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學說話的幼兒，以及防守籃網的籃球球員，這類超乎想像的因素，竟然成了驅動零售技術未來的推手。這兩個行動表面上似乎沒有太多共同點。然而，讓研究人員瞭解每組族群如何成功的深入解析結合之後，卻有助於零售商進一步瞭解顧客。

零售空間智慧解決方案供應商 Pathr.ai 的創辦人暨執行長 George Shaw，於 2009 年展開了這趟旅程。Shaw 在 MIT 念研究所時，與 Media Lab 教授 Deb Roy 合作，希望瞭解嬰兒如何學習語言，於是展開了 Human Speechome Project。Roy 在兒子三歲之前，利用攝影機與麥克風收集資料，調查兒童開始學習及使用文字的時間和地點。

Shaw 表示：「即使據我們所知，在數學上是不可能的事，但幾乎每一名兒童都學會了如何說話。顯然我們的知識有落差，而 Human Speechome Project 的目標就是開始彌補那個落差。」

團隊發現，研究語言習得的方式，也可用於瞭解消費者行為。Media Lab 的技術安裝於 Bank of America 和 Best Buy 追蹤流量，有助於瞭解促使一般人申請貸款或購買手機的動機。

Shaw 之後任職於 Second Spectrum 這間體育分析新創公司，負責追蹤籃球場上的球員，在資料集套用機器學習，收集深入解析供教練使用，幫助球隊拿下更多勝場。

利用零售技術將點串連起來

Shaw 研究嬰兒牙牙學語，以及籃球球員運球，結果發現環境中的規律性和相互作用，能夠產生寶貴的零售分析資料。Pathr.ai Spatial Intelligence 解決方案利用機器學習，追蹤人員在商店內流動的方式。空間智慧這個認知層位於 AI 上方。Shaw 表示：「它提供更高層次的推理方式，這個商業智慧層能夠傳達出『這是追蹤實際的意義』的訊息。」

Pathr.ai 的解決方案利用現有的攝影機，將裝置饋送至本機伺服器。攝影機會以匿名方式偵測人員，在地圖周圍產生點，然後那些點會移至 Pathr.ai Behavior Engine。

Shaw 表示：「這就是教戰守則派上上場的時候。」「我們即時從這些點的移動方式擷取商業情資，做出決定。」

AI 在本機伺服器執行時，需要最多的運算效能。Shaw 表示：「我們雖然能在各種環境中執行，但是搭載 Intel^® 處理器和 OpenVINO^™ 的系統，電腦視覺效率最高，也最符合成本效益。」「我們利用 Intel 技術，打造出最優異的技術解決方案。」

零售分析資料解決現今的難題

追蹤點讓 Pathr.ai 得以解決零售商最棘手的困難處。電子商務增加導致實體商店人流量減少，因此進入商店的顧客更顯彌足珍貴，然而由於人力短缺，為顧客提供完善的服務卻成了一大難題。

Shaw 表示：「我們能夠將每位顧客的體驗最佳化。」「如果顧客的體驗更愉快，他們就會購買更多商品。另外，我們能以更有效率的方式運用每位員工的時間，最終縮短員工的工時，更何況人力越來越短缺，也越來越昂貴。」

舉例來說，商店內的珠寶櫃位，每天可能只有 10 名顧客。您無須指派一名員工專門服務一小部分的顧客，反倒可以將其他工作交辦給這位員工。顧客在珠寶櫃位需要協助時，Pathr.ai 可以偵測到這名顧客，然後向員工發出通知。

Shaw 表示：「這個策略採取區域聯防，而不是一對一防守。」「透過動態員工配置，您可以更高效運用現有的人員。」（影片 1）

影片 1. Pathr.ai 幫助零售商瞭解顧客在店內的移動方式，同時收集深入解析和零售分析資料。（資料來源：Pathr.ai）

一家美國大型連鎖雜貨店，利用這個解決方案的即時資料估量隊伍長度，然後調整開放收銀台的數量。Shaw 表示：「結帳體驗是雜貨商脫穎而出的一大因素。」「很多雜貨商的產品、店面格局和促銷活動都大同小異。因此結帳體驗舉足輕重。」

Pathr.ai 估量隊伍長度之後，掌握了等候時間。系統可以預測手推車裝滿雜貨的顧客必須等候多久。如果預期的等候時間超過雜貨商設定的門檻，系統便會通知工作人員加開一個收銀台。如果所有收銀台都已經開放，那麼零售商便會開放更多自助結帳櫃台。這間大型美國雜貨連鎖店採用 Pathr.ai 的 Spatial Intelligence 解決方案之後，營運效率、顧客體驗和商店獲利能力皆隨之改善。

