小米智慧攝影機漏洞被譏「監看鄰居功能」,引Google警覺、雙方合作喊卡
小米智慧攝影機漏洞被譏「監看鄰居功能」,引Google警覺、雙方合作喊卡
2020.01.04 | Google

透過一支手機、一台智慧音箱,便能控制家中所有的家電,甚至是遠端監測家中狀況,消費者對這樣的場景習以為常,但方便之餘,若個人與家庭資訊會「莫名外流」,則成了一場隱私災難。

Google與小米的智慧家庭合作,目前就出現如此的詭異情況。

1月初,一名美國網友在社群論壇Reddit上貼文,說自己透過Google Nest Hub的螢幕觀看「米家智慧攝影機」影像時,畫面裡看不到家人畫面,反而有「好幾個陌生人」。

這位名為Dio-V的網友說,他最近剛購入一台Google Nest Hub和小米智慧攝影機,兩者互相串接後,攝影機拍到的內容可以直接透過Nest Hub的螢幕查看。

但當他再次開啟該功能後,看到的卻是一連串陌生的影像,包括:封閉的走廊、一個坐在椅子上睡覺的人、一個在嬰兒床裡睡覺的嬰兒⋯⋯等等,全都不是家中會出現的影像。Dio-V還表示,這些影像內容顯示的時間,和自己所在地的時區都不相同。

事後,該名網友也寫信給了Google和小米,引起了Google的重視。Google發表聲明指出,「已經察覺到此情況,並正與小米聯繫以尋求解決方案。同時,我們將暫停所有裝置與小米服務的連結。」

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《數位時代》記者實測,目前在Google Home App中已經無法控制先前串接的小米家電,若要操作,會顯示「發生錯誤」的提示。
圖/ Google Home App

雖然台灣並未販售Nest Hub,但《數位時代》試圖透過Google Home App操控米家攝影機與小米家電,發現已會顯示「操作錯誤。」Google Home App的第三方支援裝置名單中,也已經找不到小米。

攝影機看到的全是陌生影像!小米官方回應了

針對此事,小米官方今(3)日下午也發布了聲明,除了表示抱歉,強調「用戶的隱私與資訊安全至關重要」外,也詳細說明了出包原因。

小米指出,這起事件是「為了強化攝影機線上串流品質,進行測試導致。」

官方強調,用戶需同時處在:

  1. 使用米家智慧攝影機(一般版)
  2. 透過Google Nest Hub連結
  3. 網路訊號微弱

這三個使用情境中,才會出現這種狀況,機率非常小,全球影響用戶數僅為1044人。

但這樣的回答仍讓大批網友對中國大陸產品安全性感到質疑,甚至有網友調侃,這可能是新推出的「監看鄰居」功能。

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小米官方聲明全文:

小米始終將用戶的隱私與資訊安全視為至關重要的。我們於2020年1月2日獲悉米家智慧攝影機(一般版)連接Google Home Hub時,會有極小機率出現接收到其他Google用戶帳號下攝影機串流畫面的情況。我們對因此而感到不便的用戶深感抱歉。

小米團隊已立即採取補救措施,並修正此問題。據調查,此問題係因於2019年12月26日進行新測試,以強化攝影機線上串流品質。我們已與相關團隊溝通,於2020年1月2日17時暫停該服務並修復了相關問題。

米家智慧攝影機(一般版)連動Google Home Hub功能是小米針對Google智慧家庭系統開發的功能之一,此問題僅限於米家智慧攝影機(一般版)連結Google Home Hub時,且僅發生於訊號微弱的網路情況下,才有極小機率出現。經查有相關使用場景的用戶數為1044人,其中只有極少數可能受到影響;而所有使用米家APP平台連接小米米家智慧攝影機的用戶則不受影響。

目前小米安全中心已與Google溝通並一同修復相關問題,待雙方共同測試確保完善無虞後,我們將適時重新上線該功能。小米始終極度重視用戶的安全隱私,並持續致力於保障用戶權益。

面對敏感的「隱私安全」疑慮,Google和小米合作暫停喊卡

對Google來說,這起事件可能讓他們的智慧家庭生態系發展遭受挫折。

去年11月,Google第一台在台灣開賣的智慧音箱Google Nest Mini正式亮相,主打可以和小米、LG、大同、飛利浦等多個品牌的家電連結,透過Google語音助理來控制,其中小米的可連結裝置最多,高達14款,包括:小米空氣淨化器、米家檯燈、燈泡、電風扇以及智慧攝影機。

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在第三方支援列表中,已經找不到小米。
圖/ Google Home App

即便小米已經給出解釋,並表示問題已經解決,但Google究竟還會不會恢復、何時會恢復和小米的合作,一切都是未知數,畢竟在「個資」和「隱私權」越發被看中的年代,任何一點小失誤,都可能會大大降低消費者的信任感。

責任編輯:蕭閔云

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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