蘋果M1晶片、Nvidia助攻元宇宙技術都上榜！2021百大最傑出發明還有哪些？|數位時代 BusinessNext

科技巨頭紛紛上榜：蘋果M1晶片、Google AR實景導航

不少科技公司都在今年的榜單中現身，蘋果的M1晶片便被《時代》雜誌選入列表當中。蘋果去年宣佈個人電腦產品將不再使用Intel處理器，全面改用自主研發的ARM架構晶片。

一年多過去，蘋果證明了自己的能力，M1晶片的性能令外界驚嘆，原先嘲諷MacBook性能不足的Intel也不得不坦承蘋果做得非常成功，執行長帕特．基辛格（Pat Gelsinger）甚至公開表達希望透過代工業務，挽回蘋果芳心。

不光蘋果榜上有名，Google也憑借去年10月發表的AR實景導航功能榮獲提名。一般地圖的俯瞰模式，對於一般用戶來說在人生地不熟的時候並不是非常直覺，拿著手機轉了半圈才確定自己的方位可說家常便飯，尤其在部份多層結構的複雜建築物內更是難認清方向。

AR地圖導航功能解決了這個難題，只要將鏡頭對準市景，AR實景地圖便會顯示目的地的方位，以及和你之間的距離，只要跟著螢幕上的導航箭頭走，就能不費吹灰之力抵達，且不光支援戶外街道，實景導航還支援機場、購物中心等部份複雜的室內環境使用，這項功能推出至今在全球擁有數千萬名用戶。

元宇宙沒落下，Nvidia Omniverse打造逼真虛擬環境

元宇宙是近期科技領域最夯的關鍵字，而《時代》雜誌的百大傑出發明榜單中，也沒有錯過這個議題。身為元宇宙先驅的Nvidia，便以旗下影像仿真模擬平台Omniverse雀屏中選。

元宇宙講究一個虛擬、沉浸式的世界，而這正是Nvidia Omniverse平台所致力的範疇，該平台可用於各種現實場景與物件的模擬，創造畫面逼真的3D虛擬世界。

Nvidia便透過這項技術在今年4月的發表會中，為黃仁勳身處的廚房製作「數位分身」，包括水壺、櫥櫃、鍋爐等各個物品總計製作了6,000至8,000個虛擬物件，並在發表會中偷天換日地插入14秒的虛擬影像。

這項技術如今也獲得外部公司青睞，例如福斯特建築事務所（Foster + Partners）已宣佈與Nvidia合作，利用Omniverse平台協助建築設計，BMW利用該技術替一間汽車工廠打造了數位分身。

高通的XR2處理器，則被認為是發展元宇宙的關鍵技術，這是第一款支援5G網路的AR/VR晶片，目前已獲得Meta、HTC等公司的VR設備採用，《Pokémon Go》開發商Niantic也與高通共同投入AR技術研發，期望透過該晶片打造AR眼鏡。

XR2處理器的高速追蹤技術讓VR頭盔可以擺脫連接用的傳輸線，用戶便可以在使用時自由移動，被認為是VR進入到元宇宙的關鍵一步。

除了上述的科技產品之外，《時代》雜誌2021年百大傑出發明還囊括了眾多前衛的新發明，例如為NFT藝術裱框的數位畫框等，以及不必動手的鞋子Nike GO FlyEase等生活性、饒富趣味的新產品。

責任編輯：錢玉紘

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。