從火星探測系統到輔助工業製程，美國工業用 AI 新創 Beyond Limits 如何在台灣做到技術在地化應用？
李佳樺 2021/08/13
從2012 年美國太空總署成功將探測車「好奇號」送上火星至今，已經過了3000多個「火星日」，肩負著火星探測的重要任務，8年來好奇號傳回許多對火星的重要觀察與發現。背後更不為人知的，則是好奇號的 AI 運算系統，其實是由美國新創 Beyond Limits 的團隊建立的，公司發展至今也將觸角伸到能源、先進製造等產業，建立 SaaS 服務，為產業提供 AI 輔助平台，2020 年更獲得 1.3 億美元的投資，拓點到台灣、日本、新加坡、香港等地。
Beyond Limits 將 AI 應用到產業製程的契機，源自於當時跨國石油集團 BP 在墨西哥灣發生的漏油事件，企業希望導入 AI 優化決策過程，合作中也發現了石化能源產業的痛點，研發出石油配方建議系統、石油製程操作檢引系統等 SaaS 產品，不僅受到美國石油公司歡迎，日本市場也買單。
有了日本的先例，這套美國研發出的產品，照理說要拓展到亞洲市場應該不成問題，不料到了台灣卻窒礙難行，甚至需要重新開發不同的產品。
Beyond Limits 的台灣團隊究竟面臨了什麼挑戰？
台灣市場與美國差異大，Beyond Limits 台灣團隊必須如創業般從頭研發產品
台灣分公司總經理張中宜說明，台灣產業的先天特性，讓美國母公司已開發的產品都面臨市場可行性低落的問題，以石油產業的產品舉例，在台灣只有中油、台塑兩個客戶，且台灣的石油公司並不做研發工作，多半直接向國外公司購買配方，因此團隊必須在美國 SaaS 模式 的技術基礎下，研發出符合台灣市場、針對不同產業需求的商品。
「Beyond Limits 在台灣設立公司時的處境，跟重新創業差不多。」張中宜表示，AI 應用產品的開發不僅需要能夠從零開始寫演算法的工程師，也要有懂產業製程的專家團隊，龐大的研發費用與對產業專家的需求，讓每一次產品開發都像募資活動，團隊必須透過產業訪談做足市場研究找到痛點，說服製造公司與他們合作開發能解決產業問題的軟體。
然而開發全新市場對張中宜來說並不陌生。
她曾經在孟加拉創立幫助偏遠地區孩童課輔的非營利組織 e-Education ，第一年就讓偏鄉學子考上孟國最高學府卡達大學，更順勢搭上鼓勵企業與 NPO 合作的開放式創新風潮，讓卡西歐、 AI 新創、安永都找她擔任顧問，執行戰略布局或開發新通路的工作，面對 Beyond Limits 在台灣的難題，團隊選擇了電動車電池研發、面板機器手臂維修與人流異常預警系統等三個產業切入。
延伸既有美國產品技術，尋找合適的台灣在地產業切入開發產品
選擇電動車電池產業與 Beyond Limits 在美國石油產業的經驗有關，研發電池的過程與石油廠研發機油的邏輯相似，痛點都在於漫長的研發過程，就像做菜時要多次嘗試才會知道多少的鹽與油才是最佳的調配一樣，電池配方更要經歷至少半年的實驗，且實驗設計也要在無數次團隊與客戶的交鋒後才能成型，溝通成本相當高昂。
使用 Beyond Limits 導入認知 AI 架構的電池配方建議系統，研發人員只要以自然語言輸入期望的電池規格、價格與電車轉速，系統即可在 43 分鐘內提供數百種配方與實驗方式供選擇，縮短約 2 千倍的研發時間。
Beyond Limits 也在 7 月 29 日宣布與日本的三井物產公司進行策略結盟，以其認知 AI 的核心技術，協助三井投資的液化天然氣廠進行巨量資料分析，並整合作業人員專業知識與數位化作業模式，制定出精簡有效率的解決方案。日本三井整合數位策略部部長常務董事真野雄司氏說，透過與 Beyond Limits 的合作可以改善與再造營運流程，更有效率執行現有事業群的高附加價值項目。
