Dyson推出首款AI牙刷！內建微距鏡頭、鎖定牙縫自動噴水⋯吹風機後靠它起飛？|數位時代 BusinessNext

Dyson推出首款AI牙刷！內建微距鏡頭、鎖定牙縫自動噴水⋯吹風機後靠它起飛？

Dyson 發表首款內建微距鏡頭的 AI 牙刷 CameraJet，能精準鎖定牙縫自動噴射水柱，實現邊刷邊洗。歷時六年研發，售價 499 美元。

這隻AI牙刷可以幫你：鏡頭找牙縫、自動噴水！

CameraJet 搭載一顆 10 萬畫素微距鏡頭，每秒分析 28 張即時影像，判讀邏輯稱為 Gap Optical Targeting（牙縫光學鎖定），由一套訓練自 47 萬張牙科影像的機器學習模型驅動。官方表示，鏡頭偵測到牙縫後，100 毫秒內就會觸發精準噴射，打出一道錐形水柱沖出牙縫間的漱口水，達到邊刷牙邊補做牙線的效果。

Dyson 特別強調噴射水柱的形狀設計：傳統牙線沖牙機多用針狀水柱，測試中雖能刺穿牙菌斑表層，卻沖不掉沾黏在牙齒上的部分；Dyson 表示自家的錐形水柱覆蓋面積較大，可一次掃除牙菌斑，且噴射壓力較低、對牙齦更溫和。這項比較是 Dyson 與新加坡國立大學牙醫學院合作五年、自行開發「代理牙菌斑」材料後在實驗室測得的結果，並非獨立第三方驗證。

刷頭採軟硬雙刷毛設計，搭配可變聲波震動角度，Dyson 稱這能避免刷毛在難刷部位卡住、停止擺動。官方引用一項僅開啟刷毛震動模式（不含噴射功能）的實驗室測試，宣稱難刷部位去除的牙菌斑比市售高階電動牙刷多達 69%（這項數據測的是刷頭本身的震動效果，並非鏡頭辨識加噴射系統整體的成效）。

牙刷另設力道過大時的觸覺提醒；水箱採用防重力設計，即使牙刷傾斜或橫放，也能穩定供水，官方稱這是為了因應清潔後牙齒時牙刷經常呈水平角度的情況。隱私設計上，Dyson 表示鏡頭只在即時預覽或自動噴射模式下啟動，影像不會被記錄或儲存在裝置本身或雲端。

Dyson的六年賭注：為什麼是牙刷？

Dyson 表示，這款產品背後是六年研發成果，動機來自自家調查：多達九成的人沒有確實使用牙線的習慣，一般人平均刷牙時間僅 45 秒，遠低於建議的兩分鐘；世界衛生組織 2025 年全球口腔健康報告估計，全球近 37 億人受口腔疾病影響。

Dyson 資深商務經理 Niamh Turney 受訪時表示，這個領域過去的創新大多停留在數位功能與刷牙規格上，「並沒有真正的突破，而這正是我們切入的地方」。

但《彭博》報導也點出這個品類的現實：智慧牙刷不論是否搭載鏡頭，上市多年仍屬小眾，一份去年發表的研究顯示，超過 85% 的受訪者表示不熟悉這類產品，市場能做多大仍是未知數。

吹風機賺到了，牙刷會是下一個嗎？

Dyson 跨出吸塵器本業的紀錄有得有失：2005 年停產的洗衣機、2019 年放棄的電動車計畫都以失敗收場；但 2016 年推出、約 400 美元（約新台幣 1.27 萬元）的 Supersonic 吹風機打開了個人護理市場，《彭博》引述資料指出，美髮相關產品到 2023 年已占 Dyson 美國業務營收的 30%。今年 4 月上市、售價 100 美元（約新台幣 3,170 元）的 HushJet Mini Cool 手持風扇也經常缺貨。

如今 Dyson 把口腔護理視為下一個主力品類，並計畫推出不易起泡的專用牙膏與低泡漱口水等周邊產品。牙刷本業之外，Dyson 過去兩次跨品類嘗試（洗衣機、電動車）都以退場收場，唯一成功案例是吹風機；CameraJet 是否複製吹風機的路徑，還是重演前兩次的結局，要看接下來的市場銷量。

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

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。