台湾土石流及水库港口之泥沙淤积等状况频传，中强光电子公司中光电智能机器人（CIRC）与台湾微软携手合作，将无人机结合 Microsoft Azure 云服务的数据库、资料分析与物联网等技术，打造可全天候即时撷取影像与建模运算的智能自主安控无人机解决方案，赋予无人机环境安防、营建测绘等应用，降低产业第一线员工于恶劣环境出勤之风险，实现环安卫领域之智慧转型。
台湾微软首席首席运营官何虹表示，中光电智能机器人运用无人机结合数据分析及预测，侦测台湾河川山坡等环境变异，即时提出警讯给相关单位，为台湾首屈一指的创新应用，期待更多的合作伙伴，持续发展创新应用，一起加入用科技守护地球的行列。
中光电智能机器人总经理忻维忠指出，台湾在台风或梅雨季常发生坡地灾害，派专人前往救灾需承担一定程度的风险，以人为出发点，在 Azure 技术协助下，提供即时且高清的影像资料，依需求存放在非关联式与关联式数据库中，透过云端数据分析，在事故发生前做出预测防范，或于发生事故时立即串接不同资讯，加速决策效率，进一步实现台湾工业物联网自动化，让安全监控、环境保护及救灾技术有明显突破。
而在这套智慧防灾系统当中，中光电智能机器人除了导入弹性的 Microsoft Azure，以 AI 和数据演算技术为基础外，更透过 5G 低延迟的资料传送与接轨云端平台与独立自控系统，让无人机替代人力前往危险场所，降低职灾风险与成本，适合应用在公部门坡地灾害预防及水库监测作业。
且这套智慧防灾系统还包含了两大好处：机队管理与数据应用洞察。在机队管理当中，将无人机在每次航行任务中产生的大量资料，例如路径规划、任务派遣、异常通知、场域设定等执行讯息，存放在 Azure 平台，除了能弹性灵活地建置部署，更可节省管理数据成本。
而在数据应用洞察中，Azure 提供的数据库与资料分析技术，针对后台影像物件侦测和物件状态辨识分析有高达九成的准确率，可将任务搜集的数据进行精炼，将 2D 数据转为 3D 图台；透过 MLOps（机器学习 DevOps），加速模型的建置及训练，更易于将灾害过后的地点、面积等参数，以视觉化的方式建模，使用者可在图台上检视即时资讯及地理座标，产出新的应用价值，大幅提升管理单位救灾效率。
（首图来源：台湾微软）
