高通車用市場不缺席！攜手啟碁、馬牌、GM力促Snapdragon Ride自駕方案2022年上路|數位時代 BusinessNext

無線車載已居龍頭，高通攜手啟碁、馬牌、中興、GM力促Snapdragon Ride自駕方案2022年上路

2027年將有超過7成汽車具備聯網能力！高通27日宣佈與馬牌集團、高新興物聯、LG電子、上海移遠通信、銳淩無線、啟碁合作打造次世代5G聯網汽車。

高通與馬牌集團（Continental）、高新興物聯、LG電子、上海移遠通信、銳淩無線科技、啟碁科技（WNC）、中興通訊合作，推出搭載高通最先進無線平台、支援4G LTE連線服務的車輛，高通指出，也將與汽車產業也將導入5G，打造下一代的連網汽車。

高通技術預估， 2027年售出的車輛中有近4分之3將內建蜂巢式連接能力，超越2015年的20%。
高通也宣佈擴大與通用汽車GM的合作，計劃將亞馬遜的Alexa汽車軟體開發套件將Alexa Custom Assistant整合到汽車資訊系統平台中。

高通指出，2013年高通最先推出連網汽車4G LTE解決方案，目前，全球已有超過1.5億輛汽車採用高通汽車無線解決方案，幾乎所有推動連網汽車計畫的汽車製造商都採用了高通的解決方案，包含5G、雙卡雙待單通（DSDA）、千兆位元LTE、C-V2X，以及高通車對雲服務。

高通資深副總裁暨汽車業務部門總經理Nakul Duggal表示：「高通身為無線技術創新者所累積的深厚技術，將持續打造4G及5G平台、先進的車載資訊娛樂系統及車載資通訊系統，同時實踐提升車輛安全及自動駕駛能力的承諾。越來越多汽車製造商、第一階與第二階供應商客戶、科技公司都採用了Snapdragon 4G和5G汽車平台，充分說明我們對開發新一代汽車頂級駕駛體驗所投入的努
力。」

高通宣布，正與多間領先業界的汽車供應商及科技公司合作部署可靠、連網、具有智慧功能及位置感知的新一代汽車，在此領域合作的客戶設計數量也正持續成長。

全球汽車供應商及公司藉由採用高通Snapdragon汽車4G和5G平台，支援汽車製造商滿足對由4G LTE及5G連線服務驅動的服務。高通推出Snapdragon汽車4G和5G平台整合蜂巢式車聯網（C-V2X）、Wi-Fi、藍牙，以及精確的定位技術，旨在實現車對車、車對雲端、車對四周環境之間的連線，並且支援豐富車用系統體驗、連線車載服務、提升安全與自動駕駛能力所需要的先進智慧功能。

高通表示，為汽車產業提供技術解決方案已超過15年，在全球車載資通訊系統及汽車無線連接的半導體供應商中位居第一，全球大多數汽車製造商都在採用高通旗下廣泛的汽車解決方案組合，包括車載資通訊、車載資訊娛樂、連線、先進駕駛輔助系統（ADAS）等。

高通也拉來相關客戶幫忙站台，包括馬牌集團連線平台部門負責人Jim Uemura表示：「作為汽車連網領域的市場領導者，馬牌集團致力於研發創新、可擴展、彈性的車載資通訊及天線解決方案，滿足全球汽車製造商的需求。我們與高通技術公司多年來保持合作關係，這也是我們始終站在業界最前線策略的核心要素之一。」

高新興物聯執行長關玉倫表示：「5G是車輛通訊、車用系統體驗、自動駕駛必然的趨勢與核心技術。憑藉高通技術公司的汽車平台，我們得以成功推進我們的汽車無線連網解決方案持續發展。」

LG電子副總裁Jongsun Park表示：「身為行動創新的領導者，LG與高通技術公司攜手為汽車產業導入了數十年的研發經驗，尤其是5G汽車平台的領域。奠基於與高通技術公司在連網汽車市場上的長期合作，我們相信5G是部署完全連線汽車平台的重要關鍵。」

上海移遠通信執行長錢鵬鶴表示：「我們與高通技術公司攜手開發具有市場競爭力的車用通訊模組。Snapdragon汽車 4G和5G平台可實現高效率的可靠駕駛體驗，帶領連網汽車邁入5G時代。透過採用高通技術公司最先進的無線平台，移遠通信的模組引領市場，並且獲得全球超過30間汽車製造商採用，為旗下車輛提供智慧連網能力。」

銳淩無線科技執行長Dan Schieler表示：「透過與高通技術公司長期合作，我們在汽車產業中推出了無與倫比的解決方案，範圍涵蓋EVDO到5G驅動的技術。透過在此領域的持續投入，我們將進一步鞏固採用同級最佳技術解決方案投入行動核心基礎的承諾。」

啟碁科技資深副總經理陳發裕表示：「啟碁科技積極提供5G與C-V2X技術領導能力，我們與高通技術公司長期合作，推出車用通訊模組。有了高通技術公司的汽車平台，我們就能推動上述技術的開發與部署，讓來自全球各國的客戶都能從中獲益。」

中興通訊移動互聯網產品部總經理白柯柯表示：「中興通訊與高通技術公司在汽車領域保持長期合作關係，協助彼此推動技術發展，在交通及汽車市場中提供關鍵技術。中興通訊致力於開發支援5G的產品，我們相信這項技術對駕駛安全與交通效率有深遠影響，並將推動全球連網汽車的創新。」

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。