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當世界上少數幾個城市開始與無人駕駛汽車共用街道時，我們其餘的人卻還在交通堵塞中與其他人類一起駕駛汽車。而這些駕駛者可能會或者可能不會遵守道路交通規則，或者注意行人和自行車。

幸運的是，智慧城市正在採取重要措施來改善這些問題（在我們等待被撞到後座的同時），而人工智慧和影像管理解決方案在這個轉變中扮演著重要角色。攝影機收集的資料提供了關鍵的窗口，讓我們了解駕駛員和非駕駛員的行為，對這些資料的分析可以帶來有力的洞察，解決現實世界的問題，例如交通擁堵和悲慘的事故。

但是在除了交通擁堵之外的情境中，人工智慧影像分析有許多應用，從個人防護裝備檢測到零售等，正如 Videonetics 的產品和戰略聯盟副總裁 Srivikraman Murahari 所解釋的那樣（影片 1）。他還討論了使用合作夥伴關係來建立端到端解決方案，以及在收集所有這些資料方面的隱私和安全擔憂，以及人工智慧影像分析對於影響我們日常生活的潛力。

影片 1. Videonetics 的 Srivikraman Murahari 討論了人工智慧影像分析如何增強智慧城市中的社區能力。（資料來源：insight.tech）

人工智慧影像分析可以協助解決城市規劃中的哪些挑戰？

政府官員和城市規劃者看到的其中一個主要挑戰是市民不遵守交通規則，這可能導致事故，甚至造成人員傷亡。這就給政府官員帶來了壓力，要最佳化交通情況並疏通交通流量。

我們的 Videonetics 智慧交通管理解決方案現在已在 100 多個智慧城市部署，它具有非常強大的交通資料分析能力。我們還為政府官員提供智慧視覺化工具，這為他們提供了許多深入行動的見解。我可以自信地說，這100多個智慧城市的交通流動現在更加順暢和流暢，市民對遵守交通規則有更多的意識。

在智慧城市中實施人工智慧影像分析面臨的挑戰是什麼？

其中一個挑戰是視野範圍 – 使用攝影機時，視野受限。我們正在探索方法，例如派遣無人機前往困難的地方拍攝影像。因此，我們正在尋找許多創新方法，使攝影機能夠到達困難的地區。

在平衡市民隱私的情況下，您如何實施這項技術？

這是個好問題。我會說，我們必須推行負責任且具協作性的人工智慧。當我說協作型人工智慧時，我指的是政府官員、獨立軟體供應商（像我們這樣的公司）以及市民都應該知道發生了什麼事情，應該知道資料是如何被使用的。應該有非常透明的資料政策。我會說的第二點是使用最小化且匿名化的資料。這意味著不要儲存太多資料，而儲存的資料應該是匿名的。

在 Videonetics，我們有非常嚴格的安全標準。對我們來說，一切都是物件，我們沒有任何人的資料。我們遵守國際安全規範要求，並在我們的協定和資料處理方式上設有非常嚴格的標準。我們坦誠無疑，確保資料安全並符合國際標準。這是我們的處理方式，我認為這些是我的建議。

您能提供一些在智慧城市中部署人工智慧影像分析的例子嗎？

正如我之前提到的，我們已在 100 多個智慧城市部署了我們的平台，它有助於改善和疏解交通，並確保市民的安全。對於智慧城市，我們在印度是第一名。我可以談談印度其中一個頂尖城市的案例研究。

在那個城市，有大約 400 台攝影鏡頭監控交通，另外還有 700台攝影鏡頭在預備中 – 所以我說的是 1,100 台攝影鏡頭監控城市的交通，確保車道紀律和單向行駛等。這使得管理者能夠更輕鬆地疏解交通流量。

就實施方面而言，我們與全球所有領先的攝影鏡頭供應商都有合作關係。對於每個專案，我們會與系統整合商和參與該專案的合作夥伴一起決定最適合的攝影鏡頭。然後分析就在邊緣進行。對於邊緣運算，我們廣泛使用 Intel 平台 – 包括 Intel^® Core^™ i5、i7、i9 系列以及最新一代的晶片組，即 11-13 系列。然後在特定情景下，我們使用雲端進行儲存。