消費者是零售技術的推手

最後，Shaw 表示，空間智慧能夠協助零售商瞭解其他迫在眉睫的問題，例如順手牽羊。他表示：「以匿名無偏見的方式，即時辨識出偷竊的行為，有助於遏止順手牽羊。」「這不僅嘉惠企業客戶，更能造福整個社會。」

Shaw 表示，同時，零售商必須能夠掌握消費者瞬息萬變的期望，並且採取行動，才能持續佔有一席之地。他表示：「技術供應商和零售商必須配合消費者的願望與期望。」「我們必須設法瞭解消費者走進實體商店時的需求，然後對此採取行動。我們需要更多更優質的資料，才能瞭解行為。」

是否應該打造「智慧」城市，這個問題的答案早已毋庸置疑，時間點與方式才是問題之所在。AI、深度學習與邊緣運算突飛猛進，在改善生活品質方面深具潛力，遠遠超越十多年前可以實現的成果。

這些全新智慧城市技術的設計，不僅是為了讓市民生活更愉悅；讓生活更安全，價格更親民，才是設計的初衷。

自動交通事故偵測

Intel^® 發行版 OpenVINO^™ 工具組可協助交通操作人員減少交通事故數量。

舉例來說，有鑑於交通事故急劇增加，歐盟成員國在 2004 年對長度超過 500 公尺的隧道發布最低道路安全規定。這項指令內容包括安裝監視攝影機，旨在監測逆向行駛的駕駛人、停止移動的車輛，以及車行道上的行人這類事件。

然而，光是考量所有端點（每條隧道可能有數百部攝影機）的數量，人工分析就不可能實現。事實上，即便是傳統的電腦視覺攝影機監控，辨識人事物的精確度也不足以避免誤報。

交通操作人員反而需要邊緣的 AI 解決方案，將交通事故偵測自動化，保持交通安全順暢。

行動分析公司 Sprinx 旗下的軟體解決方案 TRAFFIX.AI，採用 OpenVINO^™ 執行類神經網路，正好能實現這項目標。拜優異的邊緣處理之賜，這個解決方案可分析視訊摘要，而且即時偵測的範圍包括逆向的駕駛人、減速，以及甚至是煙霧。

增強觀眾的體驗

應用範圍不僅限於道路而已。場地籌劃單位使用物聯網智慧感應器，以及雲端技術，確保音樂會觀眾和運動賽事觀眾的安全。

OpenVINO^™ 這類 AI 平台，可以讓場地業者獲得精準即時的人數，有效管理群眾。設施管理人員若隨時都看得到人群聚集的地點，就能迅速回應緊急情況。另外，場地分析歷史資料後，便能重新配置座位、特許經銷商，以及進入點，一開始就防止事故發生。

工業物聯網邊緣軟體供應商 IOTech Systems 的一款解決方案，利用 Intel^® 最新的 GPU 與 CPU 架構技術和 OpenVINO 工具組，為需要的人提供可據以行動的即時群眾資料。籌劃單位從手機或平板電腦存取簡單的儀表板，即可迅速作出決定。另外，觀眾可以從大螢幕查看空座位。

成果？觀眾享有更棒的體驗，場地可降低成本。

適用於智慧城市技術的 AI 視訊分析

AI 技術支援的視訊分析還有其他使用案例。這些邊緣至雲端系統，讓現有的閉路電視攝影機，搖身一變為符合成本效益的智慧感應器，還可改善建築物的安全性，或是幫助卡車司機找到安全的地方休息。

AI 視訊分析解決方案供應商 Uncanny Vision 提供的 AI 視覺系統，採用 OpenVINO^™ 與小巧的型嵌入式處理器，處理速度快如閃電。有了這種速度，系統才能觀看及分析視訊，在需要採取行動時即時通知操作人員。這樣一來，人力資源就不必親自仔細檢查視訊資料流，進而免除這類勞力密集工作難免會造成的錯誤。

但最棒的一點是什麼？鮮少發生誤報。第一代感應器無法分辨人與動物，但 Uncanny 的系統能夠保證精確度達到 95%。甚至相較於傳統的電腦視覺系統都是大幅改善。

此外，客戶與系統整合商，不需要任何特殊 AI 知識即可安裝 Uncanny 系統。他們只要將閉路電視攝影機連線到 Uncanny 搭載 Intel^® 處理器的智慧機上盒，系統就能順利運作。