另外，Beyond Limits基於公司在美國既有的輔助風電機維修平台，投入面板機器手臂維修建議系統的開發，「雖然也想在台灣用同一套產品幫助風電產業，也與風電廠陸續接洽，但台灣的風電仍在建設階段，缺乏營運經驗，目前的維修需求也不高。」張中宜談到，市場開發的大方向是要在台灣尋找具備預測維修需求，且市場密集、成熟的產業，公司在與投資人仁寶電腦的合作中，發現光電面板產線中機器手臂的維修概念與風機維修類似，而且痛點也類似：包含高昂的維修成本、未經標準化的維修流程，以及依賴經驗的維修決策。
目前輔助維修系統正與日本機器手臂原廠合作開發，由廠商提供維修資料與產業專家， Beyond Limits 透過 AI 分析維修數據，建立資料背後的邏輯推演，系統最終能判斷機器損壞的原因，並建議耗材種類與維修方式。從管理者的角度能降低維修、備料倉儲成本，對維修人員來說也有可依循的維修建議，長遠更能累積產業知識 ( domain know-how ) ，促進升級。
以邊緣運算技術，與北捷合作開發人流異常預警系統
而將技術從太空拉回到地面，Beyond Limits 也能在大眾運輸犯罪預警上有所發揮。他們與北捷合作，使用等同於在火星探測時、消弭與地球時差的邊緣運算技術，原理是透過分散式的運算提升效率，達成在監控系統的邊緣節點就進行異常人流的辨別，降低反應時間落差。
張中宜舉例，正常的人流像是乘客擠進車廂內的固定位置，開始滑手機，異常的人流可能是人群往四面八方散去，產生快速移動的樣態，異常訊息可以在 10 秒內將送到中控室，大幅縮減以往需要 4 分鐘以上的訊號傳輸時間，也能避免踩到人臉辨識的紅線，未來希望擴張應用到大樓監控，或是銷往他國的大眾運輸系統。
源自NASA，認知型AI成為技術優勢與門檻
與其他單純使用機器學習技術分類數據並預測結果的數值 AI 系統不同，Beyond Limits 的 AI 服務融合了數值 AI 與符號 AI ，前者的數值 AI 是透過大量數據讓模型認知「此為何物」，而符號 AI 則是藉由邏輯定義數值 AI 判斷的結果是好還是壞，並加以做出決策與判斷，以電池配方為例，將實驗室過去的實驗數據導入數值 AI 系統後，會得出樹種配方組合，再藉由符號 AI 判斷個配方辦法的優劣，並給予客戶回饋與建議。藉由結合數值 AI 與符號 AI 兩大系統的結合，讓人工智慧的每項建議都能以人類可理解的思路解釋，輔助人類做最後決策，也使人機協作的製程模式成為可能。
對於這項技術，張中宜表示這其實是源自於 NASA 將探測器「好奇號」送上火星後，由於火星與地球之間的數值傳遞有時間差，人類基本上不可能遙控好奇號，而且火星上的數據在這之前是 0，所以數值 AI 也無法運作，為了能夠讓好奇號自行在火星上探測與行動，勢必須要模擬人類大腦的認知型 AI 系統，當時才會開發出符號 AI。
根據研究報告，2025 年工業用 AI 規模將達 160 億美元，其應用開發仍具高度可能性，Beyond Limits 在台灣也希望更全面地研發產品打進該市場。除了正在培養市場的風電產業外，未來也希望協助優化晶圓半導體產業的製程，團隊更積極與社會、產業溝通，讓社會了解 AI 進入產業能讓人類更有餘力進行創意發想與決策，也讓產業正視轉型需求，近期將與台灣新創基地合作舉辦 AI 科普講座，持續促進製造業的人機共榮合作。
創業快問快答
Q：服務的創意來源，是因為發生甚麼事情而有這樣的想法？
A：台灣數位轉型瓶頸
Q：創業至今，做得最好的三件事為何？
A：用國際薪資招聘頂尖人才、台灣市場國際定位清楚、客戶分潤共創模式的商業模式
Q：要達到下一步目標，團隊目前缺乏的資源是？
A：能見度
附圖：BeyondLimits 台灣總經理 張中宜
Beyond Limits 以數值AI及符號AI兩大關鍵技術，達到人機互補智能
圖片來源 : Beyond Limits
擠捷運
圖片來源 : diGital Sennin on Unsplash
圖說：BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
