為什麼新加坡能夠成為無人駕駛「重鎮」?
為什麼新加坡能夠成為無人駕駛「重鎮」?

因為無人駕駛汽車,新加坡的道路正在變得「熱鬧」起來。

自今年8月份開始,新創公司nuTonomy開始在新加坡試測試無人駕駛計程車,受邀的用戶可直接透過叫車軟體Grab進行預約體驗——這是全球第一個向大眾開放的無人駕駛測試專案。

nuTonomy 擁有麻省理工學院(MIT)的團隊背景,專注於研究無人駕駛技術的整體解決方案,目前他們在新加坡擁有 6 輛基於三菱 i-MiEV/雷諾 ZOE 改裝的測試車輛。

與此同時,新加坡南洋理工大學在政府的支持下,已經開始了無人駕駛公交車的研發。著名的汽車零件供應商德爾福不久前也宣布,將在新加坡開展無人駕駛汽車的道路測試。

「新加坡」最近一年頻頻出現在和無人駕駛相關的報導中,憑藉合理的城市規劃和在「數位交通」上的投入,這個國土面積只有700多平方公里的亞洲國家正在成為無人駕駛發展中不可或缺的一部分。

無人駕駛汽車仍然是「弱勢群體」

在每一篇關於無人駕駛的文章下,似乎都能找到「在中國肯定沒戲」的言論。確實,當下的無人駕駛技術還不足以應對複雜的交通環境和各種人為因素,因此大多數廠商都選在高速或相對封閉的道路環境下進行測試。

新加坡是典型的「城市國家」,其城市規劃是亞洲乃至全球的「典範」。這樣可控的道路環境對於正在從「實驗場」走向真實道路的無人駕駛汽車來說是很有吸引力的。無人駕駛技術的提升需要「有效里程」的累積,但肯定不是在擁堵路段。

雖然人口密度比北京要大的多,但新加坡的交通擁擠卻遠沒有前者那麼嚴重。新加坡推行公路電子收費系統(ERP)已經超過了10年,它透過向行駛在擁堵路段的司機徵收「過路費」來控制車流量,是一種行之有效的「治堵」手段。

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圖/ Shutterstock

另外根據極客公園曾在新加坡工作4年的同事介紹,新加坡的公共交通網絡非常完善(路平、車次多、票價便宜),而且城市規劃非常合理,與生活相關的基礎設施和交通的配合比較好。

當然,他也著重提到了二點,「大家在路上比較遵守交通規則,交通法規也很嚴苛」。

現階段,無人駕駛汽車需要透過大量的路測來學習人類的駕駛行為,它們在道路上仍然是「弱勢群體」。前段時間沃爾沃甚至揚言要對自己的無人駕駛測試車輛進行偽裝,以避免被其他司機「欺負」。在這樣的情況下,更加友好的道路和人文環境是很有益的。

或許5年後無人駕駛技術可以成熟到應付各個國家的城市交通,但現在新加坡就是一個現成的選項。

汽車和基礎設施的「溝通」很重要

外媒engadget在最近一篇關於新加坡的報導中這樣評價:這座島嶼就像是一個活的實驗室,擁有測試各項試新技術的「土壤」。

其實在兩年前,新加坡政府就提出了Smart Nation(智慧國)的規劃,希望透過數位基礎設施的建設來提升整個國家的競爭力。遍布城市傳感器將把人、建築和汽車連接在一起,城市數據通過高速網絡會匯集到統一的平台上(Virtual Singapore),透過處理、分析後動態調整基礎設施(例如智慧紅綠燈)。

V2I(Vehicle-to-Infrastructure)是無人駕駛技術重要的組成部分,汽車和基礎設施的「溝通」將能大大提升行駛的效率和安全性,新加坡在這方面顯然走在了最前方。

另外,「網速快」也是新加坡的一張名片,其高速光纖到戶(FTTH)網絡的建設在全球都名列前茅。在 World Economic Forum(WEF)評選的「網絡就緒指數」中,新加坡位居第一。

根據英特爾的預測,到了2020年,每輛無人駕駛汽車將產生每秒1GB和每天4TB的數據量,這將遠超現在汽車所能產生的數據量級。汽車的處理性能需要不斷提升,也對網絡帶寬施加了更大壓力。網速將成為新加坡所能提供的「隱形福利」。

新技術的推動也離不開政府決策者的支持。之前極客公園在文章《盤點| 無人駕駛的「加州正規軍」》中說過,美國的加州是最早開始嚴肅對待無人駕駛技術的地區之一——加州車輛管理局(DMV)已經頒布了19張測試牌照用於規範無人駕駛相關的研究。

新加坡政府對於無人駕駛的態度也是比較開放的。2014年新加坡便成立了專門委員會用於管理無人駕駛汽車,而新加坡陸路交通管理局(LTA)已經積極地和多家無人駕駛公司展開了合作。

如果說政策法規是無人駕駛發展的第一道門檻,那友好的道路測試環境將是接下來更為重要的推動要素。手握這麼多優勢,相信未來在新加坡能看到越來越多的無人駕駛測試車輛。

當然,推廣新興的技術也會帶來一些挑戰。前不久一輛nuTonomy的測試車在變換車道時與一輛貨車相撞,所幸沒有造成人員傷亡。類似的事故未來可能還會出現,但新加坡距離全球首個擁有無人駕駛計程車的國家會越來越近。

本文授權轉載自:極客公園

關鍵字: #自動駕駛
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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

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。

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圖/ 晶睿通訊

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。

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圖/ 晶睿通訊

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。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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