搶救長城無人機立功,運用AI數據分析提高修繕效率
搶救長城無人機立功,運用AI數據分析提高修繕效率

從高空攝影到物流、軍事,隨著無人機技術的精進,可以應用的場景越來越多元,Intel打算利用旗下善於在惡劣氣候下飛行的無人機獵鷹8號(Intel Falcon 8+),結合人工智慧(AI)技術,深入險峻、人煙罕至的長城遺跡,透過科技的力量讓修復古蹟更有效率。

目前中國擁有52個聯合國教科文組織認定的世界遺產,但有些位置偏遠或面積廣闊,導致後續的維護難以進行,以最著名的萬里長城來說,從東面鴨綠江的虎山長城,到西面的嘉峪關,全長有21196公里,有些區段年久失修、風化嚴重,加上某些區段地形特別險峻陡峭,人工偵查往往有難度。

無人機結合AI,提供長城修繕建議

最近,Intel與中國文物保護基金會(China Foundation for Cultural Heritage Conservation),在以陡峭爬坡著稱的箭扣長城展開合作,派出獵鷹8號無人機(Intel Falcon 8+),遠端偵查長城風化的部分,這款無人機最大的特色是可以蒐集精確的地理資料,並在惡劣環境中飛行,機身上的攝影鏡頭可以捕捉180度視野,Intel無人機副總裁Anil Nanduri談到:「透過無人機,我們得以更細緻蒐集古蹟結構不同部位的資料,以及深入人類難以進入的區域。」

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Intel與中國文物保護基金會合作,派出獵鷹8號無人機(Intel Falcon 8+),遠端偵查長城風化的部分。

Intel將結合無人機與AI技術,透過無人機以高畫質3D影像拍攝長城外觀,讓文史人員了解長城的現狀,接著透過3D建模技術標記出需要修復的部分,再交由AI演算法分析數據,提供修繕人員預測性數據及具體工作方向。

維安、走私,無人機應用無奇不有

中國是目前無人機創新實驗的溫床,去年(2016)中國就使用無人機在470萬英畝的農地上噴灑農藥。因土地面積廣闊,中國農用無人機市場,據統計每年可達1000億人民幣(約新台幣4700億元);而來自深圳創立於2006年的無人機公司大疆( DJI),就是目前全球休閒無人機的領頭羊,目前市占率70%,包括京東以及阿里巴巴,從去年開始就在許多城市推出無人機送貨服務。

Intel
獵鷹8號無人機(Intel Falcon 8+)擅長在惡劣的環境中飛行,機身上的攝影鏡頭可以捕捉180度的視野。

今年二月登場的南韓平昌冬奧,就使用無人機加強維安,在賽場周邊部署無人機攔截機隊,當有飛行器太過靠近時,會主動攔截進入飛航管制區,此外無人機隊還具備臉部辨識功能,搭配高解析度的監視器,以「鷹眼」的視角在150到200公尺的高度監控任何狀況,一旦無人機偵測到異常,會立即通報維安人員。

最有趣的應用,莫過於今年三月中國警方破獲首件「無人機跨境走私」案件,嫌犯利用無人機在深夜摸黑走私價值高達人民幣5億元(約新台幣23億元)的翻新iPhone,利用無人機將手機裝在袋內,透過「滑輪」走私,運送一趟僅需約20秒,就將手機順利滑過邊界走私。

資料來源:CNBC、CNET、inews

關鍵字: #英特爾 #無人機
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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