圖片來源 : BeyondLimits
資料來源：https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47993?fbclid=IwAR2HbB5FrPIBoV9kDL27OnhNF-JDNzfYdsoLoVKn85yAA7GUjzDzI3y5Lw0
台灣應材製程工程師 在 [心得] 面試心得(台積/AMAT/KLA) - 看板Tech_Job - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
在科技版潛水多年
希望能讓有需要的人參考 回饋一點點面試經驗
文筆不好 面試也沒有好好準備 純粹分享 請大家不要生氣
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另一方面
想(請益)設備外商的發展
還希望先輩們站內信賜教(最後頁)
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學歷:
112機械學士
112材料碩士
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11月退役前三個月開始投遞履歷
在此前除了一年前研替面過GG以外沒有任何面試經驗
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TSMC-竹科磊晶製程工程師
約9月份的時候收到面試邀約
到7廠一樣人資先帶我做了性向測驗
題目是有關於在群體之間的合作態度跟習慣
做完的時後才發現前三題我完全勾反，不過人資表示沒關係
之後搭園區小巴前往某廠面試部門主管
主管非常客氣，所以過程比較放鬆
先背完準備好的自我介紹後
主管開始針對自我介紹的內容詢問
除了基本的論文題目
晶片的基本製造過程
接不接受輪班
為什麼研究所會換科系
幾個比較印象深刻的問題包括
“你有學過元件物理跟半導體製程，你比較喜歡那個 ?”
我回答元件物理。
但事後想想如果這真的是最想要的職缺，回答半導體製程會比較好，畢竟要看面試的單位
。
“你最喜歡的半導體製程是那一道”
硬要說磊晶這道製程也掰不出理由，講別道製程也不是，所以就回答都差不多
“你會不會比較想去rd”
這是很尖銳的問題
所以我就迴避直接回答
轉而開始詢問主管rd與製程的工作性質差異薪水工作內容等等
在這方面聊了大概5~10分鐘
最後主管開始介紹工作內容
然後大概30分鐘就結束了
沒面人資直接回家
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心得
因為要輪班也不急著上班想多面一些所以沒有抱著非上不可的心態
比較偏向感受面試然後大膽問一些想知道的問題
但是以面試對答來說 我回答的蠻蝦的
任何問題最好要一個明確的答案而不是”差不多”
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結果:感謝函
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TSMC-竹科研發組織-製程整合工程師
9/28面試
因為有學長在這個單位
所以面試前有探聽比較多的消息
比如工作內容以及工時
面試前一週打球腳踝韌帶斷裂
所以有事先跟人資說過麻煩轉告主管非常不好意思可能要拄拐杖
當天拿著拐杖坐在大廳等主管
兩個主管面試
主管告知工時約12小時
半導體的基礎問題以外
又問了一次半導體製程中最喜歡那一道並詳述你對該製程的了解
這次我就稍微有準備
除了論文以外針對我的履歷中的經歷詢問了非常多
表示部門還有一些需要跟其他部門協作的機會
所以問了我一些在團體過程會遇到的情境題
比如說”與他人意見不合時你會怎麼處理?”
“對方堅持的話呢?”
