人才，同時也藉由公開分享多樣化的數據資料庫，協助企業學習蒐集與整理有用的數據資料，做為後續分析、應用的來源。
在運算及演算法方面，Google 則是透過雲端 AI 提供企業龐大的運算能力，以知名音樂辨識應用程式 Shazam 為例，他們必須將使用者錄製的片段與超過 4,000 萬首歌曲進行配對，在 Google Cloud GPU 的協助下，他們成功將每天一次的歌曲索引更新速度提升至每小時一次，藉由雲端大幅提高運算效能。
除了 GPU、CPU 和 Cloud TPU，雲端 AI 也提供機器學習的服務，包括 TensorFlow、雲端機器學習服務及數個機器學習模型來執行各式演算法。Google 也在日前推出 Cloud AutoML 的第一款產品 Cloud AutoML Vision API，讓一般公司即使無法像大型企業投入大量資源和人力操作，也能開發出符合自身工作需求的客製化機器學習模型。
為了讓雲端平台應用更加大眾化、貼近每個人的生活，Google 也特別邀請到和明紡織來分享運用 Google 相關技術轉型的過程。
在全球產業快時尚激烈競爭、內部舊有耗時的倉儲及接單流程困境下，和明紡織一直都在尋找能提升企業營運效率的方式，為此也在去年 10 月開始運用 Google 機器學習技術及雲端平台服務，陸續將生產過的布料樣式數位化建檔，並訓練布料樣式的辨識模型。
和明紡織策略顧問李佳憲表示，過去從接到客戶的布料樣式需求到提供樣布，平均需要 1.5~3 個月的時間，但透過這些雲端 AI 技術運用，既有檔案及庫存能夠更加有效利用，整體流程甚至縮減至只需 2-3 天即可完成。
透過機器學習系統和 Google 雲端平台的幫助，李佳憲估計，和明紡織把新設計帶到市場的平均時間將能從原先的 12 個月縮短至 9 個月，同時協助自己及客戶提升效率。
「和明紡織的長期計畫是結合機器學習和行動應用程式產品作為雲端服務，讓來自其他產業的參與者都能使用，促進紡織業整體效率的提升。」
Google 雲端企業客戶經理田哲禹表示，他們非常高興看到和明紡織運用 Google 雲端平台和技術改善內部作業流程，創造了全新的服務模式，「Google 長期致力於降低人工智慧的進入門檻，搭配雲端平台的應用，能讓企業和開發者更快速、容易的導入相關技術，為台灣傳統產業帶來新契機，朝向智慧轉型前進。」(原文)
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