談到如何有效地執行，我們的研發團隊不斷努力進行研究；我們專注於如何將運算達到最佳化。我可以說，從我們開始以來，在這方面我們已經走了很長一段路。現在我們可以說，運算效率提高了20倍或30倍。我們正在研究如何使用較少的影片畫格來推斷事件，而不是處理整個影片。我們正在尋找與合作夥伴的協作，並利用他們最新的技術、平台和解決方案來將性能和運算能力達到最佳化。

與 Intel 等公司合作的好處是什麼？

與 Intel 合作非常棒，非常令人興奮，因為我們更加專注於邊緣分析。這也是 Intel 正在推動的方向 – 更多邊緣運算的分析，更多由中央處理器執行的分析。所以 Intel 是我們在這個方向上最好的、最重要的合作夥伴，這個方向符合兩家組織的需求。

第二，我們使用了 Intel 的 OpenVINO^™ 平台 – OpenVINO 深度規劃平台。該平台透過技術，例如後訓練最佳化和神經網路壓縮以增強模型。這些方法降低了客戶的總體擁有成本（TCO），因為運算能力得到了提升。關於 Intel 還有一件非常重要的事情要提到，那就是 Intel^® DevCloud 平台，我們隨時可以使用它來測試我們的最新模型。我們正在對我們的模型在第 11 代至第 13 代 Intel 晶片組上進行基準測試。

我非常高興地宣布，我們贏得了 2023 年 Intel 卓越成長 ISV 合作夥伴獎，超越了競爭對手，並幫助 Intel 吸引了更多的合作夥伴。所以，我們與 Intel 的合作之路非常漫長而成功。

我們可以期待人工智慧影片分析的其他案例有哪些？

智慧城市之外，我們還涉及了許多垂直產業。最主要的領域是航空和機場安全，我們正幫助超過 80 個機場進行分析，例如能夠快速檢測煙霧和火災。此外，還有石油和天然氣、熱能等產業，在那裡煙霧和火災也非常危險。這類影片分析應用非常受歡迎，並為這些企業創造了很大價值。

我們擁有自己的深度學習平台，名為 Deeper Look，已經開發了約 100 個影片分析應用。它們涵蓋了廣泛的分析範圍，包括人群、車輛、大眾運輸、女性安全和零售。在零售業，我們提供熱圖，幫助店家洞察他們店內的銷售模式。在大眾運輸方面，印度大部分鐵路正使用 Deeper Look。另一個非常廣泛使用的案例是個人防護裝備 (PPE) 檢測，這有助於工人安全。還有銀行和金融業。另一個我們支持的有趣領域是法醫研究，這對調查非常有用。

有沒有最後的想法或關鍵要點？

我最主要的收穫是，要採用資料和技術，包括負責任和協作技術，以及負責任和協作人工智慧，以提高治理的警惕性，提高企業的營運效率，增強人們的安全，並超越安全。

關於運算，我們必須不斷投資於最佳化運算能力；我們必須在我們的 API 中開放；我們還需要展示很多開放性，以便我們的平台易於與第三方供應商相互操作。那也是很重要的。

最後，我再次強調：確保負責任和協作人工智慧，並取得管理者和公民的信任。視訊和物聯網是絕佳的組合，可以有許多案例，將會豐富人類生活的品質。

相關內容

要了解更多關於智慧城市的人工智慧影片分析，請收聽「人工智慧影片分析賦能社區：Videonetics 的案例 (AI Video Analytics Empower Communities: With Videonetics)」。要了解 Videonetics 的最新創新，請在 Twitter 和 LinkedIn 上關注他們。

 

本文由 Erin Noble 編審。

在現今混合式工作場所的模式中，員工耗費在開會的時間遽增。在現實生活中，員工與同事皆身處不同地點，因此就需要進行更多會議，來確保每個人的資訊保持同步，並能順利完成工作。雖然遠端會議能解決一部分的問題，但同時也會造成許多意想不到的後果。

舉例來說，會議參與者如今必須花更多的時間投入開會和作筆記等繁瑣的工作，而無法將時間花在更有價值的日常工作中。雖然有自動轉錄的解決方案可用，但這些解決方案也伴隨著自身資料隱私、連線能力與時間等方面的挑戰。

