當初試飛「成功」的Facebook太陽能無人機Aquila，正在接受著陸事故調查|數位時代 BusinessNext

當初試飛「成功」的Facebook太陽能無人機Aquila，正在接受著陸事故調查

6月28日，Facebook執行長佐克伯在Facebook公開了太陽能無人機Aquila首次試飛「成功」的影片，不過今日美國國家運輸安全委員會針對Aquila著陸時發生的事故展開調查。

6月28日，承載著佐克伯「連接世界」夢想的Aquila的太陽能無人機首次試飛成功，但目前該計劃不得不暫停。

近日，據彭博社消息，當日的測試裡出現事故，幸無人員傷亡，美國國家運輸安全委員會（the National Transportation Safety Board）已經介入調查，調查至少需要一個月才能出結果。

本次測試的是Aquila第一架原型機，未裝載太陽能電池板，僅在約655公尺的低空進行30分鐘的測試飛行，為自動飛行採集數據，Aquila最終超額完成任務，飛行了96分鐘。

試飛結束後，Facebook在一封郵件報告裡稱「此次飛行是成功的，沒有重大的意外事故」。 7月21日在Facebook官方部落格上，一篇關於Aquila的文章中再次寫到無人機的真實測試情況，文內則提到了「無人機在著陸前出現結構性故障」的問題。

美國國家運輸安全委員會（NTSB）也證實，Aquila無人機著陸時確實出現了「機器結構性故障」，但NTSB並沒有披露更多關於本次事故的細節內容，包括Aquila的損壞程度和故障發生的潛在原因調查結果。

NTSB的官方發言人稱，事故發生在當地時間的早上7點43分，且屬於「大型事故」，所幸沒有人員受傷。考慮到Aquila無人機的潛在危險性，NTSB將會進行一次全面徹底的調查。

用能長時間飛行的無人機替代衛星的做法，Facebook不是第一家，而這種無人機出現故障，Aquila也不是第一架。據NTSB介紹，2015年5月時，Google母公司Alphabet的無人機Solara 50在新墨西哥的沙漠著陸地帶飛行時遇到了熱上升氣流時就出現了失控的意外狀況。

Aquila的太陽能無人機是Facebook Connectivity Lab多年來的智慧結晶，計劃為世界16億無法上網的人提供廉價的網路接入。

根據佐克伯的願景，他們要保證無人機飛行在 20,000公尺的高空。在這個高度上，較弱的風可以保證飛行的穩定，也不會影響其他飛機的飛行，並且保證信號強度。這種高度上，一架無人機可以保證一個中等城市的網路連接。此外，在這個高度上飛行，Aquila最高可飛行長達3個月。（關於Aquila的技術問題此前愛范兒已有介紹，有興趣者可點擊連結查看）

Aquila還在做實地測試。此前，愛范兒認為對Facebook來說，他們還有很長的路要走。第一，他們要首先完成飛行器的開發，裝上太陽能電池板進行實地飛行。第二，飛行器需要裝載上雷射發射器進行測試，並與地面的雷射接收器進行配合。現在，Facebook還得解決無人機著陸時的結構故障問題。

除了Aquila無人機，Facebook還有用衛星「連接」世界的打算。但此前馬斯克的 SpaceX的獵鷹9號火箭爆炸直接導致Facebook的第一顆網路衛星被完全摧毀，據悉，這顆AMOS-6衛星原本計劃是向非洲居民提供免費的上網服務。

本文授權轉載自：愛范兒

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。