Nvidia揭露4月發表會「造假」，這14秒全球被騙得心服口服|數位時代 BusinessNext

不只打造虛擬黃仁勳，就連廚房都有數位分身

雖然沒有最初大眾以為的那麼戲劇性，不過仍然展現了Nvidia精湛的影像處理能力。Nvidia在文章中提到，「為了建立虛擬的黃仁勳，團隊掃描了他的臉部及身體以建立3D模型，接著再訓練AI模仿他的手勢與表情，並利用一些AI技術讓這個複製人更加栩栩如真。」

根據Nvidia透露的時間點，在實際的影片裡，當黃仁勳從廚房裡被「傳送」至一個虛擬的世界時，此時就已經替換成了虛擬化身。事後諸葛地來說，替換成虛擬化身後動作似乎的確比較不自然，且Nvidia也刻意拉遠視角，降低被觀眾發現的可能性。

但Nvidia為了合成出逼真的黃仁勳，依舊拍攝了上千張的照片來製作3D模型，並導入一項能夠依據語音改變臉部動作，避免聲音與嘴型對不上而令人產生不自然感。

且不只黃仁勳本人，Nvidia也對他所身處的廚房建立了「數位分身」，包含鍋爐、櫥櫃、水壺、茶杯等各個道具，光是那個場景他們就製作了6,000到8,000個3D物件，因此發表會中才能上演拆解廚房進入數位世界的橋段。

Nvidia發言人也補充，這次技術呈現最大的突破點在於，能夠從真人與現實世界完美銜接至虛擬世界，且虛擬人物不僅是由經由渲染呈現，並且能夠透過聲音驅動。

儘管站在廚房裡的，依舊是真正的黃仁勳，但倘若這項技術未來不斷進步，或許整場發表會皆由虛擬人物代班的情況，並非完全不可能的事。

雖然是題外話，Nvidia在半導體、影像處理、AI領域締造的成就，也令黃仁勳近期獲得半導體工業協會（SIA）頒發2021年度羅伯特．諾伊斯獎，被認為半導體產業的最高榮譽。

展現元宇宙可能性，Nvidia力推Omniverse技術

這安排在4月發表會中的「虛擬黃仁勳」，是藉由Nvidia的影像仿真模擬平台Omniverse所實現。Nvidia除了藉此展現他們在影像技術的實力外，也期望透過技術讓人一窺元宇宙（Metaverse）的可能性與未來想像。

NVIDIA Omniverse工程及模擬副總裁勒布雷迪安（Rev Lebaredian）表示，他們建立Omniverse是要將所有3D工具連接在一起，他們現在稱之為元宇宙。GTC發表會是展示Nvidia工程師過去驚人成果的一個機會，同時他們也希望能藉由Omniverse進一步增幅影響處理技術。

Omniverse可以被用於進行各種模擬，也是Nvidia自動駕駛計畫的關鍵之一，這次便將其自駕模擬平台DRIVE Sim結合進Omniverse，模擬Nvidia自駕車在德國賓士工廠周遭行駛。

Nvidia Omniverse開發平台副總裁凱瑞斯（Richard Kerris）表示，就像宇宙中的行星一樣，元宇宙將會有愈來愈多的內容，他們希望Omniverse能成為這一切事物的連接者。

Omniverse去年12月發布至今已累積超過5萬用戶，且有洛克希德．馬丁等逾500企業都對這項技術感興趣。而為了吸引開發者加入，近日登場的Siggraph 2021活動中，Nvidia也宣佈將為Omniverse進行重大的功能擴充，與擁有300萬用戶的開源3D圖形軟體Blender進行整合，使該平台能為幾乎所有3D開發者服務。

Blender將可以支援通用場景描述（USD），這項起源於皮克斯的技術，幫助開發者與設計師打造優美場景。同時Adobe也在與Nvidia合作開發Substance 3D擴充功能，使Omniverse能夠支援Substance Material，提供新的材質編輯功能。

「如果我們的方向是對的，20年後我們就會在Omniverse中工作。」勒布雷迪安表示。

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。