這部分從主管的神色我猜回答得不錯
聊了蠻久大概40/50分鐘 兩位主管互相點頭示意要請另外一個大主管來
大主管來後就請我再把自我介紹講一遍
在講到快結束的時候就直接插話問我一些碩論的問題
問我有沒有什麼特別的成果
問我怎麼沒有發表paper
期間小主管表示因為還有其他面談相繼離開現場
15分鐘後大主管表示可以了然後帶我到櫃檯換證離開
10/06 人資打來用電話面試內容就是遇過最大的挫折等等考古題
說主管意見正面請我稍後3~4週
之後兩個月的無聲卡本來已經放棄
12/04又再次接到人資電話詢問我是否對此職缺還有興趣
我說有，並跟他確認是相同職缺
人資表示主管意見正面但還需要內部討論3~4週。
1/14因為我拿到其他offer有寄信給人資詢問，一樣無回應直到現在
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心得
這次面試因為是我很想要的職缺所以算準備的認真
唸過的固態物理/元件物理/電子學/python等等都複習一遍以免不時之需
面試有聊到一點電性的測試但完全沒有要考你的意思
結果證明只會考你”半導體製程”
主管有問到該部門負責的某個後段製程的發展過程
在念書時有注意到，但不夠仔細所以回答得不好
覺得如果事先掌握到該部門實際的工作範圍會更好點
或是我用斷腳跪下，也許可以當天拿到OFFER。
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結果:無聲卡
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AMAT(應材)----製程工程師
11月底統翔人力資源打給我表示在104上面看到我的履歷，想引薦我給南科的主管
並且非常在意台北人的我能不能夠接受這個距離有意願而不是去刷面試經驗。
兩週後人資表示主管還在篩選履歷所以還沒有面試通知如果有進一步會再跟我聯絡。
結果隔了兩天12/10主管就親自打給我，問我有沒有其他面試或是offer
我表示目前還在等台積的結果，也坦承兩個都上的話會很猶豫，主管人很好也跟我分析了
一下在兩邊工作的差異
表示在應材並不會完全待在辦公室，將會各種出差，工作面對的是人而不是data等等
也就我履歷上的內容問了一些問題，某種程度像是電話面試
結束前跟我說他想與其他主管一起面試我，但其他主管在出差可能要一月才會回來。
12/26又接到主管的電話並與我相約1/03面試。
面試當天有三位主管
因為我多益只有840分，主管看了一下表示需要我用英文自我介紹
雖然就把準備好的東西背出來，但還是非常的緊張
主管可能看我太緊張最後就直接用英文跟我聊天，反而聊天是非常放鬆的
主管問我”有沒有攝影爬山釣魚等等興趣”
我說打籃球。但主管強調是要花錢的興趣
剛好最近開始射飛鏢花了不少錢，我就跟主管分享了一些
聊天過程幾位主管感覺神色不錯，最後切換為中文模式
問我一份工作最在意什麼
問說台積如果上了會來嗎
問知不知到其他半導體設備商的待遇
問我怎麼沒有去面試其他設備商
問在不在意一開始是約聘，接著強調半年到兩年內95%轉正
簡單的問了論文
從頭到尾沒有看成績和半導體相關知識
最後主管再確認一遍我知道部門的產品是什麼
大約40分鐘結束
一出去馬上有下一位在排隊面試
然後一出去就接到KLA的面試邀約電話
01/09 收到人力公司的電話 核薪 並表示錄取
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心得：
面試過程最輕鬆的一次，但感覺是運氣好
遇到的三位主管都很和藹可親，沒有壓力測試
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結果：
OFFER GET
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KLA-Tencor(柯磊)----------(竹北)(FAE)
在應材的樓下接到KLA人資的電話，馬上跟我約4天後面試
但因為已經安排了出國的行程所以跟人資多延了幾天，於1/11面試
一進去沒多久就被帶到小房間做英文測驗，兩種題型
第一種題目是對話選擇題，上司與下屬間關於公司內部產品和受訓的話題/客戶與工程師
的對話
然後題目會問這段對話的內容是怎樣 或是工程師怎麼了 必須從ABCD選出最佳答案
大約20題
第二種題型是簡答題 三題用英文回答三題用中文回答
題目是
你為什麼想來KLA/你覺得FAE最重要的特質是什麼/社團經驗中遇到的困難但你是怎麼解決
的/用心智圖或樹狀圖畫出你是如何紓壓等等…..