智慧城市的 AI 可保護隱私

重要的是，用這種方式讓監視攝影機變成物聯網智慧感應器，並不會侵犯個人隱私。AI 軟體反而不需要透過雲端錄製、儲存、串流或共享影像，在邊緣即可處理視訊資料。

由於不需要影像，因此軟體識別危險安全事件的能力，以及在危險安全事件發生當下提報的功能，才是關鍵之所在。

SensingFeeling 的 SensorMAX 平台利用預先訓練的模型與行為分析資料，為每部攝影機指定風險指數，能夠實現這項目標。接著，僅為操作人員顯示可能有危險的場景，例如火車站的落單兒童，或是在不尋常地點聚集的群眾。操作人員不必浪費時間逐一檢查平靜無事的攝影機摘要，而是能在必要時立即回應。

SensorMAX 平台的架構採用 OpenVINO^™ 工具組，除了應用在智慧城市之外，還有各種用途，包括減少油氣事故。

然而，改善觀眾體驗及確保人身安全，只是在智慧城市應用 AI 的其中幾種方式。創新的潛力無窮，城市與企業早已開始善加利用。

智慧城市配備全新的物聯網智慧感應器與 AI 技術，意味著在打造永續發展的安全城市方面無窮無盡的可能性。歡迎參考 Intel^® Edge AI Certification Program 或是參加 30-Day Dev Challenge，瞭解 AI 的能耐，開始創作自己的應用程式。

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

智慧建築從感應器、攝影機和其他裝置，持續提供資料流，將作業最佳化，以及回應使用者需求。建築業者透過採用 AI 技術的影像分析，輕輕鬆鬆即可處理這類資料。然而，這些建築解決方案通常位於支援固定監視系統的永久性結構。建築工地、臨時工地、公園、活動場所和其他戶外環境這類地點，都需要行動監視單元，因為這些地點通常並未安裝攝影機或分析系統。

有一間公司遇到了這個情況，於是向 Megh Computing 這間行動監視單元（MSU）方面的影像分析解決方案供應商尋求協助。該公司需要採用 AI 技術的先進影像分析解決方案，才能全面利用太陽能監視 5,000 個移動式工地。

現有的 MSU 通常使用具有分析功能的昂貴「智慧攝影機」偵測入侵。這些裝置使用的 AI 模型並不穩定可靠，因此頻頻誤報，進而提高了監測警示的作業成本，回傳所需的頻寬也隨之增加。

Megh Computing 引進了全新的 MSU，搭載 Intel^® Core^™ i3 NUC，負責處理單元上四部標準攝影機傳來的資料流。這套系統採用進階深度學習模型，搭載 Intel^® 發行版 OpenVINO^™ 工具組支援的推論引擎，可偵測人和物體。Megh Computing 執行長 Prabhat K. Gupta 表示：「這些模型可作業穩定性高，因此 Megh 幾乎能完全消除誤報事件，降低監測的作業成本。」

MSU 的影像分析傳輸途徑可高度最佳化，由運動過濾器控制，可將系統的整體用電量降到低於需要的 15W。這套系統還可降低通訊與攝影機成本，節省荷包，締造驚人的投資報酬。

「最好能夠監測所有情況或人群，掌握現況。利用 MSU，您很快就能展開行動、裝設，然後加入保全人員監測的行列。」Gupta 表示。

自訂的智慧建築解決方案

Megh Computing 運用專業知識搭配自家智慧建築 VAS（影像分析解決方案），為客戶創造移動式選項。VAS 是高度可自訂的解決方案，能夠鎖定不同的硬體架構，而且可以部署於邊緣或雲端。VAS 可處理攝影機和感應器的資料。這個方案已部署於各式各樣的環境，包括智慧城市、智慧倉庫與零售地點。

VAS 應用 AI 深度學習，精準偵測人與物，以及人類行為的異常現象，降低實體風險。這對該公司的 MSU 解決方案而言是重要的一環。

「邊緣資料顯然呈現爆炸性成長，而且多半屬於影像資料。」Gupta 表示。「此外，除了用於回應安全事件的資料，資料多半未曾經過分析。」

投資昂貴影像系統的公司，希望能夠分析串流資料，從中獲得商業深入解析。舉例來說，特定時間有多少人基於何種目的使用公司的空間？這些答案有助於改善作業，例如更優異的流量流程，以及更聰明彈性的安全管制措施。以零售自助服務機為例。Megh 的解決方案透過監測空間，能夠判斷排隊的人等了多久，讓零售商能夠再增加一台自助服務機，以免損失銷售量。

