智慧音箱只是第一步，阿里巴巴看好語音將帶來物聯網的春天|數位時代 BusinessNext

語音應用為物聯網帶來新契機

阿里巴巴今（2018）年參加CES展會，除了以物聯網為主題設計展區，也特別攜手聯發科簽署策略合作，並發表了IoTConnect開放連接協議。而阿里巴巴人工智能實驗室負責人陳麗娟在會後受訪時表示，阿里巴巴對物聯網的投入少說已經有兩、三年時間，然而過去以手機為主要載體和入口的作法，因人機介面互動不佳，進展困難，但在去年推出天貓精靈這樣的智慧音箱之後，情況有了明顯變化。

陳麗娟觀察，同樣都是物聯網應用，天貓精靈的客戶滿意度和使用者活躍度都高於手機。如以透過語音控制物聯網裝置這件事的互動數來看，目前阿里巴巴紀錄到的每日平均使用次數已經超過30萬次，超乎他們的預期。而如果不單單只看透過智慧音箱和物聯網裝置的互動，而是看整體對話量，她表示次數還會多更多。

她指出，目前使用天貓精靈最常見的幾種情境包括用於查詢天氣、設定鬧鐘、備忘提醒等作為個人工具類的使用；或是也很常見的是用於音頻服務，如使用阿里巴巴集團旗下的蝦米音樂，或是有聲書等等；而第三種則是透過和天貓精靈的對話，詢問各式各樣的問題。

阿里巴巴帶頭推，看好藍牙會是物聯網發展的新動力

除了這三種情境，陳麗娟也發現，目前使用數量或許還不是最高，但使用行為成長最快的其實是控制物聯網裝置。而且她發現使用者一旦開始了這樣的應用，使用黏性也會變得特別高。這其實也關係到為什麼今年阿里巴巴特別看重藍牙技術的使用。

她解釋，這是因為一方面過去幾年阿里巴巴已經針對WiFi聯網設備做過很多努力；另一方面則是她們看到目前市場上有大量如孤島一般存在的藍牙裝置，而這在他們看來是相當具有開發潛力的區塊。

因此預期藉由與聯發科的合作、IoTConnect開放連接協議的推動、更多裝置業者的加入，再加上天貓精靈的帶動，她看好藍牙聯網市場將會很快被帶起來，進而推動整體物聯網和人工智慧語音市場加速成長。實際上陳麗娟指出，這次在CES的發表會後，已經有許多業者主動前來聯繫，「相信會非常快爆發」。

陳麗娟深信，智能語音的人機互動模式將會改變非常多產業，而時下眾家業者紛紛投入，也獲得市場最多關注的智慧音箱，還只是新時代發展的第一站而已。她預期智能音箱將會扮演關鍵的市場教育者角色，接下來智慧語音應用則是會逐步擴大到更多場景，不論是飯店、養老院，還是便利商店等等，一定還會看到更多「非音箱」型態的智能語音裝置出現。

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。