多元應用 創造安全監控新商機
多元應用 創造安全監控新商機
2008.11.01 | 科技

場景一:在高鐵站裡,一位媽媽用筆記型電腦連上網路,點入某幼稚園的網站,馬上在網站的分割畫面中看到正在上課的女兒。原本她還擔心女兒轉學第一天會不適應,但看到女兒高興地和新同學玩耍,心中總算放下一塊大石。
場景二:在瀰漫異味的化學廠房裡,由控制中心工程師操作的履帶機器人,正穿過廠房進行例行巡邏。裝在機器人頂端的監控設備,自動從各個不同視角,捕捉是否有異常狀況。
場景三:在警局的勤務指揮中心裡,突然響起一陣警鈴,原來是某個路口的監視攝影機拍到兩台車相撞,啟動了警報機制。勤指中心馬上通報最近的警車過去處理,並將監視畫面傳到警車上的電腦,讓警員即時了解現場狀況,做出應變。
以上的場景,並不是虛擬的電影情節,而是真實世界裡的場景。這些先進的科技應用能夠成真,都要拜安全監控產業蓬勃發展之賜。

安控需求大幅成長

對一般人而言,「安全監控」是一個有點陌生的專業名詞,但在專家的眼裡,安全監控卻是近年來最熱門的領域之一。「安全監控是安全產業中最具發展潛力的項目,」拓墣產業研究所資深產業顧問黃鋰表示。
台灣安控大廠奇偶科技行政管理處協理李建邦進一步分析,從需求面來看,自從九一一事件後,全球就更加重視安全議題,而新興國家的崛起,也刺激了安控需求的成長。從技術面來看,光學影像、網路傳輸等技術的進步,讓安控的應用更加便利與廣泛。由於有這些有利的因素,使得近來安控產業每年都有一一%至一三%的成長幅度。
資策會MIC估計,今年全球安全監控產業的產值,將可達到二十八.四億美元,比去年成長一一.三七%。而到二○一一年,全球產值更可達到四十二.三億美元。
就全球的產業狀況來看,元大投顧經理黃景國指出,台灣安控廠商的主力集中在產業鏈的中游,以安全影像的擷取、儲存為主。
雖然台灣安控廠均屬於中小企業,但在全球產業鏈卻具有舉足輕重的地位,不僅監控攝影機的產量是世界第一,DVR(Digital Video Recorder,數位影像錄影系統)產量也是全球前三名。
黃鋰強調,台灣的資訊產業原本就很發達,像是光學鏡頭、晶片等等,都是台灣擅長的技術,這些也是安控設備的基礎。加上台灣企業本身在生產彈性、品質管理和成本控制上的能力,使得台灣安控廠商在這塊快速成長的市場中頗具競爭力,而且獲利狀況大多相當不錯,像是陞泰、奇偶、晶睿、彩富這幾家安控的指標企業,去年的毛利率都超過三五%。
安控市場的發展前景和獲利,也吸引其他領域的知名廠商切入這個市場。例如網通業的友訊、明泰,工業電腦大廠研華,還有生產電腦用電視卡的圓剛、生產繪圖卡的麗臺科技等,近來都開始推出安控的相關產品。

網路安控是未來趨勢

以網通產業來說,主要瞄準的是安控產業中的明日之星──網路監控攝影機(IP Camera)。由於生產、建置IP Camera相關的IT、網管等know-how,原本就是網通業者的專長,加上安控產品的毛利比網通產品要高出不少,因此許多網通業者紛紛跨足網路監控領域,將其作為企業營收的另一個重點。
從事工業電腦生產的研華科技,也看到安控業的商機。「安全的需求只會改朝換代,不可能消失,」研華智能服務事業處業務經理余金樹表示,「安控的舊市場依然存在,而新的市場也一直出現。」因此研華從四年前就開始鎖定大眾運輸、城市安防等特定市場,藉由研華在工業電腦自動化控制技術方面的能力,發展具市場競爭力的安控系統產品。
隨著科技發展,安控產業正進入轉型的階段,這不僅刺激了安控需求的成長,也是台灣企業可以掌握和耕耘的契機。
「未來安控的主要趨勢之一,就是『網路化』,」晶睿通訊產品企劃處協理顧中威指出。相對於傳統的安控方式,網路安控系統的好處,就是使用者可透過網際網路來遠端監控,並具有高影像品質、高擴充性、分散儲存、集中管理等優點。因此MIC預估,今年IP Camera全球產值應可達到七.六億美元,比去年成長四三%,而二○一○年的全球產值更可達二十.一億美元,在全球安全監控市場中的比重將大幅提升。

整合多元技術,帶動商機

此外,智慧化也是安控產業未來發展的重點。李建邦分析,由於軟、硬體的進步,安控在移動偵測、影像分析的功能上會變得更強大,除了可以幫助使用者即時辨別、即時記錄、便於管理外,還可以運用在機場的遺留物偵測、賣場的人數計算、海防的越線管理等,開發出超越傳統安控範圍的各種新應用。
強調垂直市場的延伸和發展,也是安控廠商必須關注的重心。「『整合』將是安控業者努力的目標,」黃景國表示,由於網路化、智慧化的影響,安控設備可以和影像分析、資料庫等技術結合,為消費者提供完整解決方案。例如將IP Camera和門禁系統整合,即時進行遠端的家庭監控,或是和POS系統整合,協助零售業進行庫存管理或顧客行為分析等。這會引發更多周邊企業投入,進而帶動更多的商機。
面對最近的不景氣,安控業者坦言,最近的成長力道的確有些減緩,但整體的趨勢並未受到太大的影響,「以奇偶來說,雖然在美國持平,但在法國、德國以及新興市場的營收仍是成長的,」李建邦表示。
展望未來,黃鋰認為安全監控產業其實還沒有真正邁入成熟期,因此還有很多需求尚未被滿足。「Camera就等於是人的眼睛,只要是需要有人去監控、看顧的地方,安全監控都可以應用,」顧中威也強調,「相信未來安控的應用範圍和市場,勢必會越來越廣。」

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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