Google 要造能「理解」你的電腦:提醒你出門帶傘、從沙發起身電視自動暫停
Google 要造能「理解」你的電腦:提醒你出門帶傘、從沙發起身電視自動暫停

上世紀90 年代,計算機學家馬克・維瑟(Mark・Weiser),在文章《21 世紀的計算機》提出了一個新的概念——普適計算。

他認為未來的計算機將融於網絡、融於環境、融於生活,它應該無處不在、又讓人意識不到。

就像我們看到指路牌不會去思考指路牌是什麼,而是直接看指路牌上的文字,計算機應該是「無感」的,人們不用思考而能直接使用。

幾十年間,無數人和科技公司試圖將這個「未來的預言」變成現實,Google作為其中之一,提出了一個新的實現方法,讓環境中的計算機理解人類,理解每一個人的行為。

一台能「理解」你的電腦

烹飪時用平板電腦實時播放食譜視訊,當你離開去拿配料視訊自動停止,回來時視訊又自動播放。

這樣的故事,在科幻電影中多次上演,也是不少智慧家居公司向大眾描繪的未來,如今Google真的做到了,在它最新的Soli技術展示影片中,幾乎展示了一模一樣的場景。

Nest Hub
圖/ Google

Google的答案是讓電腦理解你的動作變化,早在Pixel 4上這家公司就推出了手勢互動功能,不需要觸碰螢幕點擊,輕輕一揮手就能切歌、暫停等,手機反饋精確。

手勢互動功能很大程度上依賴Pixel 4頂部的Soli雷達感測器,如今Google將這顆感測器應用到了智慧家居控制器Nest Hub等硬體當中。

電腦「理解」人動作的原理其實並不復雜,Soli雷達會實時掃描周邊區域,並模擬出一個類3D的空間,人體就是其中一個會動的小點。

根據小點運動的軌跡,結合龐大的數據分析,系統會得出你的動作是什麼,實際意圖是什麼,比如當你從沙發上起身,系統就能通過動作姿勢分析出你可能要離開,電視就會自動暫停播放。

視訊自動暫停和播放只是Google技術演示中的場景之一,視訊中還展示了各種提示場景,比如出門時恆溫器會提醒你帶傘避雨,起身離開提醒你接下來有一個視訊通話。
得益於集成的Soli超聲波雷達感測器,Nest Hub可以通過捕捉你的動作,進而追蹤你的睡眠情況,只要將Nest Hub放在與床墊差不多高的床頭櫃上,它就會自動追蹤動作,並通過數據的形式告訴你睡眠時間、呼吸方式、是否打鼾。

Nest Hub
在你睡覺後,Nest Hub會自動降低螢幕亮度,減少打擾 根據你的睡眠情況,Nest Hub還會推薦最佳入睡時間。
圖/ Google

接入Soli雷達感測器與智慧分析系統後,智慧家居真正「聰明」了起來,能理解人的一部分動作並準確做出反饋。

接受媒體Fast Company採訪時,負責Soli技術研發的Google ATAP設計主管Leonardo Giusti表示:

人們相互理解的方式給我們帶來了啟發。
當你走在某人後面時,他們會為你開門。當你要去拿某樣東西時,旁邊的人會遞給你,作為人類,我們常常不用說一句話就能憑直覺相互理解。

這種直覺式的理解帶來了幾乎無感的體驗。動作,是人類最普遍的「語言」,也是最佳的研究線索之一。

「無感」體驗與空間行為學

無感,是硬體產品體驗的最高評價之一,基於Soli雷達的Google產品做到了,無論是離開視訊自動暫停,還是出門恆溫器自動提醒帶傘。

Nest Hub
圖/ Google

融於家居環境,細微且自然。
無感體驗的構建,與《空間行為學》息息相關,要理解人們的動作姿態,就勢必要了解在固定空間內人與人之間的交往行為原理,在Google STAP團隊設計總監Giusti看來:
我們想像人和裝置可以擁有個人空間。
這些空間之間的重疊,可以給我們一個在任何特定時刻,都對參與類型以及他們之間的社會關係有很好的了解。
學者愛德華·霍爾(Edward Hall)在上世紀60年代提出了《空間行為學》的理念,人們會因不同的文化背景構建人際距離空間,由近及遠分別是親密距離、個人距離、公共距離。