這就是為什麼整合技術與服務供應商 Cedat85 著手打造尖端解決方案，滿足當代 AI 驅動解決方案的所有需求，還具有企業目前所需的最高的安全性與離線功能。CABOLO One 是一款語音轉文字裝置，提供即時錄音、自動轉錄、翻譯、歸檔與編製索引的邊緣解決方案等一系列服務。

自動轉錄機密會議

我們在收到來自 Cedat85 全球客戶的關鍵意見反應後，就萌生出開發 CABOLO One 的想法。終端使用者表示，在轉錄與翻譯敏感性會議時，需要增強隱私權與安全性，以離線作業，符合歐盟《一般資料保護法規》（GDPR）的規定。

考慮到這些緊急情況，Cedat85 的工程團隊精心打造了 CABOLO 套件。

解決方案利用邊緣來確保只有資料擁有者才能存取資料。無論會議參與者是否共處一室還是遠端連線，都可以透過 WiFi 熱點連接到 CABOLO One。使用者可以使用電腦、手機或平板電腦，並利用安全密碼連接裝置的 WiFi 熱點。

將資料保存在邊緣，也能確保沒有任何雲端供應商能存取這些資料，即使是 Cedat85 也無法存取。自動轉錄下載項目均採用 AES-256 加密，這是目前市面上最強大的加密標準。

機密性的需求推動了解決方案的發展，而 Cedat85 也發現了提供包容性與可存取性等進階功能的機會。在 COVID-19 疫情期間，在家工作與遠端學習需求大幅提升，因此讓所有使用者都能夠適當存取成為首要任務。遠端連線進行工作會議與員工間合作成為常態，但並非所有人都能參與。

「當時我們在義大利遭遇首次封城的時候，一位多年來持續使用我們解決方案的客戶表示：「我們無法協助聽力障礙的員工。我們無法派遣翻譯或手語翻譯到他們的住處協助溝通。」Cedat85 行銷總監 Selena Gray 表示。「那些員工在那段時期均無法參與會議，但現在有了這項技術，他們便能夠像往常一樣參加所有會議。」

由於 CABOLO 在邊緣運作，因此可排除因網路連線不良所造成的延遲。由於是自動化運作，因此可節省組織轉錄會議記錄的時間與成本。

「它就像是一位會議助理。您只需在背景中執行，它就能在離線模式下協助您進行逐字記錄、編制索引和歸檔。」Gray 表示。

實現不同產業中的數位化

CABOLO One 的客戶名單處於穩定成長中，因為不同產業的組織均希望能實施數位化，作為其業務策略的一部分。目前已有數間銀行與金融跨國公司、製藥公司、義大利眾議院與數間大學採用這項技術。

除了錄製與轉錄服務之外，Cedat85 也確保 CABOLO 能夠轉錄 30 多種語言，以及翻譯多達 60 種語言。

歐洲議會也有使用此核心技術，該組織使用 CABOLO One 進行歐盟境內 24 種語言之間的即時轉錄與翻譯。

這項技術對聽力障礙的學生與非母語學生尤其有所幫助。在大學課堂中，無論學生人在教室或是以遠端連線，只要利用此技術，即可即時將字幕傳送到螢幕上。也可以翻譯成學生的母語。在英國等國家，外國學生佔校園人口比例相當高，因此翻譯功能尤其受到青睞。

Gray 表示：「在說話當下，就會即時進行轉錄、生成字幕，在某些情況下也能進行翻譯。」

米蘭博科尼大學部署了裝置，在校園舉辦的活動中活用字幕功能，不僅達到包容性，也讓所有人皆可參與在活動中。一開始，該大學僅使用義大利語的工具，但隨後又提出其他語言工具的需求。他們最終採用了多合一系統，可立即生成多種語言字幕。

此技術也適用於製藥公司與大學等研究機構。CABOLO One 能保留談話記錄，讓會議參與者可以在會後自行回顧，並跟進下一步行動。「這項技術能幫助記錄所有會議環節，包含腦力激盪、技術討論，或是共同開發全新項目的話題。可以掌握討論過程中的所有細節，進行回顧，甚至可以在會議記錄中搜尋特定術語與詞彙。」Gray 表示。

尋找合適的夥伴，將資料移轉至邊緣

團隊在 CABOLO One 計劃開始階段就有明確的目標，若要成功部署這項技術，就必須找到具全球影響力、可靠、創新與可相互協作的夥伴。經過大規模的嚴密評估流程，工程團隊確定 Intel 是符合以上所有基本特質的理想合作夥伴。認同 Intel 作為共同努力的關鍵夥伴，我們相信必能實現我們的願景，為客戶提供極致的卓越技術。

