運用雲端平台來加速實現終端服務，已經成為新創業者發展與傳統業者轉型的最佳策略。AWS今日就偕同兩個合作夥伴KKStream和商之器（EBM），分享其運用雲端平台與人工智慧技術所打造的獨特服務。

以雲端平台來加速實現終端服務

KKStream以獨家壓縮技術 實現線性串流

KKStream為KKBox旗下的影音串流平台技術供應商，專注於協助客戶打造專屬的串流平台。不同於其他的供應商，KKStream能提供包含後端到前端完整的平台服務，甚至能協助製作APP軟體。

KKStream經理蔡豐旭表示，KKStream的專長為影音串流編解碼技術。而透過與AWS合作，以協助日本最大的有線電視公司，將其傳統的有線電視頻道轉為OTT服務。

他指出，此服務轉換的關鍵在於線性串流（Linear stream）的達成，也是技術的重點，如何確保串流的穩定性，能夠二十四小時不間斷，就是平台商必須要克服的挑戰。

透過使用AWS Elemental的服務，實現了專門針對影像處理的技術，且能具備多個頻道同時壓縮與串流的能力機。此外，AWS的雲端服務有強大的備援功能，即使一部機器異常，也能立即有新的電腦可以接替。

蔡豐旭表示，與AWS合作之後，就能更專注於客戶的需求，且大幅降低了IT 工程人員的需求，從原本需要50至60位，減少為只要20多位，就能處理複雜的IT工作。

KKStream也特別介紹其自行開發的串流影音壓縮技術「主題預先壓縮技術（Per-title encoding）」。它為一種運用人工智慧技術，自動判讀適用的影像壓縮品質，大幅縮小檔案的容量，依據KKStream實際的壓縮經驗，能更大幅縮減60%的檔案容量，

此外，KKStream也正進一步研發感知串流引擎（Perceptual streaming Engine）技術，能夠為低解析的影片，提供等同於更高解析的視覺體驗。例如讓480P的影片具備720P的影像體驗。

商之器用雲端AI分析ECG的心肌梗塞機率

商之器科技（EBM）是另一家運用AWS雲端平台與人工智慧技術，實現新創服務的業者。該公司於1988年成立，是台灣與泰國最大的醫療影像傳輸技術商，並在中國和日本都有辦公室。

EBM台灣區總經理丁偉能表示，AI要落地需要很多的努力，而跟AWS在機器學習上的合作，讓醫療影像的AI分析能夠快速地進入實場的應用。

他指出，透過與AWS的合作，目前EBM已將影像分析技術運用在心電圖（ECG）的判讀上，並用示警可能為心肌梗塞（AMI）的機率。而該方案現已佈署在數個縣市的救護車上。

丁偉能表示，此平台透過救護車上的心電圖檢測器，產生ECG，並將之傳輸到雲端平台，接著由AWS的AI影像分析技術進行判讀，並將可能為AMI的機率傳送到急救人員的Line群組中，取代過去只有ECG圖片的機制。

他解釋，使用預測率的簡訊方式，可以進一步提高醫師判讀的行動速度，同時也可以預做後續的手術準備工作。

AWS表示，AWS與EBM已從客戶關係發展為夥伴關係，雙方針對人工智慧的深度學習技術進行合作。而且AWS並不是只提供一個無法延展的產品，而是會持續與EBM一同針對演算法進行發展與更新，以符合實際應用的需要。

除了導入在台灣的救護車上之外，丁偉能也透露，將與衛福部合作，在東南亞也導入相關醫療影像服務。