到實際應用上,當你接近搭載Soli雷達的Nest Hub並與之眼神接觸時,Nest Hub應該調整UI顯示,以便了解資訊甚至進一步操作。就像是我們在個人距離內與朋友眼神互動,打算進一步溝通一樣。

近距離互動是一個典型案例,同時也是一個相對容易落地的產品功能,中距離和遠距離就不一樣了,當處於較遠的公共距離時,Nest Hub應該如何顯示內容,由遠及近走近時又該如何,是否要顯示。

Nest Hub
圖/ Google

聰明的互動應該是在需要出現,而不是頻繁打擾,決定顯示內容變和保持不變同樣重要,這些都是Google ATAP團隊下一步要研究的內容。
作為進入個人親密距離的產品,Nest Hub等搭載Soli雷達的產品,自然也要注意隱私,人會因為親密空間被侵犯時感到不適。

Google為此也一直強調Soli雷達和鏡頭不一樣,它採用非入侵式的數據收集方法,並不直接收集臉部等個人資訊特徵,在系統中人體都是以一個個模糊的小點組成的,動作分析往往是根據小點的運動趨勢。

Nest Hub關於動作檢測的數據處理都在本地運作,數據不會上傳雲端,減少數據洩露風險。
至於人們是否信任Google,在數據隱私方面它的信用價值幾何,則是另一個層面的事了。

Nest Hub
圖/ Google

幾乎無感的好體驗,來自Google ATAP團隊對於人的關注,從表面的動作到深入的文化現象,電子產品開始理解人,這本身就一件極具未來感的事。

面向未來的硬體

Google ATAP,全稱是Google先進科技與計劃部門,其官網簡介很好地敘述了這個團隊以及落地產品的方向:

我們正在創造硬體的未來。
一家以軟體聞名的公司,如何結合自己的優勢研發硬體產品,從Google ATAP過往的產品項目就能窺知一二。
模組化手機項目(Projet Ara)是Google ATAP部門最知名的項目之一。

Fairphone
圖/ Fairphone

當時Google構建了一個包含電池、處理器、WiFi通訊等基礎模塊組成的框架,手機框架中的大部分模塊都是可以替換的,也就是說用戶可以隨意升級或替換舊的手機模塊。
模組化手機一度被認為是一個創新且具備前景的項目,無數開發者可以進入其中構建各種模塊,突破了少數手機廠商統治市場的局面。

然而,如今還在推進模組化手機項目的只有Fairphone等少數公司了,提供可替換的模塊,手機性能限制以及第三方開發生態不完善,直接導致了Google將手機模組化項目擱置。

在模組化手機項目中,Google更多的是扮演平台營運的角色,而到了Project Soli項目中Google ATAP部門開始結合自家的優勢能力了——軟體演算法。

在Project Soli項目中,Google ATAP先是對超聲波雷達系統調整優化,在保證數據準確的同時縮小體積,以便能應用在Pixel和Nest Hub這種行動裝置當中。

Soli雷達感測器
Soli雷達感測器
圖/ Google

成型後的Soli雷達扮演了數據收集者的角色,手機或Nest Hub這樣的行動裝置則根據軟體演算法判斷人的動作和手勢是什麼,進而改變操作。實現邏輯和如今大火的計算攝影如出一轍,硬體是基礎,軟體演算法是體驗的保證。

Google pixel
圖/ LetsGoDigital

除了Pixel4,Google ATAP與多個公司合作,將Soli雷達融入到各種各樣的產品當中,比如和服飾品牌李維斯合作推出的牛仔服,將藥丸形狀的Soli雷達感測器放在袖子裡,衣服就成了一件智慧產品。
用手勢就能控製手機,拍照、切換歌曲、暫停播放,電話來了輕輕一按手腕就能接聽,支持類似功能的還有Konnect-i背包。

Nest Hub
圖/ Google

這些可能都不是突破性的體驗變化,更像實用型的小工具,是在衣服、背包這種我們常用的穿戴產品中加上一個控制器控制手機。

我們可能也無法期待Soli很快普及應用到身邊的電腦產品當中,但變化總是從小開始的,Nest Hub等產品已經展現出了足夠的「聰明」,去理解人。
隨著Google ATAP團隊的持續研究,讓電腦理解更多人類動作,像起身視訊自動暫停的實用功能只會越來越多。

本文授權轉載自:愛范兒 ifanr

責任編輯:傅珮晴、侯品如

關鍵字: #Google
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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

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。

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圖/ 晶睿通訊

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。

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圖/ 晶睿通訊

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。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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