多虧 Intel 技術，該公司得以提供獨立邊緣裝置的解決方案，並持續改善功能。Cedat85 已開發出該功能的影片版本，包括轉錄字幕、翻譯與關鍵字搜尋功能。使用 Intel^® 發行版 OpenVINO^™ 工具組，Cedat85 能確保其語音轉文字裝置效能突出、高效率又準確。

Gray 表示：「成為 Intel 的夥伴代表我們擁有平台，可以持續打造不同的解決方案、滿足不同需求，並且發展我們的研發計畫。」

該公司計劃透過 AI 驅動自動生成條列式重點，進一步拓展 CABOLO One 的進階功能，例如總結事件、合成語音等功能，並可即時支援會議。

「這項技術可以幫助到所有人。這個裝置並不會造成任何裁員，而是一個能夠盡可能幫助及支援每個人的裝置。」Gray 表示。

 

本文由 insight.tech 編輯副總監 Christina Cardoza 編輯。

Mary Beth Chalk 覺得自己很幸運。

Chalk 是乳腺癌一期的倖存者，她說她很幸運，因為她在乳房 X 光機上的位置很好，也很幸運，因為放射科醫生能夠發現針頭大小的腫瘤緊貼胸壁。

但她不想把這樣的改變人生的診斷留給運氣。相反的，Chalk 熱衷於在醫療保健中使用 AI 來改善所有患者的結果。因此，她共同創立了 BeeKeeperAI，是一家初創公司，旨在促進演算法開發人員和醫療機構之間的安全協作。BeeKeeperAI 是 Chalk 在加州大學舊金山分校 (UCSF) 的前一份工作成果，她當時專注於需要存取和處理現實世界、受保護的健康資訊 (PHI) 的產業合作。

在 UCSF，AI 開發和實施的障礙顯露無遺。在那裡，Chalk 注意到創新取決於醫療機構和演算法開發人員之間的合作。然而，即使合作是可能的，也需要極長的時間，因為擔心知識產權 (IP) 和保護 PHI 的隱私法規。

Chalk 說，這種瓶頸是令人遺憾的，因為人工智慧在醫療保健領域具有巨大的創新潛力 — 能在早期階段檢測出乳腺癌的演算法只是其中的一小部分。

機密計算確保 AI 資料安全

Chalk，BeeKeeperAI 的聯合創始人兼首席商務官，共同創立了該公司，透過利用機密計算，一種以硬體為先的安全方法，來幫助減少 AI 開發的資 料存取障礙。

BeeKeeperAI 的嵌入式機密計算軟體提供一種解決方案，在儲存、傳輸和計算期間，資料和知識產權都得到了完全保護。機密計算的運作原理是建立一個完全認證的可信執行環境 (TEE)。TEE 將處理器和記憶體中的資料和演算法隔離，並使用硬體加密金鑰來維持總記憶體加密。在這些機密環境中進行計算，保護資料和知識產權。

為人工智慧合作鋪平道路

EscrowAI 是 BeeKeeperAI 的零信任協作平台。它解決了該產業常面臨的兩個痛點：安全處理病患健康資料和保護知識產權。Chalk 表示：EscrowAI 讓資料持有者和演算法開發人員可以「一鍵輕鬆」地合作。平台的另一個優點是提供全面的稽核合規文件。Chalk 補充：「平台上的每個動作都會被記錄和存檔，以便完整追溯」。

如此資料安全的證明，對於證明遵守各國隱私保護法規，以及收集支援醫療器材、數位療法和藥物上市許可申請的證據，是至關重要的。在內部，該解決方案整合了 Fortanix 的政策和密碼金鑰管理功能。

Intel^® 軟體保護擴充（Intel^® SGX）直接內建於 Intel^® Xeon 可擴充處理器，可讓您建立稱為「飛地」的隔離可信執行環境。Chalk 表示：「我們從一開始就是 Intel SGX 的使用者，因為它在執行期間可以確保演算法和資料的保護。而且，這對我們來說是一個競爭優勢。」「飛地可以消除虛擬機作業系統、虛擬機管理員甚至 BeeKeeperAI 的任何存取。這樣就可以防止任何外部干擾。」

