人工智慧(AI)無疑是監控產業未來發展的關鍵，其應用也愈加普遍，民間、政府單位皆紛紛導入智慧化的監控系統提升效率及提升安防等級。例如新北市警察局引進「違規停車自動偵測執法系統」，24小時在新北市板橋車站的機慢車優先道進行自動偵測，只要違停屬實，不再勸導、一律舉發，預定2019年1月起正式施行執法。
據新北市警局指出，此一系統是使用雷射偵測及車牌辨識系統，24小時自動偵測違規停車，自動蒐證違規車輛影像，傳送逕行舉發系統，減少人力作業，預定於2019年1月正式施行執法；若成效良好，將擴大在全市違規停車嚴重路段規畫辦理。除了在板橋車站引進違規停車自動偵測執法系統，新北市警局同樣也在萬里區萬里隧道實施區間平均速率科技執法，在進、出口設置偵測設備，記錄車輛進出的時間，換算通過該路段時間及通行速率。
除了政府單位，也有愈來愈多的民間企業開始使用智慧監控系統，以提升安全維護。像是美國流行歌手泰勒絲(Taylor Swift)便於今年5月的洛杉磯Rose Bowl體育館演唱會中導入人臉辨識系統，避免跟蹤狂混進會場中。從這兩個案例可看出，智慧監控愈來愈受各界的重視，其需求也跟著水漲船高。
監控市場續成長 裝置AI化成趨勢
根據市場調查機構Marketsandmarkets調查報告指出，影像監控的市場產值，將以每年13.1%複合成長率的速度成長，從2018年的368.9億美元，成長至2023年的683.4億美元。其主要驅動因素在於政府及公共安全應用方面調查，使得數位網路型攝影機、消費型DIY設備及偵防用攝影機的需求增加。
報告指出，網路影像監控系統的產值成長，主要是因為市場採購趨向從類比(Analog)走向數位網路型(IP)系統。網路影像監控系統的主要優點包括畫質更清晰、系統可高度擴充、容易安裝，以及容易網路連線及整合。
像是連網型的機種，用現有的網路就能連線整合使用，配合設備基本提供的軟體，可做到影像分析、網路管理及雲端儲存。因此，數位網路型監控系統未來會以快速的速率成長，而攝影機內建的功能，以及儲存設備產業的技術都將更進化；而AI，更是提升攝影機效能，使其實現更多應用的最大關鍵。
對此，Western Digital表示，隨著矩陣數學運算和算法的進步，機器學習(ML)與深度學習(Deep Learning)技術逐漸應用於監控市場之中。機器學習可被訓練，以識別模式、形狀、顏色、聲音、振動、溫度以及壓力等細微差別和差異，
這對於即時檢測和識別十分重要，使得臉部辨識應用日益完善，以進行高級識別、驗證、搜索、預防和救援。至於深度學習，透過大量的監控影像和訓練之後，搭載深度學習的監控系統便可有效的進行對象和行為模式分析，進而提供更有效的數據。
Arm市場行銷高級總監Rhonda Dirvin(圖1)也指出，在監控裝置中導入AI將會產生十分巨大的影響，特別是現今越來越多的智慧從雲端移到終端。廣域監控(人群和交通管理、智慧零售、智慧監控)和屋內或室內監控(人員偵測、辨識、存取控制、停車管理)，都將因AI的導入而受益。
Rhonda Dirvin進一步說明，例如，在廣域監控中，終端偵測和推論實現了更實用的即時訊息提取，使得這類系統的管理更加強大，且更不易出現人為錯誤，在此類系統拓展終端智慧也更有效率。又或對於家庭或室內使用情境，終端智慧可讓系統更加安全和本地化；像是可以通過在家中本地運作的臉部辨識來打開家中大門，而不是在雲端中運作。
總而言之，安防需求的增加，推升了影像監控市場成長，而要實現更高的監控效率，AI可說是不可或缺的關鍵技術；一旦增添了AI功能，使安防監控系統更加智慧化，不僅效率更佳，也能有效降低人力成本，因此，監控AI化可說是必然的發展趨勢。
技術變遷/消費需求 AI監控趁勢而起
眾所皆知，影像監控系統每天都會產生大量的影像與事件資料，但這資料數據只有20~40%是有意義的，其餘都是無用的影像或誤報的事件資訊，也因此，導入AI針對影像進行自動分析、識別、跟蹤、理解和描述，藉此提升效率並減低人力成本的需求明顯增加。
晶睿通訊研發副總馬士毅(圖2)表示，事實上，監控錄影其實是件很無聊的事情，因為不是常常都有狀況發生。在錄影過程中，大概有八到九成的時間是不會有事的，當有事情發生時，才倚賴人工方式將監視帶子調出，對事件發生時段進行檢視。也因此，如何將監控系統智慧化，使其能有效地在事情發生時能迅速通知、警示，同時也減少人力，是監控產業期望實現的目標。
馬士毅進一步指出，過往之所以無法實現智慧監控，最大原因莫過於是演算法能力不夠強。智慧監控共有三個要素，一個是場景，例如停車場、商場、辦公大樓等；第二是演算法，像是如何運用機器學習、深度學習進行數據處理，並有準確的分析結果；第三個要素就是演算能力，也就是這演算法和硬體處理器的運算效能夠不夠強大。
馬士毅說明，如上所述，智慧監控的場景一直存在，但過往礙於演算法和演算能力不夠成熟，因此遲遲無法實現。然而，隨著科技進步，晶片製程不斷提升，加上AI興起，使得不僅是監控產業，其他領域也積極投入，像是汽車、工業等。在各行各業的推波助瀾之下，IC、演算法成熟度加速累積，因而使得智慧監控應用得以實現，且如雨後春筍般冒出，而未來更智慧的監控設備勢將愈加普及。
