從捷運隨機攻擊到戰場，擷發「以軟帶硬」切入AI創新
當多數台灣科技公司仍在晶片製程、封裝與硬體規格上競逐時，擷發選擇了一條少有人走的路，不急著賣更快的晶片，而是先解決「AI要怎麼真的用得起來」，透過以軟帶硬的策略，搶進戰場、警用設備、捷運，甚至是晶圓廠自動化產線。
烏克蘭東部前線的天空，無人機正貼著樹梢低空飛行。畫面中，一輛俄軍坦克加速轉彎，鑽進樹林深處，幾秒鐘後再從另一側衝出。對多數無人機系統而言，目標一旦被樹冠遮蔽，往往就被判定「已消失」，追蹤資料隨即被刪除；下一次再出現時，只剩下一個全新的、不相關的物件。
「這在戰場上幾乎等於失敗」擷發科技董事長楊健盟轉述無人機業者的實務經驗說，「你只要跟丟一次，後面就沒有第二次機會。」
正是這樣的戰場需求，意外替擷發科技打開新的商機。
談起擷發科技，原本是以IP與特殊應用晶片（ASIC）設計起家，如今卻把重心轉向自家打造的AI視覺平台人工智慧視覺運營（AIVO）技術，試圖用軟體串起各種硬體設備。
楊健盟表示，擷發打造的AI平台AIVO，最早被帶進戰場測試。有別於傳統只倚賴單一影格判斷物件的模型，其AI平台同時分析目標的運動向量、速度變化、路徑預測與環境關係，即使坦克短暫消失在樹林或建築後方，重新出現時仍能被系統看出是為同一台坦克。
這項能力讓擷發開始接到來自歐洲無人機公司的詢問，其中也包括與美國及烏克蘭合作的業者。對這些公司而言，畫面清晰度固然重要，但「會不會跟丟」才是真正決定戰場價值的關鍵。
擷發打造AI視覺平台人工智慧視覺運營（AIVO）技術。取自擷發科技臉書
接獲美西警政系統AI軟體升級訂單
不僅是戰場的需求，這項AI平台能力也與美西警政體系產生交集。楊健盟透露，就在甫於落幕的CES 2026展會中，擷發成功與美國系統服務商合作，將其AI平台作為底層AI引擎，整合進既有的警用設備與後端系統。
楊健盟表示，近年美國警政體系開始導入即時影像分析，希望讓攝影機不再只是記錄工具，而是能協助判斷現場是否出現武器、是否為高風險對象，並在必要時立即回傳指揮中心，決定是否加派人力與裝備。
然而，「警政系統不可能為了AI全部換設備，那樣成本太高、導入也太慢。我們（擷發）的角色是讓既有攝影機、既有伺服器，透過軟體就能升級成『會判斷風險的系統』。」
他強調，「我們提供的是平台能力，而不是整套設備，重點是讓原本的硬體升級，而不是全部推倒重來。」對於高度分散、設備世代複雜的警政系統而言，這種不綁硬體、能跨平台運作的軟體架構，反而成為導入AI的現實解法。
不只看見動作，更要讀懂意圖
走出戰場與警政系統，擷發也將AI能力帶入捷運車廂，嘗試解決城市裡最貼近日常、卻也最難判斷的安全場景。
去年底發生在捷運中山站附近的攻擊事件，至今仍讓不少民眾心有餘悸，也促使大眾運輸業者加速評估，是否能借助科技的力量，降低突發暴力事件的風險。其中，一項關鍵技術，便是影像系統的升級。
擷發團隊在測試中發現，許多既有影像系統只要偵測到揮拳動作，便直接判定為暴力事件。然而在城市場景中，有氧舞蹈、街舞表演，甚至尖峰時段的人潮推擠，都可能出現類似肢體動作，極易導致誤報。
除了動作本身，環境條件更讓捷運車廂成為影像辨識的高難度考場。楊健盟指出，車廂內充滿鋼管、拉環與密集人潮，畫面經常被遮擋，即使是人臉都未必完整可見，更遑論精準判斷肢體動作背後的意圖。
而擷發AI軟體平台的作法，是將動作拆解為向量方向、加速度變化與節奏規律，再結合人物姿態與群體互動關係，嘗試分辨攻擊行為與舞蹈、推擠等非暴力動作之間的差異。這套模型目前已在台灣多條捷運路線測試與導入，並同步與歐美城市的地鐵系統洽談應用。
「戰場是極端環境，但捷運更難，因為每天都有上百萬人在裡面活動，動作千奇百怪，又不能有太多誤判。能在捷運跑得穩，才叫真的能進城市。」
大眾運輸業者加速評估，是否能借助科技的力量，降低突發暴力事件的風險。蔡炆璇攝
掌握「1公分」的商機，AI走進晶圓廠
從戰場到城市，擷發AI平台的另一個重要舞台，卻是在幾乎沒有人的地方：晶圓廠。
楊健盟提到，在半導體產線中，儲存晶圓的自動化設備高度可達6公尺，只要發生1公分的位移，就可能導致機械手臂抓取失敗，造成晶圓破片與數以萬美元計的損失。台灣地震頻繁，這類風險更是難以忽視。
擷發以AIVO導入影像偵測系統，在關燈工廠環境下持續監控設備狀態，當位移超過設定門檻便即時警示，並集中回傳至中控中心，同時依不同廠區的地震頻率調整模型參數。
過去，這類工作必須仰賴大量工程師輪班巡檢，如今則可由AI先行判斷異常，再由人員進場處理，讓人力集中在更高價值的維修與調校工作。
楊健盟形容，這是一門「1公分的生意」，卻可能為晶圓廠省下數以億計的潛在損失。
軟體，才是台灣下一輪競爭力
從無人機、警用攝影機到捷運與晶圓廠，擷發試圖用同一套軟體平台，串起完全不同的產業場景。
這條路並不輕鬆。楊健盟坦言，台灣長期以硬體製造見長，軟體平台與系統整合卻相對薄弱。過去20年是台灣硬體的黃金期，卻也是軟體能力累積最慢的年代。
然而，當AI算力快速商品化，真正拉開差距的，將不再只是晶片規格，而是誰能讓AI更快部署、更穩定運作、成本更低。從烏克蘭戰場、城市交警，再到捷運與晶圓廠的無人產線，擷發正在嘗試證明，台灣企業不只會做AI的硬體，同時也是具備AI軟體輸出重要廠商之一。