用AI顛覆北美安控市場！台灣新創Umbo CV獲9,200萬種子輪投資|數位時代 BusinessNext

AlphaGo炒熱人工智慧浪潮，台灣人工智慧安全控制新創Umbo CV（盾心科技），29日宣布獲得9200萬台幣種子輪投資，由之初創投領投，群聯電子、緯創資通以及Mesh Ventures聚達創投跟投。這次增資除了投入研發，強化人工智慧的學習能力，以及軟體、硬體與雲端的整合性之外，舊金山和台北辦公室也積極招募人才。

Umbo CV執行長關宇翔說，Umbo CV的CV指的是電腦視覺，世界上已有超過一億支攝影機，全球安控市場已持續成長超過10年，前景看好，而智慧影像學習辨識的技術，能成為安控最嚴密的盾牌！

Umbo CV
（圖說：Umbo CV獲得9200萬種子輪投資。圖片來源：Umbo CV提供。）

之初創投創始合夥人林之晨表示，Umbo CV從最前端的硬體、感測軟體到人工智慧學習全部一手包辦，展現出極高的垂直整合能力，加上關宇翔豐富的市場經驗，將會為北美安控產業帶來革命性的顛覆。

群聯電子董事長潘健成則說，專業安控產業一直未能跟上互聯網的發展，群聯電子看好Umbo CV創新的技術與解決方案，可為產業帶來新方向。

Umbo CV智慧安控攝影機Umbo SmartDome及雲端平台Aqua SmartCloud已獲得來自北美、澳洲、杜拜等國客戶超過4千萬元台幣預購訂單，下個月即將量產，第二季將在全球正式銷售，主攻美國市場。

##將深度學習技術用在安控領域

Umbo CV將深度學習用在安控領域，希望可以預防意外，並降低犯罪發生的機率。

Umbo CV

結合自我學習與分析能力的影像辨識軟體平台Aqua SmartCloud與硬體攝影機Umbo SmartDome，執行監視工作，不需再耗費人力以肉眼24小時監控畫面，可以幫企業大幅降低維護成本。

Aqua SmartCloud透過監控畫面學習和辨識影像中的物件與事件，例如：人、車、槍等各類物件，以及侵入、群眾聚集、火災等特殊事件。一旦發生意外或災害，系統可以即時通報負責單位，降低釀成意外或悲劇的機率，爭取更多救援時間。

##團隊業界經驗豐富

Umbo CV新創公司的四位創辦人，擁有扎實的軟硬體開發與行銷能力，讓Umbo CV開發出打中市場需求的產品。團隊成員實力堅強，也吸引台積電和趨勢科技等資深工作者加入，其中還有2000年開創開源網站伺服器軟體Apache Tomcat的元老好手。

執行長關宇翔曾任專業安控公司產品銷售主管，從早期階段參與公司上市的過程，對於安控產品的國際市場擁有深厚的歷練。硬體方面則是由前HTC硬體開發總監柯智文領軍。

Umbo CV人工智慧影像辨識軟體則由專長機器人視覺的技術長張秉霖、首席科學家吳亭範負責開發。張秉霖畢業於英國倫敦帝國理工學院，在機器人視覺實驗室鑽研多年，致力於機器人視覺自動導航的開發。而吳亭範畢業於加州大學聖地牙哥分校，曾是剛被Apple併購的表情辨識公司Emotient的早期成員，更曾在美國人工智慧最具指標的比賽之一––國防部DARPA機器人比賽中奪得兩屆全美冠軍。

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（圖說：Aqua SmartCloud可以辨識監控畫面中的物件。圖片來源：Umbo CV提供。）

這是之初創投首次投資人工智慧公司，主要因為Umbo CV是之初創投育成的團隊，但這也是之初創投難得投資鎖定美國市場、而非往東南亞市場發展的新創公司。此外，需要電腦視覺的應用都能用到Umbo CV的技術，像是自動駕駛車和無人機辨識障礙物物體等等。

對一個兩年的新創公司來說，切入這個領域將直接面對大型競爭者，面對華為和Seagate所做的監控攝影機，或是人工智慧監控系統AISight。Umbo CV想透過掃描多個攝影機的畫面來找出反常之處，來與其他競爭者有所區隔。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。