對此，索思未來科技(Socionext)影像處理事業部應用工程科經理陳哲鋒(圖3)也認為，監控系統於設計上已然改變，不論是居家應用、商場百貨，或是交通等領域，監控設備不再是過往的單純錄影，待事件發生時再回看進行搜索，而是會有更多智慧化的功用在其中，像是臉部辨識、動作偵測等。
陳哲鋒指出，隨著科技進步，消費者的購買需求也會隨之改變。過往消費者對於監控設備的要求多在於高效能(如畫面清晰)；現在則希望這些設備還能有其他的「附加價值」。
陳哲鋒說，試想一下，若家中IP攝影機具有臉部辨識功能，當親朋好友來臨時便會立刻發出通知，通知客人身分；或是當陌生人在家附近徘徊時，能立即發出警示。這對消費者而言，不僅實用，也方便，而這也是所謂消費者對監控系統所期望的「附加價值」。因此，使得越來越多監控系統業者紛紛於產品上增添附加功能，智慧化趨勢便日益明顯。
智慧監控應用增 交通/零售/安防為三大市場
上述提到，監控系統AI化趨勢日益明顯，其應用也逐漸浮現，如交通管理、智慧零售，或是和屋內或室內監控等。對此，建騰創達董事長暨執行長朱伯倫(圖4)表示，目前AI智慧監控所要監測的事物不外乎可分成四大類，分別為人、臉、車，以及車牌識別(Automatic License-plate Recognition, ALPR)；也因此，和這四類較為相關的應用領域，像是零售、交通、商業建築等，會是未來智慧監控發展較為快速的領域。
以零售業為例，耐能智慧行銷業務資深經理陳學佑指出，零售業者導入智慧監控系統有兩大方向，首先是打造無人商店，例如7-ELEVEN的「X-STORE」及亞馬遜(Amazon)的「Amazon Go」等；其次便是希望能藉此進行客群分析，進而實現「精準行銷」。也就是運用AI監控系統，除了紀錄來店人數，監看現場狀況之外，同時紀錄客人的相關資訊，不一定需要知道客人的身分，但可透過數據分析得知是否有固定來客，以及這些客人是否有品牌忠誠度；若有的話，店員便可進行技巧性推銷，推薦客人有興趣的產品。
至於交通方面，馬士毅指出，AI的出現使得交通監控的需求也開始產生改變。交通監控不再只著重錄到的影像，重點開始轉向背後所獲取的資料。監控系統不僅僅是單純錄到車輛通過的影像就行，於車輛通過時也同時須得知其車牌號碼、車型等，這就是所謂的結構化監控。也就是不單單是看車流數量，或是影像畫質好不好，而是要看懂其背後的數據，才能做出更有效的判斷和決策。
當然，傳統安防領域也仍是AI監控的重要市場。台灣索尼課長葉沛青指出，對於智慧監控需求一般而言，還是以警政系統的安全維護及智慧辨識為主。促成此變化的發展趨勢在於，針對日新月異的犯罪手法，傳統式的監控系統不斷在更新其功能，透過智慧識別，能節省人力，在更短的時間內分析出所需的資訊。這對於某些業主(如零售店、家庭)而言，無疑是更有效的安防監控工具。
搶占AI監控商機 應用服務為主軸
綜上所述，AI將為監控產業帶來翻天覆地的新變化，其應用需求也逐漸高漲；然而，對於監控業者而言，AI的興起雖帶來了新商機，但也意味著新挑戰隨之而來。
朱伯倫說明，商場、零售店等終端業者之所以會導入AI，其原因不外乎是增加營收、減少成本，以及降低風險，以得到更多的投資回報率(Return On Investment, ROI)。也因此，監控業者不能抱持「尋求差異化」的思維，而是須以「應用服務」的角度出發，協助客戶達到更多營收、更低成本、更易管理風險的目標。
朱伯倫進一步指出，尋求技術差異化偏向製造業的思維，也就是打造一個具獨特性的產品(可能是價錢最低、效能最好等)力抗市場眾多競爭對手，進而讓顧客買單；然而，這種差異化並非是永遠不變的，因為技術每天在進步，或許在短短幾個月內，產品之間的優勢或獨特性便會相差無幾。
也因此，對於監控業者而言，在逐漸攀升的AI監控商機中，要占有一席之地，便該從「應用服務」的角度切入，以客製化的支援與服務滿足客戶的三大主要需求，也就是賺錢、省錢和管理風險。
朱伯倫表示，應用服務和客製化都不是新的概念，對於監控業者而言卻是新的挑戰。原因在於，這考驗業者了不了解終端產業的需求、運作，以及在了解之後有沒有相對應的能力進行服務與技術支援。以該公司為例，除了提供監控系統相關的軟硬體之外，更重要的還包括售後的服務與支援，例如數據分析、伺服器資料管理等。換言之，化繁為簡，不再執著於尋求產品、技術的差異化，而是去思考如何實現更智慧的應用，提供最有效率的解決方案滿足客戶在ROI上的需求，這是目前所有監控設備業者應了解的觀念，同時也是新的挑戰。
對此，Western Digital也認為，AI監控的興起，對於製造商和安裝商而言，雖說有更多的機會可提供和安裝複雜設備和系統，但更重要的是，他們更須了解數據在整個營運過程中所扮演的角色，因為有了數據，才使AI成為可能。所以，要如何獲取數據、又該捕獲哪些數據，且該如何消化、解釋、整合不同數據，還能呈現準確的結果，遂成為監控製造商、安裝商在AI世代脫穎而出的關鍵要素之一。