Chalk 很感激Intel 提供的資助，讓公司在團隊仍在加州大學舊金山分校時，就能進行設計驗證。Chalk 表示：「Intel 一直以來都是我們早期和重要合作夥伴。」

機密運算使用案例

醫療產業對 AI 實施的障礙非常熟悉，因此解決方案已經被討論了一段時間。例如，人工合成資料，具有與現實世界資料相同的特徵，且不會泄露任何資訊，已被吹捧為解決隱私和安全挑戰的一種方法。

但 Chalk 表示，合成資料完全不足。她指出，舉例來說，當你打亂病人資料時，你會引入與現實世界資料不一致的雜訊。Chalk 又說：「此外，在關鍵應用中，你需要一個經過驗證和在現實世界資料上測試的演算法。」「我們不會信任一個主要基於合成資料的癌症檢測演算法能夠準確地完成其工作。」

Chalk 並不相信，在沒有保密計算的情況下，我們會看到醫療保健領域大規模採用 AI。但是隨著保密計算的發展，新的可能性也隨之出現，例如 BeeKeeperAI 幫助 Novartis 解決了與一種罕見的兒童疾病相關的挑戰。醫療保健公司開發了一種演算法，但需要在現實世界資料集上驗證它。除了熟悉的隱私問題外，Novartis 還面臨另一個問題：資料集僅限於 27 名完全獨特的患者，因此任何程度的去識別化都會破壞演算法的測試能力。

BeeKeeperAI 的 EscrowAI 解決方案幫助 Novartis 解決了這些挑戰，並確保資料永遠不會被看到，相關的智慧財產權也得到了保護。諾華在該領域的研究取得了進展。Chalk 表示：「這是一個非常強大的示範，展示了未來的可能性。」

Chalk 也對保密計算在緩解 HIPAA 合規性相關的擔憂方面的潛力感到興奮，因為患者資訊永遠不會被暴露、永遠不會被看到，並且始終在資料管理員的控制之下。Chalk 希望這樣的保密計算能夠在未來說服立法者修改 HIPAA。

醫療保健中保密計算的未來

至於未來，Chalk 認為保密計算也將在邊緣端發揮作用。她表示：「那些還不準備將所有資料推送到雲端的機構，可以利用保密計算在邊緣端進行 AI 分析。」「它還允許演算法開發者在具有嚴格資料控管的地區安全地部署。」

一直以來，醫療保健都必須使用不完整的資料。Chalk 指出：「我們的醫療保健治療系統是建立在可用資訊的一小部分之上。」但是隨著保密計算讓 AI 在醫療領域發揮其全部潛力，這一切都將改變。

而癌症倖存者對於精準醫療時代的光明前景感到無比喜悅。Chalk 表示：「對你有效地治療，對我可能無效。因此，我們將不再像以前一樣被平均對待，而是能夠被視為獨一無二的個體。」「這讓我感到非常欣慰，也對醫療保健的未來充滿希望。」

和 Chalk 不一樣，我們的醫療結果不必完全取決於運氣。

 

由 insight.tech 編輯副總監 Georganne Benesch 編輯。

尖端技術領域中，往往是由強大的願景來推動重大突破。對於一家公司而言，它正在建構智慧城市的組成元素，促進個人福祉、更宜居的社群以及永續的環境。

透過「統一物聯網通訊」平台，beamLive 利用最新的邊緣運算與 AI 技術來打造遠端醫療創新，提供個人化遠端護理，進而實現這些目標。beamLive 執行長 Mehrdad Negahban 是這項變革性的先驅，他設想了一個透過數位解決方案增強醫療保健的未來。

beamLive 行動物聯網通訊方法的核心是 beamRx -Shahin 101 解決方案，旨在為病患與醫療保健提供者增強院外遠端醫療體驗。透過整合邊緣運算、AI 與機器學習，該系統在虛擬會診期間為醫生提供即時生物特徵辨識資料。這樣一來，醫療保健從業人員就能快速準確地回應病患的健康變化。

此解決方案的品牌本身以一名同事的名字命名，背後有一個感人的故事。「其中一位合作夥伴 Shahin Arefzadeh 給我們帶來莫大的協助與靈感，不過他已逝世了，」Negahban 表示。「因此，我們以他之名推出這個產品系列。」