「我們還能監測空間使用情況。」Gupta 表示。「我們能夠瞭解大家在工作區域如何度過一整天。舉例來說，這項資訊有助於設施規劃。」

採用 AI 技術的安全解決方案可減少誤報

Megh Computing 除了提供自訂和移動性，還解決了影像分析共通的問題，也就是誤報比例高。有家保全公司面臨了這個問題，於是向 Megh 尋求協助。

該公司與既有的平台同時試行 Megh 的解決方案之後，決定改弦易轍。「操作員表示，我們基本上能夠完全消除誤報。」Gupta 解釋。

Megh Computing 利用進階 AI 深度學習模型，將誤報數量減到最少，並且運用自家的持續訓練架構，持續更新這些模型，提高準確度。「這項獨特的功能，確保系統發出警示時，收到警示的人可以不用懷疑警示的真偽，並且採取適當行動防範資安事件。」Megh Computing 首席工程師 Duncan Moss 表示。

舉例來說，某汽車經銷商使用該平台負責下班時間監測。如果有人在停車場鬼鬼祟祟，智慧攝影機追蹤他們的動作，即可猜測對方的意圖，並且向保全警衛發出警示。在不同車輛之間移動、在每輛車旁邊停留的人，可能打算闖入偷車。「這就是我們如何運用科技進行行為分析與防範的例子。」Moss 表示。

端對端進階安全解決方案

Megh Computing 不僅關注空間狀況監測，更打算解決解決方案中的網路安全問題。「設法闖入的人，可以用實際或電子的方式闖入。如果想為企業提供完整的安全措施，就必須兩個層面都兼顧。」Megh 執行長 Gupta 表示。

舉例來說，VAS 會監測網路封包是否有壅塞和分散式阻斷服務（DDoS）活動的跡象，解決網路方面的問題。因此，Megh 為實體安全與網路安全威脅提供了單一平台。

Megh Computing 與 Intel 合作，利用 Intel 的進階 AI 硬體與軟體平台，提供所有這些功能。Megh 的解決方案已通過 Intel Market Ready 認證。

基於技術與拓展市場範圍的目的，Megh 往後打算繼續善用與 Intel 的合作關係。Gupta 在智慧建築方面獲得了肯定，如今也鎖定零售業和智慧倉庫為目標。

同時，Megh 會繼續尋找更多部署 MSU 的機會。畢竟安全措施與安全性不應侷限於建築；凡是有風險的地方都需要安全措施與安全性。

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

對於企業來說，當地社區和城市人口持續增長，一向是好兆頭。人口增長通常意味著銷售量可望增加。然而，對於德州阿靈頓一間當地的即期品雜貨零售商來說，銷售量卻未如預期般增加。

Town Talk 這類小型雜貨零售商，好幾種收益皆面臨了競爭。利潤微薄，加上勞動力的難題，使得問題雪上加霜。為了瞭解銷售量為何不見起色，Town Talk 需要關於人口結構、客流量和尖峰時段的資訊，才能將產品組合、布置與價格最佳化。

渴望更深入的解析

為客戶提供自訂解決方案的全球資訊技術公司 PM AM 的創辦人暨執行長 Pankaj Kumar 表示，相較於線上競爭對手，Town Talk 這類實體零售商處於劣勢。電子商務零售商可即時解析客戶人口結構與偏好，提供個人化的建議，並且提高銷售量。「然而，面對實體商店時，我們如墜五里霧中。」Kumar 表示。「客戶結構或是商店格局和獎勵，完全一無所知。」

雖然消費者研究和行銷在所有零售業都是眾所周知的存在，但是現今的實體商店，很多卻所知有限，因為未必隨時都能取得資料和分析資料，Kumar 解釋。

對於雜貨零售業來說，缺乏有用的營運深入解析尤其令人憂心，在這一行，利潤光是增加 1-3%，微薄的利潤率就可能大幅提高。Town Talk 這類商店需要用銷售量彌補微薄的報酬。

