4G網路吃到飽WiFi還能做什麼？AI＋WiFi解決3大痛點，幫百貨業追蹤黃金客|數位時代 BusinessNext

AI自動調節網路覆蓋範圍，自動分配頻寬

第一是提供穩定的WiFi。這聽起來或許很不可思議，但一般人常發現，即使在室內連接上了WiFi，但網路依舊跑得很慢、或是斷斷續續，這意味空間的WiFi品質不佳，更可能是有人搶走了大量的流量、或者系統本身發生故障，那Juniper該如何解決？

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穩定的WiFi有何重要？以醫療院所來說，面臨AI時代的到來，圖像的邊緣運算可能需要更多的網路資源，若同時要提供給其他在醫院的病患使用，可能會造成消費者體驗不佳的問題，因此Juniper以AI的方式協助調節AP裝置，讓需要網路的空間可以被聚焦、並靠其他裝置暫時協助讓其他使用者也不會因此被吃掉流量。

圖／創新拿鐵

Juniper說，解決方案之一是在等距的空間裡面裝設AP（Access Point），這台機器的服務範圍是直徑15公尺。同時，透過AI的遠端控制機制，Juniper可以隨時監測在環境中哪些區域的網路正被大量使用，AI可協助調整最接近「事發現場」的AP所提供的服務範圍。

舉例來說，醫療院所目前都在加強導入人工智慧，但是當圖像傳輸跟運算需要耗費大量的網路流量時，可能會影響周遭使用者聯網的品質，因此AI就能即時調整最接近大量使用網路區域的AP、將其服務範圍聚焦在需要場域，並同時開啟（擴大）鄰近AP的服務範圍，讓其他的AP裝置提供更多網路頻寬，以確保其他使用者的WiFi是穩定、不受影響的。

當然這個AI也同時會協助障礙排除，或是通知企業的IT工程師：目前WiFi提供出了哪些問題需要解決，對於人力精簡卻需要維持良好市內網路品質的企業來說，Juniper也可以提供外部團隊的協助。

室內無GPS！靠藍牙打通室內地圖不準確的痛點

有了穩定的網路後，Beacon藍牙的功能也能有更多應用，LINE曾經透過遊戲的方式，在北捷特定的車站進行訊息的投放，跟消費者做互動，但受限於裝設技術限制，使用者必須要在進站後、訊號比較強的地方才能收到訊息。

但這次Juniper的AP裝置可以透過指向性天線，將提供服務的範圍以每45度為一個單位布建，不僅能提升定位的準確度，也不會因為距離而影響精準性，訊息的投放情境更多元。

比方博物館裡面可以透過連接公共WiFi，掌握使用者的方位，投放展品的相關介紹；或是在室內空間裡面，沒有GPS的幫助、就可以透過AP裝置，掌握使用者的定位，並提供室內的地圖指引，讓使用者更能掌握空間地理位置。

Juniper也表示，未來更多衍生應用，都可以建構在穩定的網路及具備指向性的Beacon技術上，或許是在醫療院所的看診通知、也或許是發生意外的警示。

5G時代來臨，沒有吃到飽可能更依賴WiFi

Juniper也導入類似現在iPhone語音助理Siri的虛擬網路助理「Marvis」，若IT想要知道過去一段時間網路出現哪些問題，便可以用自然的語法請求Marvis協助找出原因，Marvis能提供詳細的資訊，但目前只懂英文、而且必須用打字的方式溝通。

此外，公司也能在公有財產上面裝設感應器，讓AP能夠透過藍牙掌握公司資產的動向，比方筆電被誰借走，正在那個會議室等等，動產或是員工都能追蹤。

Juniper透露信義區的百貨龍頭也正考慮採行這套解決方案，希望在不停更換櫃位的情況下，依舊能快速且不浪費成本地掌握產品屬性跟定位，並從消費者的移動輪廓，投放適當的折扣優惠，帶來更佳的業績表現。

不過，這一切前提是消費者必須要擁有終端裝置，同時要連上場域的公共網路，才能有這一切的投放訊息與體驗。

責任編輯：蕭閔云

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。