數位醫療保健解決方案翻轉療養院和社群護理

一個知名客戶即將推出的使用案例涉及紐約市的一家療養院，體現了邊緣運算在醫療保健領域的重要性與潛力。由於院內有 200 多名住戶，確保為每個人提供優質且及時的護理是一項複雜的工作。Beam 的創新遠端醫療平台可為該機構未來的醫療保健交付帶來顯著的改變。

透過部署 Shahin 101 解決方案，療養院的護理提供者將可存取即時生物特徵辨識資料與病患檔案的關鍵存取權。AI 驅動的解決方案結合了醫療物聯網感應器中重要資料，例如心跳、體溫、呼吸速率、血壓，以及全面的健康史。這些即時分析的豐富資訊可讓醫生和護士通盤瞭解每位住戶的健康狀況。這套解決方案可高效地在邊緣處理大量資料、減少延遲，並確保裝置與醫療保健提供者之間順暢溝通。成果是及時介入、早期偵測，以及更加個人化的護理。

Negahban 解釋道：「我們可以無縫連接所有的這些感應器，讓醫療從業人員透過影片與患者溝通時，可以即時檢視資料。我們的平台彌合了虛擬與實際造訪之間的差距，提供類似於親臨會診的體驗。」

Beam 會使用患者的個人資訊，並將其與廣大的公共醫療資料（如美國國家衛生院（NIH））串連起來，建構全方位的檔案。透過將歷史和公開可用的資料與個人獨特的生物特徵辨識、健康史和活動相互串連，醫療保健專業人士可以獲得完整的全貌，在虛擬患者就診期間做出更明智的決策。

透過這種完整的全貌，提供者可以徹底瞭解個人在過去 24 小時、一週或一個月的活動。

「您可以將其與大量 NIH 資料結合，並與個人簡歷配對，例如年齡、性別、身高與體重，」Negahban 表示。「我們使用即時或封存的資料，以及個人簡歷和身體活動。」

從物聯網邊緣到雲端的遠程醫療創新

beamRX 架構結合了一套軟硬體與雲端服務。醫療物聯網感應器可測量患者的統計資料：心跳、體溫、呼吸速率、血氧含量、血壓、血糖值和 EKG。收集的資料在 Intel 外形規格小巧的電腦和邊緣運算上進行處理，相關的訊息與警示會擷取出來，然後透過寬頻、Wi-Fi 或 LTE 傳輸至雲端。這些即時警示是患者護理的關鍵因素，顏色代碼為綠色代表健康，琥珀色代表需要注意，紅色代表危急，可直接向指定的醫生或急救中心發出警示。

事實上，Intel 技術對 beamRX 解決方案至關重要。Intel^® OpenVINO^™ 工具組與 Intel^® Movidius^™ VPU 加速器是其 AI 平台開發與效能的支柱。資料一經處理，就會在符合 HIPAA 標準的用戶端控制下在雲端進行模擬。一般來說，這些客戶要嘛是醫院，要嘛是醫生。

利用邊緣運算與 AI 塑造未來

除了遠端醫療，beamLive 也將技術影響力的觸角伸及智慧城市的需要。邊緣運算與 AI 技術可讓城市基礎設施、交通運輸與市民服務方面的創新成為可能。「我們所做的工作涵蓋各行各業，包括公共安全、物流、智慧運輸與醫療保健，」Negahban 表示。「這些市場區隔也仰賴多個來源的即時資訊，無論人們身在何處，所有裝置都會動態更新，實現更佳的社群體驗。」

 

由 insight.tech 編輯副總監 Georganne Benesch 編輯。

智慧交通管理解決方案可協助改善交通流量、保障通勤族的安全，並實現永續發展目標。現在，將這些解決方案與邊緣 AI 與電腦視覺整合，可解鎖更多優勢。

電腦視覺與邊緣分析可讓交通管理系統執行眾多功能：高速車輛識別、即時交通分析、改善交通流量與安全性的路邊裝置管理，以及消除延滯的自動化交通控制流程。

儘管這些解決方案具有多種優勢，但要實作這些解決方案並不容易。

工業運算專家 Shenzhen Jhc Technology Development Company Co., Ltd (JHCTECH) 的產品經理 Colin Cheng 表示：「很難找到能在邊緣處理複雜電腦視覺工作負載，且能在惡劣的環境條件下正常運作的運算平台。」「此外，那些為明確特定使用案例所設計的解決方案，也無法適用全新或經修改的每一種部署後解決方案。如此一來，政府就需花費高昂的基礎架構投資與持續維護成本。」