為了解決這些難題，Town Talk 向 PM AM 尋求協助，在該零售商阿靈頓 36,000 平方英尺的地點，部署採用人工智慧技術的視訊分析平台 i3Di。以精心規劃的方式，在商店周圍安裝二十部攝影機（旁邊有告知購物客戶視訊監控的標誌），串流即時視訊摘要，接著 i3Di 會處理視訊摘要，就購物客戶行為、客戶人口結構和人流模式提供近乎即時的深入解析。Town Talk 根據這些深入解析採取行動，就人員配置、產品組合和促銷活動，做出更明智的決策。

視訊分析提供了各式各樣的優勢

Kumar 表示，視訊分析為 Town Talk 這類零售商，就客戶身分、內容、地點和時間提供寶貴的情報，為實體商店創造了公平的競爭環境。

舉例來說，Town Talk 的市場研究預測，婦女和嬰兒潮世代是他們購物客戶的主力。然而影片分析卻證明並非如此：原來阿靈頓商店的客戶男女各半，而且絕大多數購物客戶是千禧世代。

每個零售商都擔心利潤流失，錯過追加銷售的商機。管理階層利用零售視訊分析，能夠追蹤商店中的客戶旅程地圖，針對目標銷售和增加的收益，以策略性的方式，適時將產品放置在正確的位置。Town Talk 利用 PM AM 的 i3Di，識別商店前三大人氣區域，然後以相應的方式將促銷活動最佳化。

在零售業為勞動力短缺所苦的年代，透過視訊分析掌握人流尖峰時刻，有助於商店經理規劃人員配置，在高人流時段配置更多員工。

Town Talk 還利用視訊分析判斷貨架庫存不足的時間，讓商店能夠加速補貨。這些因素結合之後，加快了產品銷售速度，也讓 Town Talk 能夠預測產品需求。

視訊分析方案的元素

PM AM 的 i3Di 解決方案包含四個元素：

• 攝影機：可以是閉路電視（CCTV）或智慧攝影機（內建運算模式的 Intel^® 實感^™ D455 景深攝影機）
• 採用 Intel GPU 與 VPU 的邊緣運算
• PM AM 專屬的 AI 演算法
• PM AM 提供深入解析的專屬商業情資（BI）平台

PM AM 與系統整合商合作，在 Intel 的生態系統提供客戶需要的功能，Kumar 表示。該公司使用 Intel^® DevCloud 測試一系列 Intel 硬體，針對特定邊緣運算需求將 AI 模型最佳化。PM AM 利用 Intel^® 發行版 OpenVINO^™ 工具組及其推論模型，識別購物客戶的年齡、性別、心情和移動模式，而且不會透露可能引起資安問題的個人身分資訊（PII）。

零售商可以從既有的攝影機基礎架構著手，取得基本的深入解析，例如人流量和人口結構。商店必須安裝進階智慧攝影機，才能取得更專業的資訊，例如停電期間。

提高對 AI 驅動深入分析的需求

提高精細度方面的 AI 視訊分析，實作方式更多，包括能夠測試商店的新產品發表、分析結帳自助服務機的購物籃大小，以及利用微定位技術，提供為店內客戶量身打造的優惠。Kumar 表示，商場管理階層可以用同一個視訊分析平台，將零售商在店內的配置方式最佳化，提高淨銷售額。分辨哪些層面的產品引起（或無法引起）共鳴，對零售商來說是寶貴的資訊。Kumar 表示，願意為這類實體商店情資付費的零售商也越來越多。

Kumar 對於 AI 的成長前景感到雀躍：近期預測顯示，2025 年前的複合成長率為 35 %。「另外，據我所知，沒有人想為了達到 17 個不同的結果，找 17 家不同的供應商合作。」Kumar 表示。「這方面是我們的強項；我們提供全方位的解決方案，可以為管理階層和業務人員提供簡單易懂的商業情資。」

親身體驗見真章。零售視訊分析幫助 Town Talk 提早兩個月達到 2021 年收益目標。該零售商還計劃在其他地點使用這項技術。

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

宛如科幻小說走進現實。醫生運用擴增實境這項通常與遊戲比較有關的技術，儘可能減少入侵的程度，並且儘量收集資訊，引導他們完成精密的手術。這項技術與人之間的聯盟，跟遠距醫療和遠距監控一樣，都是近年醫療保健驚人轉型的一環。

醫學與擴增實境的合作，潛在效益不僅只有輔助手術而已。先進醫療保健解決方案供應商 Novarad 的銷售副總裁 Shae Fetters，以及猶他大學神經外科、神經腫瘤學與顱底系的助理教授 Michael Karsy 博士，能夠同時從兩個角度分享經驗與專業知識。他們討論的範圍包括，這段實現目標的合作關係，為患者與執業醫師帶來哪些好處，以及這個醫療保健的新遠景未來還有哪些可能性。