測驗時間是一個小時，但我動作很慢，人資又多給了我15分鐘
測驗完後在小房間等待並架設電腦準備做10分鐘的全英文PPT簡報介紹自己
不久後進來了兩位主管，因為前幾天重感冒所以戴上口罩報告
雖然朋友總是叫我不要露出臉比較容易上，但我還是覺得很衰
順利的報告完之後主管開始用英文模式詢問我投影片的內容
必須說 自己真的沒有做到120%的準備
在研究方面因為只是粗糙帶過的放上幾張小圖，並沒有好好去演練用英文怎麼解釋
剛好被主管問到，又剛好太緊張中英文轉換失靈，一時想不到如何措辭
結束英文模式後主管請我坐下
開始問一些標準面試問題
有去面台G嗎
有面其他設備外商嗎
如果你應材/台G上了會來柯磊嗎，為什麼
三年內工作上的規劃
五年內工作上的規劃
什麼原因你會想要離職，講出三個
如果要加班你能接受最大程度的加班
假設每天12點下班你能接受持續多久
接受輪班嗎?(我才發現FAE有些也要輪/此次面試好像一位主管要輪一位不用)
然後客戶無理取鬧的情境題
接著換我問一些問題
聊了一陣子後，主管表示如果有上會在一兩周內通知
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我的反省心得：
感覺面試的通知到面試當天不會給你太多時間準備
如果想要面試KLA的話，應該事先把投影片準備好
KLA在訓練員工上面似乎是很認真的，所以應該要表現想要久待的樣子?
這些基本問題一定要事先想得非常清楚，主管的問題源源不絕的接下去
所以如果你沒有很清楚的想法的話，回答就會吱吱嗚嗚或是不夠肯定。
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結果：感謝函
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總結：
最後去了應材
我沒有參與其他公司的面試
能寫得不多
準備面試的期間我覺得很痛苦，因為準備的東西可以無上限
而且永遠不知道會不會用到
但我有動動腦事後反省
如果先朝KLA的面試方向準備會最好，因為必須強迫自己準備的最仔細
而投影片講實在的也可以拿來在別的面試中使用，一定是有加分效果的
任何問題絕對不要 都可以/差不多
對產業的想法，對公司的看法，對職涯的規劃，自己對半導體的興趣
最好先好好整理下來，因為是每個公司都會問的問題
切入的角度跟深度也許不一樣，但有備無患
半導體製程專業問題幾乎都會問，但有些主管會想知道你的極限在哪裡
這是加分題，雖然無邊無際，但多少也要準備
以薪水來考量工作的我
一開始目標就是台積與那四五家設備外商
應材工程師一開始的都是約聘職缺，薪水估計少正職25W吧
但聽到兩個台積的朋友第一年沒破百之後我也懶得再面試或等待了
小弟涉世未深經歷不多但朋友不少，設備商第一年不算出差加班沒輪班的缺，又似乎是
KLA>AMAT(正職)>ASML>100W>AMAT(約聘)
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其實也不知道怎樣是好的道路
五年、十年後有怎樣的可能性
自己一直沒有那個高度看見
很想請教也是半導體設備外商的前輩來指點迷津
分享一下職涯之路/薪資成長等等
未來除了待在原公司還有什麼樣的可能性
上班後除了把工作做好做滿要如何繼續準備自己，萬分感謝
END
※ 編輯: gs1408 (223.139.69.1), 02/06/2018 17:45:53
次面試讓我等太久了。
並不在意這件事啊
另外實際上很多台清交成
沒進去 恕無可奉告
我明白大家說為什麼不去GG之類的
就是GG工時12小第三年有150萬的薪水
但應材大部分正常上下班轉正後計入約聘年資三年我想也是120以上
外商上班壓力及自由度都勝，還有一些出國的機會，還有女友在高雄。
雖然當時我拿到應材offer也短暫考慮過要不要拒絕，繼續等GG其他面試通知。
主要問題是不知道幹久一點的薪水成長幅度如何，GG大家都略知一二，但設備外商卻沒看
過有人分享XD，
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