人臉辨識全面監控時代來臨,天眼能在百萬人中找到「你」,晶睿:技術已經不是問題
人臉辨識全面監控時代來臨,天眼能在百萬人中找到「你」,晶睿:技術已經不是問題
2018.06.07 | 物聯網

中國利用數位科技加強對社會監控,然而歐盟卻實施了史上最嚴格的一般資料保護規定(General Data Protection Regulation,簡稱GDPR),台灣安全監控龍頭晶睿通訊董事長陳文昌說,透過深度學習,從百萬人中找到你不是技術問題,但牽涉國情不同,用不用是政策的問題。

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晶睿董事長陳文昌說,人臉辨識技術發展成熟,要從百萬人次中找到你不是技術問題。
圖/ 王郁倫攝

為維護社會秩序安全,今年陸續有媒體報導,中國政府對新疆維吾爾自治區2200萬人民進行監控,不僅街道監視器鋪天蓋地,汽車加油都必須刷身份證,並做臉部辨識,然而影像監控系統真的可以做到「辨識你是誰」嗎?

安控大廠晶睿剛在上半年交貨給澳洲雪梨地鐵1.3萬台安控攝影機,在波蘭高鐵或印度市區都有晶睿的產品,陳文昌今(7)日表示,新疆的影像監控技術是真的,透過深度學習,要從數百萬人中找到「你」,技術上並不是不可行。

陳文昌說,由於影像照片大量上傳網路,你不上傳,朋友也可能上傳合照,辨識個人已經不難,科幻電影上的情節其實都已經存在,只是各國國情不同,有些國家可以做,但歐洲則對監控鏡頭特別敏感,連有攝影機照到窗戶或家門,都必須遮蔽,但有些國家則可以,他直言影像監控「是政策的問題,已經不是技術的問題。」

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GDPR上路後,提高了歐盟對個資的保護程度。
圖/ shutterstock

歐盟GDPR上路,人臉辨識要當事人同意

而面對GDPR新法令上路,安控業者如何面對?晶睿品牌事業研發副總馬仕毅表示,公司確實花很多力氣在處理,由於法令規範使用個資時要經過當事人同意,才算合法,但很多商業應用中身份認證是重要條件,所以晶睿做法是跟業主溝通,比方學校的案件可以要求來接小孩的家長先註冊臉部資料,才能接小孩,基本上家長都會同意。

至於零售門市的攝影機則必須把個人臉部資料模糊掉,只計算性別男女或年齡預測等等,不涉及個資。馬仕毅表示,歐洲國家本來就對影像監控很敏感、要求度高,所以銷售歐洲的產品部分軟體功能會拿掉。

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晶睿是第一個將趨勢科技防侵入安全軟體放在安控攝影機中的品牌業者。
圖/ 王郁倫攝

馬仕毅補充,晶睿的產品可以做人臉辨識,但產品是放在客戶端,所以GDPR的影響是客戶端比較大,晶睿方面則是必須讓產品沒有後門,讓攝影到的影像資料不會被破解。

根據晶睿內部測試,由於每台安控攝影機平均每2~3分鐘就會被駭客攻擊一次,所以更需要做好資安防護。

而為了避免個資被駭,晶睿也率先跟防毒軟體大廠趨勢科技合作,成為第一個內建防入侵軟體的安控鏡頭業者,讓新產品同時有智慧影像分析跟資安防護功能,目前先放入200萬畫素的旗艦機中,第3季將導入魚眼4K鏡頭,未來全線新產品都會導入資安防護。

攝影機邊緣運算即時判斷反應度高

今年深度學習技術受到重視,晶睿早已積極發展深度學習在安控產業的應用,馬仕毅說,去年起晶睿已開始將AI應用放在攝影機中,今年功能更強化,從可以計算人流人數,到辨識人或物,現在還能辨識「你是誰」。

馬仕毅說,晶睿的深度學習演算法,是利用攝影機邊緣運算能力做影像辨識,過去安全監控的影像辨識分析能力都是送到後台雲端去做,但會遇到流量瓶頸及判斷延遲等問題,但現在則利用邊緣運算,可以即時反應。

另外邊緣運算的優點是,利用訓練資料跟正確標籤就可以讓機器自動學習,當應用在客戶場域上時,若發現判斷錯誤,還可以把發生錯誤的資料再加入訓練,就能提高精準度。

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當安控鏡頭能夠監控辨識人臉身份,是利是弊各國政策看法不一。
圖/ 王郁倫攝

經過深度學習,未來連槍聲都能辨識

晶睿的360度智慧魚眼攝影機可以作人群偵測,分析環境中發生的事件,透過三維定位辨別人的身高,判斷是成人或小孩,進而預測哪些人有消費能力,哪些入口人流最多,目前3D人流計數攝影機已經用在故宮博物院禮品店等地方,能預測人流精準度達到98%,是業界最高。

目前晶睿也跟台達電合作計劃進軍無人商店市場,在產品貨架上方設攝影機,偵測消費者對物品有沒有興趣,究竟拿哪一款產品等。

「甚至攝影機也可以進行聲音學習,設定辨識聽到槍聲就通報」馬仕毅說,深度學習可以利用攝影機上所有的感測器做訓練,加上邊緣運算是分散式系統,架構容易擴充,未來應用潛力很高。

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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