擴增實境如何徹底改變醫療保健領域？

Shae Fetters：雖然我們是這項發展的先驅，但我們並不完全瞭解現階段有哪些可能性。取代醫生的工作並非我們的初衷。我們的任務，是將醫療影像與擴增實境結合，包括簡單的 X 光、電腦斷層掃描，以及核磁共振，為醫生提供額外資訊，讓手術更順利。可能是極為複雜的手術，或是透過影像輔助可能更安全的例行工作。

擴增實境也可用於患者衛教。我們發現，儘管醫生已經盡力向患者說明腦部和複雜的身體結構，但很多患者依舊對手術可能發生的事憂心忡忡。擴增實境可幫助患者，親眼看到外科醫生說明的內容。這有助於他們感到更自在，讓他們更有參與感。如果患者瞭解這些內容，也對此感到自在，就能協助全方位締造更優異的成果。

我們發現，擴增實境也可用於在手術和診間訓練新進醫生。擴增實境大幅提高了學習效果與速度。就醫療保健領域而言，這其實只是擴增實境現階段可能性的一小部分。

是否可以請您聊聊，在手術室使用擴增實境的情形？

Michael Karsy 博士：神經外科使用影像引導的歷史悠久，而且也是現今的照護標準，也就是我們利用引導系統，支援在手術過程中使用患者的 DICOM 影像、核磁共振或斷層掃描，協助手術進行。我回顧擴增實境過去在醫療保健領域的角色時，發現 Novarad 的技術領先群倫。該公司擁有一項技術已經通過美國食品藥物管理局核准，可用於手術術前規畫，以及用於脊椎減壓併鋼釘固定術。

我認為這項技術可能成為患者照護影像的下一步，而且跟這個團隊合作應該很有意思。我認為，就微創脊髓手術或顱內應用而言，手術導航的優勢，就是能確實瞄準複雜的解剖結構。

Shae 還稍微提到，外科醫生多半會在腦海中，建構出一種患者解剖結構的 X 光視覺，以及他們期望在手術中看到的畫面。但開發那種技術需要好幾年。我認為，利用擴增實境，基本上您可以將這些全像投影與 DICOM 影像，直接套用到您面前的患者。Novarad 讓我在大學安裝的軟體，光靠 Wi-Fi 就可以將影像上傳到他們的雲端系統、產生全像投影影像，然後將影像直接下載至頭戴式裝置。

他還提到，擴增實境在醫療保健方面的應用，其實才在萌芽階段而已。我們還不清楚它的最佳用途是什麼；我們不知道它會在哪方面帶給特定案例哪些特定的價值，因為這是項嶄新的技術。親手操作這項技術，以及觀察它日後的發展，真的非常令人興奮。

Novarad 如何實現擴增實境引導的手術？

Shae Fetters：公司上上下下在處理醫療影像，以及為醫院提供圖像歸檔系統方面，已經有 30 多年的經驗。現在我們可以將影像壓縮至頭戴式裝置，改變螢幕為醫生提供的功能。

VisAR 這套解決方案，是我們七年多從錯誤中學習的結晶，如今您只需要簡單的 QR 代碼，就能在 20 秒內將患者研究下載到頭戴式裝置。目前，下載、校準鏡頭、讓它學習工作空間，然後以精準的方式比對影像與患者的解剖結構，整個過程大約需要兩分半鐘。

我們與 Karsy 博士合作之後，摸索出更完善的工作流程，讓外科醫生與不同的醫院工作人員不再覺得這是恐怖複雜的過程；因此醫生在病例前或過程中說出「幫我拿頭戴式裝置。我們要用 VisAR 引導這次手術。」的話，其實也無須大驚小怪。雖然尚未達到盡善盡美的程度，但是無須大型設備就能在手術室達成這項目標，依舊是令人印象深刻的成就。

Novarad 與 Intel 等夥伴合作，對於開發這項技術來說的價值是什麼？

Shae Fetters：就業界標準而言，Novarad 算是小公司，因此唯有透過不同的夥伴關係，這類技術才有可能問世。Microsoft 有一款持續開發中的卓越頭戴式裝置：HoloLens 1 和現在的 HoloLens 2。因為除了軟體之外，我們還要將資源和時間用在開發頭戴式裝置，在我看來，我們永遠也跟不上 Microsoft 的腳步。那款頭戴式裝置內部零件採用的是 Intel 晶片。我們並未生產微處理器，那並非我們的業務。因此，與兼具創新思維和優秀人才的公司合作，實在是太棒了。

