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不換監視器,就能升級智慧安防! 城智科技推出人臉追蹤解決方案

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Admin 一月 3, 2026 0


▲前進CES 2026! 展現台灣AI實力的台灣本土 AI 影像安全專家 AIRA 城智科技執行長李方奇,介紹該公司重磅推出的「 airaTrack 人臉追蹤解決方案」,讓目前市場既有 IP 攝影機直接變身智慧系統,無需大規模汰換!(圖/AIRA城智科技提供)

【焦點時報/記者羅大元報導】不換監視器,就能升級智慧安防!在資訊爆炸的現代社會,公共空間如機場、車站、體育場館或展覽中心,每天湧入大量人流,安全威脅也隨之升級。現正代表台灣出發前往美國CES 2026參展的台灣本土 AI 影像安全專家 AIRA 城智科技,重磅推出「 airaTrack 人臉追蹤解決方案」,具有:無需預註冊人臉、秒級跨鏡追蹤、共同行動者搜尋、高效率低成本等四大亮點,讓目前市場既有 IP 攝影機直接變身智慧系統,無需大規模汰換!


▲不換監視器,就能升級智慧安防! AIRA 城智科技重磅推出「 airaTrack 人臉追蹤解決方案」,讓目前市場既有 IP 攝影機直接變身智慧系統,無需大規模汰換!(圖/AIRA城智科技提供)

雖然目前城市已布建密集監視器網絡,但傳統系統多停留在「被動錄影」階段,無法即時偵測風險,常常錯失黃金處置時機。傳統監視器四大痛點,讓風險難以掌握,尤其許多大型場域即使安裝數百支攝影機,仍面臨以下困境:1.人力監看負荷過重:單一保全需同時盯著十幾支畫面,長時間容易疲勞,異常行為難以及時發現。2.事後調閱超級費時:查找特定人士或事件,人工回放影像可能花費數小時甚至數天。3.隱私與辨識難平衡:公共場所不適合全面建檔人臉資料,如何追蹤目標又不侵犯隱私?4.設備汰換成本高昂:AI 攝影機價格昂貴,且功能單一,更換既有系統代價太大。這些問題讓管理者常常感到「看得到,卻守不住」的無力感

現正代表台灣出發前往美國CES 2026參展的台灣本土 AI 影像安全專家 AIRA 城智科技執行長李方奇表示,AIRA 城智科技重磅推出的「airaTrack 人臉追蹤解決方案」核心亮點:
①無需預註冊人臉:自研 AI 模型比對人物特徵,模糊非目標人臉,完美守護隱私。
②秒級跨鏡追蹤:點選畫面中任意人士,即可即時顯示最新位置、移動路線與出現時間,還內建動態地圖一目了然。
③共同行動者搜尋:目標若有同行者,一鍵擴大調查範圍。自定義警示名單:加入可疑人士,系統自動偵測並推播警報,預防事件重演。
④高效率低成本:單台 Intel Core i9 CPU 支援 50 路串流,一秒比對上萬張臉徵,無需昂貴 GPU。
airaTrack 人臉追蹤解決方案全系統 On-premise 部署,資料留在場域內,資安更安心。

李方奇執行長表示,「airaTrack 人臉追蹤解決方案」已落地應用在多個台灣大型場域,成效驚人,例如在台北體育場館:快速找回走失孩童。台中資訊大樓:追查外部訪客足跡。深坑老街:鎖定竊盜或破壞者。花蓮電子廠房:監控人員移動軌跡。以往需花 3 小時調閱的任務,airaTrack 人臉追蹤解決方案落地應用真實案例見證:從數小時縮短到現在只需 10 分鐘,甚至幾秒內即完成!系統還能即時顯示軌跡地圖,整合穿戴裝置提升巡邏效率,事後更自動生成 PDF 報告,協助調查超方便。

李方奇執行長表示,AI 安防成未來趨勢,公共空間更安全更智慧,隨著全球公共場域安全需求暴增,「airaTrack 人臉追蹤解決方案」兼顧隱私、效率與成本的 AI 方案,正成為下一代標準。它不只提升管理效能,更讓既有監視器真正發揮價值,為機場、車站、場館等場所打造更安全的環境。在 AI 時代,公共安全不再是被動防禦,而是主動智慧守護!

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AI時代人類技能如何升級?專家籲培養好奇心與「生產性摩擦」

商傳媒|責任編輯/綜合外電報導 機器學習專家Vivienne Ming(Vivienne Ming)警告,AI時代若過度依賴機器,恐導致人類認知能力下降,她建議人們應培養好奇心、創造力與批判性思維,並學習與AI協作,透過「生產性摩擦」來共同解決問題,而非讓AI全面自動化。 隨著人工智慧(AI)技術快速發展,人類在職場與日常生活中所扮演的角色正經歷變革。機器學習專家Vivienne Ming(Vivienne Ming)指出,若要避免在AI時代喪失人類特有能力,人們應投資於好奇心、創造力與倫理判斷等軟技能,並學習如何與AI協作而非被動依賴。 Vivienne Ming,身兼作者與機器學習專家,其著作《機器人無懼:當機器掌握所有答案,打造更優秀的人類》(Robot-Proof: When Machines Have all the Answers, Build Better People)警示大眾與AI開發者,切勿讓自動化取代人類固有的能力。她強調,AI與過往工具如計算機不同,後者僅輔助低階任務,而現代AI代理系統能自動完成整個流程,直接影響人類認知。 在一項美國加州大學柏克萊分校(UC Berkeley)的實驗中,學生們被要求在限時一小時內對未來做出十項預測,結果發現AI模型,尤其是大型模型,其表現顯著優於人類。然而,人機混合智慧實驗顯示兩種不同的互動模式:約九成的「自動化者」傾向被動接受AI答案,認知活動減少;而約一成的「半機械人」(cyborgs)則積極質疑、挑戰並探索AI輸出結果,最終取得更優異的成果。這些「半機械人」團隊,即便缺乏先備知識,其表現仍可媲美預測市場,凸顯了人機協作的潛力。 Ming認為,AI產業錯誤地優先考慮提升AI的自主性,而非強化人類技能。她指出,若AI僅以自主性為目標,將會是「人類的死胡同」。相反地,她主張系統應設計成具有「生產性摩擦」(productive friction),透過挑戰用戶來激發探索。例如,她提出的「復仇者提示」(Nemesis prompt)鼓勵使用者挑戰AI找出草稿中的錯誤與改進空間,而非僅尋求答案。 Vivienne Ming進一步表示,當前市場上「AI將取代無聊工作,讓人們從事有趣事務」的說法具誤導性,因為人類需要全程參與探索過程。她呼籲教育體系應從教授有標準答案的問題,轉向探索無定論的問題,以培養好奇心、智力上的謙遜及換位思考能力。對家長和教師而言,鼓勵發問而非只獎勵答案、建立容許失敗的文化,並在運用AI工具時保持批判性參與,將是培育未來人才的關鍵。

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