資料決定AI能力邊界

為了提升公共安全，導入AI系統進行改善是大家都希望能做到的，然而，想要讓AI發揮功效，首先須確保相關資料都能持續擷取與蒐集、受到妥善而完整的儲存，而且獲得足夠的安全保護，對於AI或任何分析系統而言，資料不僅是驅動這些工作能否順利進行的重要「燃料」，也是整體能力的天花板，需要滿足正確性、完整性、代表性、一致性、時效性等層面的要求。

同時，搭配適當的應用系統也很重要，這是讓AI發揮能力的關鍵，有了它，才能從概念驗證或技術展示，真正進入實踐階段。

這讓我想到最近臺北市發生隨機殺人攻擊事件，臺北大眾捷運公司研議在捷運站、轉運站等人流密集處的監視器，導入AI異常行為辨識系統，若偵測到激烈肢體動作、持械或群眾異常推擠，將觸發警報，促使現有的監控系統功能從事後調閱，轉為事前預警。

然而，AI再厲害，沒有正確而完整的資料，必定影響相關機制的成效。因為事發當時有民眾質疑監視器失靈，臺北大眾捷運公司在21日表示，同一個場域裝設多支監視器（視訊攝影機），由相關的主機進行系統控管，有相互備援，以事發的多個區域之一：板南線B2層為例，有4組網路監控影片錄影機（NVR），目的就是避免單一設備故障造成影像紀錄中斷，可彼此備援，若一組有畫面異常問題，還有三組可比對畫面，遺憾的是，事發前一天有一組硬碟磁區發生故障，但還有其他NVR的畫面可比對，然而，也會需要耗費比較多時間處理這些工作。

針對上述狀況，我們詢問幾家廠商是否有相關解決方案，可提供更完善的系統，確保監控攝影機畫面的妥善擷取、儲存、管理，並且具備AI即時偵測與分析能力。

例如，專攻網路攝影機、影像管理軟體、雲端服務等領域的晶睿通訊（Vivotek），提供多樣的AI攝影機、AI安防網路錄影機後端系統Core+ NVR，以及影像監控管理系統VAST Security Station Pro，最多能串連超過兩萬臺攝影機，安全人員可透過深度搜尋技術，同時尋找關鍵人車特徵，可根據性別、年齡、衣服顏色、車型和車體顏色等資訊進行篩選，追蹤目標的移動軌跡，精準查找關鍵影像片段，最終也能產生報告，協助進行系統化的資訊整理。

晶睿通訊也提供雲端服務Vortex，支援混合雲架構部署，搭配直接上雲的Vortex攝影機，提供精準的AI影像分析與預警通報，可快速掌握異常行為，也能搭配既有網路攝影機，透過晶睿通訊網路錄影機橋接上雲，獲得即時遠端管理和事件偵測。

旗下有影像監控產品的群暉科技，提出三個方向的建議。首先，他們的NVR系統DVA系列與監控攝影機Synology Camera提供智慧影像辨識，可即時偵測人車動態、入侵、擁擠等狀況，也與其他技術夥伴合作，例如Vaidio的AI視覺平臺支援武器偵測功能，群暉能以API串接各種AI功能，也能設定使監控主機接收到事件時，觸發對應警報或行動規則，提升監控效率並大幅減少人力監看盲點；第二，強化多攝影機與跨站點管理，他們提供集中管理系統，能在單一介面看到所有站點的錄影畫面，方便安全人員監控。

第三，避免關鍵畫面遺失，群暉的視訊解決方案內建多種防護，含RAID儲存裝置備援、兩臺主機的高可用性確保、錄影不中斷，以及N+M故障轉移，當錄影伺服器故障，可自動將資料轉移至備援伺服器。

威聯通（QNAP）針對捷運等高人流的公共場域環境提出解法，重點在於提升系統韌性與即時反應力。透過RAID檢測，他們的產品可在硬碟異常時主動警示，搭配Recording Vault主動式監控備份，以及雲端備份。

他們表示，QNAP的視訊監控架構並非傳統各自獨立的DVR或NVR主機，而是以集中式平臺為核心，透過RAID與Recording Vault機制進行主動式溫備份，並可將關鍵攝影機影像同步備份至雲端。一旦硬碟或錄影異常，系統會即時通報，可避免發生「需要調閱影像時才發現錄影早已中斷」的狀況。

在AI應用上，QNAP的解決方案提供人流與越線偵測，也可整合第三方行為分析系統，進一步辨識跌倒、聚眾鬥毆、非法闖入或煙霧火光等異常情境，並即時連動通報，可透過API與既有通報或指揮系統連動，讓公共安全從事後調查提升為預警與快速應變。