如果沒有 Karsy 博士這樣的聰明才智，我們絕對辦不到。國內很多醫生都對此感到興奮，也希望分享不同的看法。我們建立的是開放式的合作網路。我們之間沒有競爭，外科醫生之間也沒有競爭；他們一心想讓患者照護更臻完美，協助醫療保健進步。自私自利並非這項冒險活動的本質。

Michael Karsy 博士：從臨床角度來看，與業界合作是很棒的經驗；任何一個學術中心，絕對都不可能跟 Novarad 一樣，在 PACS、影像和 DICOM 方面深耕 30 年，然後以此為基礎開發出擴增實境。

我們全心全意投入專精的領域，也就是手術、臨床以及管理，然後我們與專精於放射線醫學與擴增實境的團體合作。這才是創新之道，而且我認為這個方法幫助我們締造了優異的成果。

您期待 AI 引導的手術日後有什麼樣的發展？

Michael Karsy 博士：我們剛提過 Intel 晶片。晶片功能日益強大、處理速度越來越快，能夠處理的作業也越來越多，它們還產生了能夠成就更多的技術。在我們看來，醫療保健的情況也一樣：我們擁有更優異的 HoloLens、更卓越的擴增實境系統，以及速度更快的軟體之後，工作方式完全都改變了。現在我們能夠用不同的方式，完成數十年來未曾改變的手術過程：縮小傷口，儘量減少入侵，並且提高精準度。

影像技術在神經外科的應用範圍廣泛，我們能夠預料，手術導航能如何改變手術過程。接著，其他科的外科醫生進入我們的病房，看到手術導航系統後嘆為觀止；許多其他外科領域都沒有這種系統。我認為擴增實境將改變這個情況。其他原本沒有門路，或是沒有需求，因此未採用這套系統的外科專科和醫療保健領域，預期將會紛紛引進影像引導和微創手術。

希望有一天我不必再進行腦部手術，因為這代表開發的藥物治療與放射線已經足夠，完全不需要手術了。達成這項目標需要很長的時間。然而，儘量減少對患者造成傷害才是終極目標。科技絕對是實現那個目標的推手。

您認為，Novarad 在實現那個未來方面，扮演了什麼樣的角色？

Shae Fetters：回顧 X 光、斷層掃描與核磁共振，還有我們如何將人放進一台小機器，然後短短幾分鐘就能透視他們的器官，過程完全無須開刀，實在是堪稱革命性的轉變。我們認為擴增實境也是類似的發展。

我們深信，在 10 多年後的照護標準中，每位外科醫生、每位醫生都會有專屬的頭戴式裝置，而且這項裝置是治療以及與患者互動的核心。

有任何總結嗎？

Michael Karsy 博士：越瞭解擴增實境這種技術，就越能想像它的其他用途。醫療保健領域依舊充滿許多未知，希望能有一項新技術，能夠讓大家有新發現，並且付諸實行。這是我的願景，而且能夠在我的職涯中看到這項技術持續發展，十分令人雀躍。

Shae Fetters：如果要口頭為大家說明這項技術，其實並不容易。但如果為對方戴上頭戴式裝置，在 30 秒到 1 分鐘之內，他們就會露出驚訝的神情，而且我看得出來他們都懂了；他們開始發現各種可能性。期待改善患者照護的醫師和大型醫療照護系統，不妨與我們聯絡。我們可以討論合作方式，為社區所有患者提供更完善的照護。

相關內容

若要進一步瞭解擴增實境在醫療保健領域的角色，請收聽擴增實境引導手術徹底改變手術室：與 Novarad 共同合作這集網路廣播節目，以及參閱擴增實境與 AI 改變醫療影像發展態勢。若要瞭解 Novarad 的最新創新技術，請在 Twitter 跟隨 @NovaradCorp，以及上 LinkedIn 關注他們。

本文由 Erin Noble編審。

實體商店與線上購物的便利性一較高下之際，沉浸式零售能夠助他們一臂之力。美國普查局（Census Bureau）指出，COVID-19 全球大流行的第一年，也就是 2020 年，全美的電子商務銷售額大增 43%，這則消息成了所有媒體的焦點。

