《這一年，地球變得不一樣》Apple TV+原創紀錄片揭：少了人類干擾的地球，萬物如何活得更好|數位時代 BusinessNext

原本以為，人類已經懂得如何跟動物共生，但打開紀錄片《這一年，地球變得不一樣》播放後，才發現事實並非我們的自以為。因為疫情關係，單單只是人類行動受到限制一整年這件事，便足以讓地球生態發生驚人改變。「少了人類，生命自會找到出路。」紀錄片裡每一個微小、但令人振奮的變化，觸動了更多嶄新視角的反思，還有大自然的溫柔暖意。

聯手全球160個團體、研究組織，嶄新視角認識「疫後」新世界

《這一年，地球變得不一樣》（The Year Earth Changed）是Apple TV+原創節目，隨著4月22日全球最大年度環保運動「世界地球日」推出。製作團隊從去年新冠肺炎疫情初始的4月開始起跑，拉開為期近3個月的計畫序幕。接著與全球超過160個團體、研究組織合作，取得從未公開過的學術報告，並與各地的攝影團隊遠端合作，和在超過30個城市的無人機拍攝各式片段下協力完成，片中地點橫跨五大洲，以實際數據搭配意想不到的珍貴畫面，見證「少了人類干擾」的自然環境，各種動物如何尋回本該擁有的生活樣貌。

當人類行動受限制時，動物以空前絕後的方式走向繁榮

「當我在家中，看見企鵝竟然在馬路上行走、鯨魚以新的碰頭方式溝通，不能出門的我得到了從未有過的療癒慰藉。」為本片擔任配音的自然歷史學家大衛艾登堡如此說道。他是英國女王的摯友、有英國國寶之稱的BBC金牌廣播製作人。他以富有磁性的嗓音為紀錄片配音，言語間也流露出看見大自然驚人復甦的感動。

許多人仍記憶猶新，在疫情初期，因為行動被侷限、生活受到拘束的無奈。生活彷彿被灰色情緒籠罩，然而這只不過是人類自己的情緒投射，大自然受惠於人類行動的限制，獲得了難得的復甦契機。透過《這一年，地球變得不一樣》的鏡頭，觀眾還會發現，自然復甦的方式，與人類想得截然不同。

不靠人類餵食，奈良鹿回歸原始本能

例如奈良公園的小鹿。

日本著名景點奈良公園及東大寺，每年有多達1,300萬遊客到訪，而幾乎所有遊客都不會錯過餵食梅花鹿「鹿仙貝」的活動。在疫情發生後，還有新聞報導少了觀光客的奈良公園，小鹿們沒有仙貝可吃，開始吃起周遭店家的盆栽。

事實是，小鹿真的會找出路。鏡頭跟著年長的鹿群走，發現，牠們並非漫無目的地逛大街，而是隱隱然地，儲存在基因裡的原始本能帶著牠們走了2.5公里回到古早覓食的地點。從被動轉主動，奈良鹿回歸自然生存法則，更多了待在草地上、土地上享受陽光日曬的時間，不再求著人們餵仙貝。過去承裝鹿仙貝的垃圾也不再四散公園角落，降低了小鹿誤食塑膠的意外，如今的奈良鹿毛色和健康度都大幅提升。

片中更讓人感動且羞愧的還有動物的世代傳承。例如不再有人造訪的海灘，母海龜終於能在不受打擾的環境下產卵；沒有觀光客搶拍照的獵豹，終於可以在捕獲獵物後，輕聲叫喚幼豹來享用；鯨魚在少了郵輪干擾後，獨享海域，牠們更頻繁的交談，甚至發展出新的溝通方式。

過去人類總以為自己對動物友善，但很難（或許也從未）發現，僅僅是人的出現以及製造的聲音，其實都影響著動物的生存。人類依照自己生活方式所判斷的「沒有太打擾」，常常是攸關動物性命的瞬間。

沒有郵輪干擾，母鯨可以暫時離開幼鯨去獵食（過去因為郵輪聲音干擾，鯨魚溝通的聲音沒辦法傳太遠，所以得把幼鯨帶在身邊，但這樣不利於獵食，所以常常吃不飽。片中顯示，類似的情形也發生在獵豹身上。）

圖／圖片來源／Apple

反思之後，開始實踐與大自然共處的新方法

《這一年，地球變得不一樣》讓人反思，也帶觀眾看見正在實踐的改變，像是片末印度阿薩姆地區，亞洲象因為生活所需，常會闖進農村裡覓食，如今農民們找到了更好的共處模式。因為疫情被迫回到家鄉的公務員們聯手保育團體，透過在農地外圍種植快速生長的、亞洲象可食用的作物，讓大象有了足夠食物後不必再闖農村。也有人開始思考減少郵輪交通、每年關閉沙灘數日，都是試圖和野生動物和諧共處。

黑腳企鵝一早出門捕魚。（過去牠們只能在晚上捕魚，捕魚後牠們會把漁獲裝在肚子裡，再走回家給小企鵝食用，但因為白天海邊人潮眾多，所以慢慢變成只在晚上捕魚，小企鵝因而一天通常只吃一餐。不過現在海邊沒人，小企鵝一天可以吃上兩到三餐，存活率提升。）

圖／螢幕截圖自《這一年，地球變得不一樣》

《這一年，地球變得不一樣》像是一封給地球的情書，在不到一小時的片長中，有許許多多令人感動且驚艷的珍貴片段，沈寂的城市傳來鳥鳴、鯨魚有了新溝通方式、水豚出沒於南美洲郊區。大自然堅韌的生命力也鼓舞著仍籠罩在疫情陰影下的我們，重新思考暫停的意義。

Apple TV+ 原創紀錄片特輯《這一年，地球變得不一樣》
https://apple.co/_TheYearEarthChanged
片長48分鐘，提供中文字幕和免費試用。

本文授權轉載自：Shopping Design

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。