微軟Ignite七大服務亮點，看AI如何滲透人類工作|數位時代 BusinessNext

微軟（Microsoft）近年轉型有成，更強調透過人工智慧（AI）來驅動全新運算模式，執行長薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）在美國奧蘭多舉行的Ignite會議中，就以能源轉型舉例：「工業時代是用蒸汽當作主要動力來源，因此開啟了工業革命，後來電力的出現，逐漸改變工業發展模式。」

因此反過來說，薩蒂亞·納德拉認為AI將成為驅動未來運算的關鍵，不只能改變個人工作模式，AI更驅動像是無人車、區塊鏈、物聯網、電腦視覺，這些新的發展方向。在Ignite大會中除了吸引三萬多名參與者，也發表了多項服務升級。

微軟跟SAP、Adobe成立聯盟，提出開放數據倡議

過去因為缺乏標準化流程，要在不同的企業系統之間轉移客戶數據是一件非常困難的事情，微軟宣布跟Adobe、SAP合作推出「Open Data Initiative」計畫，主要功能是讓企業能夠把客戶的資料在不同平台間轉移，讓企業可以「重新掌控自己的資料」。

「這就像是一個開放的框架」薩蒂亞·納德拉認為，這項計畫可以消除資訊不流通的狀況，在確保用戶隱私的大原則下，推動AI技術運用來挖掘全新市場機會，具體的作法，是透過微軟的雲端服務Azure中的一個通用數據模型，讓資料可在不同平台中流通，可口可樂、沃爾瑪都將參與第一階段合作。

不需密碼即可登入，終結惱人密碼的時代？

微軟創辦人比爾·蓋茲（Bill Gates）曾在2007年說過：「密碼不足於保護網路安全，必須要設計出安全的系統和設備，讓人們透過這些技術來保護自己的身份、隱私、資料。」的確，管理各種不同的帳號密碼，已經是現代人共同煩惱。

微軟在大會中宣布，可以透過Microsoft Authenticator來做為驗證窗口，不需密碼就可以登入各種企業平台，認為未來當這套模式逐漸成熟後，將可以成為「密碼時代的終結」。

迎合行動辦公時代，虛擬桌面讓員工隨時使用Windows 10

隨著工作型態越來越行動化，員工不一定會一直在同一個地方，或使用同一台電腦辦公，微軟宣布推出Windows虛擬桌面（Virtual Desktop），讓員工不論身在何處，都能在雲端上使用Windows 10。

過去如果要在雲端上使用Windows 虛擬桌面，都只能仰賴第三方解決方案，微軟表示，虛擬桌面是透過Azure在雲端上執行Windows和Office服務，企業用戶可以使用現有Azure來訂閱、管理虛擬主機和應用程式，對IT人員來說，可以大幅降低託管、安裝、配置麻煩。

Office添AI小工具，讓簡報更美觀

說到微軟最為人所知道的產品，就是最被廣泛使用的生產力工具「Microsoft Office 」，這次大會中，微軟也替Office 加入許多AI小工具。

其中一個比較有趣的功能叫做「Ideas 」，可以在用戶製作PowerPoint提供版面以及數據建議，此外，Excel也開放從第三方取得更豐富的數據資料，或許未來在AI的幫助下，我們再也不需要忍受看到糟糕的簡報。

Slack最強對手，微軟Teams功能更多樣

微軟多年前想要收購企業通訊軟體Slack被拒絕後，便開發了一款類似的產品「Teams」，且已經在2017年初正式上線，推出後僅僅半年的時間，企業使用數從3萬個增加為12萬5千個，採用國家市場從145個增加到181個。

做為Slack的頭號對手，微軟將更多的AI功能加入其中，例如，Teams可以在視訊通話時，自動將背景模糊，讓會議參與者可以集中專注力，此外，還能同步將內容做成會議記錄，微軟表示，未來還會加入臉部辨識功能，讓參與者知道目前是哪位同事正在發言。

Surface Hub 將推新品

微軟這幾年積極布局硬體產品轉型，除了在Surface電腦系列獲得成功，另外在辦公生產力工具Surface Hub系列也獲得不少讚譽，透過超大的螢幕、任意組合排列做為賣點，成功吸引不少關注。

微軟宣布，最近將推出兩款新產品，第一款是Surface Hub 2S，設計上更輕、更薄，對軟體的兼容性也提升，預計將在2019年第二季推出；第二款則是Surface Hub 2X，主要是針對第一次使用Surface Hub設備的用戶，採用模組化設計，處理器可以隨時移除並升級，功能上可以做到螢幕動態旋轉、多用戶認證、分割螢幕辦公等等，預計將在2020年推出。

數位雙胞胎協助企業轉型

「數位雙胞胎（Digital Twin）」的意思是，透過感測器來模擬物件或是系統的真實狀態，並透過模擬的軟體模型，進一步改善物件或系統的的操作，對製造業來說，如果可以好好利用Digital Twin，就不需要耗費成本購買大量裝置或設備，就能透過數位虛擬分身，持續分析與測試，來縮短研發專案的試誤過程。

對企業來說，如可以善用工業物聯網（IIoT）跟Digital Twin，就可以有效整理設備產生的數據，在現實世界中執行模擬運算，因此，微軟現在也開放企業在雲端模擬真實世界的物聯網部署，能在Azure的基礎上構建自己的Digital Twins版本，企業可以在Azure上標準化物聯網工作負載，被視為一項企業端的殺手級功能。

不只推新功能，AI還能用來幫助難民

不只是眼花撩亂的新功能，微軟更宣布將投資4000萬美元，執行一個為期五年的人道主義行動AI計畫，將把AI的好處落實在災害預測、兒童救援、難民救助，及維護基本人權等方面。微軟法務長布拉德·史密斯（Brad Smith）談到：「像是AI結合雲端技術，可以讓前線救援組織更有效率地採用對應措施，可以徹底改變現狀，拯救更多生命、減少痛苦並恢復人類尊嚴。」

舉例來說，微軟與挪威難民委員會、柏林大學合作，打算要推出一個聊天機器人「Hakeem」，可以讓流離失所的青年透過Hakeem學習線上課程，利用科技創造臨時的教育資源，同時透過聊天機器人，也能幫助不同語言背景的救難人員溝通。

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。