技術整合與服務公司 Wachter 的策略創新部副總裁 Matt Tyler 表示：「店內零售業意識到競爭態勢之後，正在逐漸轉變，設法透過與線上商店產生差異，從競爭中脫穎而出。」「零售商期待能打造吸引顧客回流的購物勝地。」全像投影技術帶動的沉浸式零售體驗，正好能實現那項目標。

Wachter 是這個趨勢的領頭羊，Proto Integrated by Wachter 解決方案這套創新的顯示器系統，可以創作、管理及發布全像投影內容。透過這個方案，無論是從多媒體工作室，或是行動應用程式，各品牌皆可現場直播，以及播出先前錄製的內容。

PROTO 雲從那裡將內容傳送至裝置位置，即使相隔十萬八千里也不成問題。終端使用者利用擬真視訊會議系統，可以透過位於那些地點的顯示器，與對方即時互動，實現獨特且影響深遠的訪客體驗。

Wachter 解決方案 Proto Epic 包含三項成分：搭載透明 LCD 螢幕與燈箱的獨立式七呎裝置、創作內容的工作室套件，以及搭載 4K 攝影機的 Live Beam 套件，可以將內容發送至世界任何地方的任何 Proto 裝置。「若是整合照明與音響系統，這項體驗甚至能更加身歷其境。」Tyler 表示。「它旨在吸引所有感官。」

無論是尋求個人化體驗的購物顧客，或是與粉絲互動的名人，Proto 的全像投影功能皆支援即時雙向互動。

推進零售業深入解析

令人驚豔的體驗是全像投影遠距離即時傳送魅力的一環，但這項技術不僅能發揮劇院的功能。利用 Proto，零售商能夠收集寶貴的情報，增加收益。每部裝置皆內嵌 Intel^® 實感^™ 攝影機，可以匿名追蹤購物顧客的流量與行為。Tyler 表示，Wachter 整合會處理這些紀錄，「擷取行銷人員尋找的寶貴資料。」

Proto 裝置也能根據目標族群，動態變更內容。舉例來說，連結線上購物行為與店內發送的內容，刷一下會員卡甚至能獲得進一步量身打造的資料。

Wachter 透過部署 Proto 調整業務，為顧客提供端對端解決方案整合。由認證專家組成的團隊，負責設計、架構、採購、安裝，以及達成各場地的電源與佈線需求。該整合商還協助顧客管理內容，以及驅動購物顧客分析資料，從視訊摘要分析中繼資料，然後將這項資訊傳輸至儀表板，以便視覺化。Proto 運用 AI 過濾視訊分析資料，並且即時自訂發送的內容。

Intel^® 技術是 Epic 裝置資料處理的推手，同時也是工作室製作內容的驅動力。「Intel 高效能處理器會擷取所有影片，然後將它與現場的裝置同步。」Tyler 表示。「儲存及重新導向內容的雲端也是採用 Intel 架構。Intel 能夠整合解決方案所有不同的環節。」

全像投影技術提供源源不絕的使用案例

Proto 能夠將炙手可熱的專家或名人發送至商店，對於分店遍布將近 60 個地點的探險零售商來說，是一大賣點。該零售商最大的銷售點位於曼哈頓，這間分店決定開始用 Proto 從更多農村地區發送戶外嚮導。與嚮導進行一對一諮詢，詢問哪些種類的蒼蠅適合當魚餌，或是週末戶外情況適合穿著的衣物，都有可能增加每位顧客平均的花費。

某成衣零售商計劃在服裝貨架旁使用 Proto 的 Epic。服裝是透過裝置發送的時裝秀的一環。凡是模特兒穿著的衣物，特殊照明都會以強光照射貨架上相應的商品。「這個有趣的方法消除了購買過程的不確定性，讓大家能夠更快做出決定。」Tyler 表示。

Tyler 期望，全像投影技術也能在其他產業日益普及。協助政府官員與全球代表會面，同時儘量減少差旅，是其中一個可能的實作方式。「我們期待能夠整合協作、溝通與節能。」他表示。

在另一項使用案例中，某博物館正實驗用 Proto 展示藝術家的作品。在高等教育方面，某位麻州教授所講授的課程，可以向世界各地不同校園的學生發送。由於全像投影是雙向技術，因此學生同樣也能參與。

「這些功能能夠同時創造三維體驗，並且促進對話，而且擷取內容的方式徹底改頭換面。」Tyler 表示。「我不認為當前有任何技術的功能足以相提並論。」

本文由 insight.tech 編輯副總監 Georganne Benesch 編輯。