看好智慧交通商機，軟銀、Toyota攜手成立合資公司|數位時代 BusinessNext

看好智慧交通商機，軟銀、Toyota攜手成立合資公司

豐田汽車（Toyota）及軟銀（SoftBank ）宣布合資一家交通服務公司「Monet Technologies」，將特別針對自動駕駛領域結盟合作，瞄準醫療、運輸、長照領域提供「新一代的自駕車服務」，近日接連的投資合作案，也讓人窺見汽車、科技產業的趨勢走向。

兩強攜手，瞄準新一代交通服務

共享經濟與自動駕駛技術對汽車業將帶來重大影響，軟銀社長孫正義曾經說過，汽車將從交通的重心，轉變成單一零件，白話來說就是過去電腦硬體曾為IT產業核心，但現在硬體只不過是零件罷了，平台業者創造的價值才是趨勢所向。

順著這股趨勢，豐田汽車（Toyota）及軟銀（SoftBank ）宣布合資一家交通服務公司「Monet Technologies」，Monet是Mobility Network（行動網絡）的縮寫，這家公司的資本為20億日圓（約合新台幣5億4560萬元），軟銀將持有50.25%的股權，豐田則持有49.75 ％股權。

簡單來說，這家公司將用豐田在2018年CES展上推出無人電動小巴概念車e-Palette為基礎，來開發新的服務。在Monet的藍圖中，無人小巴可以成為病患前往醫院路上初步了解病症的空間，目標是節省到院後的時間浪費，還能成為行動廚房、長者接駁車、物流宅配、商業辦公空間，搭配上豐田、軟銀兩間公司的車用科技以及務聯網（IoT）技術，創造出自駕車的嶄新的應用樣貌。

Monet的事業體圍繞自駕車公共運輸行動服務（Autono-MaaS）、行動隨需服務（on-demand mobility service）、數據分析服務三大核心，第一階段會先跟日本當地企業合作叫車服務，服務駕照失效的高齡長者，第二階段才會延伸到其他服務類別，目前的計畫是在2023年左右正式商用化，結合豐田的造車Know-how以及軟銀的科技遠見，從日本出發走向國際市場，豐田副總裁Shigeki Tomoyama表示，之所以會找上軟銀，就是看上他跟科技產業的關聯性，「這個組合雖然看起來有些奇怪，但日本必須與全球競爭，這也就是我們今天為什麼在這邊握手合作的原因。」

智慧交通正夯，軟銀瘋狂投資

近年豐田汽車積極與科技公司結盟合作，像是今年八月就投資Uber 5億美元（約新台幣154億元），來合作研發以量產無目標的無人車；今年六月，豐田也宣布將投資Grab 10億美元，除了協助Grab拓展新市場，更希望將自身的核心業務，由造車擴大到「移動」服務上。

另外，軟銀最近真的是瘋狂投資汽車產業，目前對Uber、滴滴出行、Grab、Ola這四大叫車平台都有投資，孫正義曾說，每天全球有高達4,500萬人次使用這四家服務，因此成為這四家廠商的主要股東，就等於持有全球最大的交通公司；本周本田汽車（Honda）宣布將拿出共計27.5億美元資金（約合新台幣825億元），投資通用汽車（General Motors）旗下的無人車新創GM Cruise，早在這項合作案之前，軟銀就已經投資了GM Cruise，軟銀自己旗下也有自己專門研發無人車技術的公司SB Drive。

這項合作也顯示，即便是規模大、資金充足的企業，也都擔心在開發自動駕駛和智慧交通領域落後對手，綜合所有科技應用於一身的車子，絕對是下一個不可忽視的趨勢與商機。

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。