幸運的是，新一代工業電腦（IPC）開闢了未來可行的發展方向。邊緣 IPC 具有專為邊緣效能打造、堅固耐用的硬體，並可利用強大的遠端管理工具，為現實生活中的智慧交通管理解決方案提供彈性靈活的電腦視覺平台。

電腦視覺與邊緣 IPC 可讓電子收費智慧化

邊緣 IPC 可執行複雜的電腦視覺處理，進而解決交通管理問題，其中一個範例便是將其用作電子收費（ETC）系統的平台。

通勤族都知道，高速公路、橋樑上和隧道口的收費亭是交通延滯常見的原因。這樣的情況經常會造成駕駛的麻煩與煩惱，且因車輛閒置，也導致有害 CO₂ 排放增加。收費亭是最適合升級至電腦視覺自動化 ETC 解決方案的選擇，升級後，將不再需要進行耗時的人工收費（圖 1）。

若有足夠強大的運算平台，即可利用電腦視覺與 AI 實現收費完全自動化。JHCTECH 的 ETC 解決方案是此技術運作方式的絕佳範例：

• 攝影機與感應器收集即時車輛資料，即使在車輛高速行駛時也能進行視訊處理。
• 車輛特定費率資料會在邊緣計算，然後轉送到集中式交通部後端伺服器進行計費。
• 收費地點的裝置控制可實現完全自動化。IP 攝影機與路邊裝置可與移動車輛、交通與警告標示以及柵欄機建立無線連結。
• 遠端管理技術可支援簡單且高成本效益的系統維護。

此解決方案的主要優勢在於搭載了耐用且彈性靈活的工業用個人電腦。因此，此解決方案的 IPC 本身可帶來許多重要的益處，原因如下：

• 可設定滿足各種使用案例需求，包括邊境起重台架、非門架收費站的入口與出口點等。
• 採用硬體元件打造，可以承受暴露於各種環境中，並確保可在廣大的溫度範圍內穩定作業。
• 能支援多個 I/O 介面，可輕鬆設定系統，以適應新型的車道裝置與感應器。

最終研發出全方位的 ETC 解決方案，強大、穩定且堅固耐用，可在遠端執行複雜的視覺處理工作負載，且彈性靈活，可適應多種使用案例，並在需要時與其他技術整合。

Intel 技術在打造高效能、可自訂的解決方案方面功不可沒。

Cheng 表示：「Intel 處理器擅長處理邊緣電腦視覺工作負載，且處理器系列豐富多樣，因此您永遠找得到適合您所需任何效能需求的選擇。」「Intel vPro^® 平台的遠端管理功能與硬體型 Intel^® 主動管理技術（Intel^® AMT）對於智慧交通管理解決方案的上市也很有幫助。」

從長遠來看，可帶來直接優勢與基礎架構

從 JHCTECH 在中國交通部的部署可見，政府與企業是如何有效利用邊緣分析與電腦視覺，來協助克服交通管理的挑戰。

該公司與中國交通部合作，使用採用 IPC 的 ETC 解決方案，取代了數個傳統的省邊防實體收費站。結果引人矚目。省邊防邊境站升級後，客車平均通過時間從 15 秒縮短至 2 秒。貨車的改善幅度更為顯著，平均通過時間從 29 秒縮短至 3 秒。

最棒的是，這些解決方案的靈活性代表可帶來直接效益，並且在長期開發交通管理基礎架構方面奠定了良好的基礎。

「ETC 只是個開始。目前部署的解決方案提供了基礎架構，可支援未來的其他升級。」Cheng 表示。「我們已經開始研究車輛基礎架構整合系統等功能，可向駕駛員發出道路危險警告，以及資料分析工具，可協助交通工程師進一步瞭解及控制交通流量。」

也就是說，現今部署這些系統的交通管理機構，不僅解決了最緊迫的交通管理挑戰，而且還能應對未來更複雜的各種挑戰。

 

由 insight.tech 編輯副總監 Georganne Benesch 編輯。