摘要： AI監控的應用千變萬化，要及早實現應用落地，必須從源頭出發，釐清數據的揀選與標註需求，對症下藥才能有效提昇AI精準度
自從安防監控產業開始AI化，市場商機進一步擴大。根據研究機構《Marketsandmarkets》預估，2023年全球影像監控市場的產值，將以每年13.1%的速度增長，從2018年的368.9億美元，成長至683.4億美元。安防監控浪潮已至，企業如何早一步實現AI應用落地？ 在台灣，智慧安防監控的發展相對成熟，食、衣、住、行、育、樂，任何你想得到的人類基本生活需求，只要加上「安全」，就有機會成為一門商機。小至行動裝置上的指紋及人臉識別解鎖，即時辨識大樓入侵者的保全示警系統，家中人物或動物的行為監測，甚至是高齡者長照，皆可透過即時反饋現況，守護使用者的安全。 日本政府在天皇即位大典時便曾利用人臉識別AI，判定各國來訪政要的身分，協助維安；2020年東京奧運也預計利用AI人工智慧技術，目標達成橫跨9大縣市、40個競技場，賽事期間預估來場者超過1,000萬人的國家級維安任務。 而在百貨、零售賣場、健身房等涉及消費行為的經濟場域，智慧安防監控則被來監測人流與動線，以及消費者的年齡、性別、肢體行為等客情分析，以利精準行銷。從食品安全一路往上推，源頭種植時如何少用農藥到智慧農業災損確認，也都可以廣納在智慧安防的應用領域裡。
依場景而變化萬千的AI安防監控
與其他產業相比，因為學習情境多發生在特定室內環境，智慧安防監控的大數據訓練，在場域的變易性不大。目前市面上已有開放資料集（亦稱：開放數據 Open Dataset）可供使用，但企業因為各家應用場景不同，會以此為基底再餵給AI特定應用場域，例如百貨商場、大賣場的電腦影像數據，便可更快開發出符合自家商業模式的機器學習模型（Machine Learning Model）。 因為環境的光線、明暗等原因影響，使得實際場域的數據更為重要。而一樣是看「人流」，在百貨公司大門口、櫥窗前、手扶梯所需的「數據型態」就會天差地別，後續AI發展重點和演算法也截然不同。所以對於問題的定義，也要格外清楚。 在某些安防領域裡，收集數據會是一大挑戰。當使用情境會和個人隱私相關，如何持續收集且累積獨特性，便成為發展安防數據策略的第一關。 Tomofun是個值得參考的例子。初期創業，Tomofun執行長張友誠他本來是賣硬體的攝影機，後來轉向變成主打狗狗保全的「狗保姆」訂閱服務。從硬體走向軟硬整合，他學到，最重要的就是「全力了解、驗證消費者的使用情境」。
轉貼自： 數位時代
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