為了預防突如其來的一場大規模傳染性疾病，各國政府及許多大型企業投入大量人力、金錢成本。在疫苗尚未開發出來前，避免人群聚集被驗證是最好的防疫方式，也因此世界各地發起多種控管方式，例如居家隔離、禁止人群聚集、甚至是封城。

然而大部分管理方法得仰賴大量人力，更可惜的是，成效往往與投入成本不成正比。疫情管制的手段中，難道沒有更聰明、更有效率的方法嗎？當政府企業挺過了這一次的挑戰後，是否能記取教訓，往後類似事件發生後，迅速找到更智慧、更自動化，也兼顧群眾隱私的解決方案呢？

防疫最大幫手就在你家轉角：監視器

有什麼設備是早在疫情爆發前，就已設置在 90% 公共場域，但在防疫期間卻未達到最大功效的呢？答案就是監視器。

監視器最大的窘境在於只被用來紀錄影像，因此不論是想進行地區人群聚集之控管、或追蹤感染者所經過之路線，仍非常仰賴人力來一一過濾影片，不僅效率低落，也難以預防人為疏漏。

在人力吃緊的狀況下，場域人員是否依照規定佩戴口罩、人員是否保持社交距離、即時人數都難以即時掌握。但若利用目前攝影機已高度架設在大部分場域的前提下，讓攝影機可以主動通知狀況，就能節省大量人力，還能避免因人為疏失而造成的防疫缺口。

不過目前若想改善這樣的狀況，需克服三大挑戰，第一是這樣的技術是否存在於市場，第二由於目前大多場域的攝影機都不具有相關功能，因此若需要全面汰換所需的成本也會非常驚人，第三也是最重要的一點，是這樣的技術不應該以民眾的隱私做交換，導入防疫技術的重點保護民眾、而不在於侵犯民眾的隱私。

最有效的追蹤，不一定要侵犯個資隱私！

大部分人們聽到攝影機結合 AI，不免擔心自身隱私受到侵犯。這也是人工智慧在發展過程中一直受到的質疑，舉凡台灣政府透過手機訊號追蹤居家隔離者及人流控管，在隱私及精準度上也都面臨到挑戰。因此如何能在不侵犯隱私的狀況下蒐集到足夠的資訊是目前所有 AI 技術開發者共同面臨的問題。

針對人們隱私權的保護， Beseye 創辦人暨執行長涂正翰表示，在研發骨幹分析這套技術時，Beseye 早已將這個狀況考慮進去，雖然透過捕捉骨幹可以了解到民眾行為，但技術完全無法分析人的真實身分，只會知道「目前有位民眾在 2 號出口暈倒了」或是「在打烊的博物館中有一位蒙面歹徒入侵」，以保護場域或是場域中自動化保護人們的安全。

同時 ，Beseye 所提供的影像分析平台服務能夠不更換場域，且在既有攝影機的狀況下，將影像傳到 AI 影像分析平台進行分析，將市場上常見的監視器結合 AI 深度學習，讓從不會主動「說話」的傳統監控設備，變為能夠自動通報警示，並具有分析功能的智慧攝影機，克服了其他技術需要進行監視器大規模汰換的成本花費。

入選台灣十間最酷科技業，台灣新創受國際導入應用

隨著技術逐漸在市場上嶄露頭角，Beseye 今年更入選了科技部所頒發的台灣十間最酷科技業，目前 Beseye 所提供的影像解決方案已經被許多國內外企業採用，例如日本第二大鋼鐵廠 JFE 利用 Beseye 的技術辨識誤闖危險區域的工作人員、以及分析工作人員的動作是否符合 SOP，日本的東急電鐵目前也透過 Beseye 危險指數分析系統，來偵測是否有人於於平交道上發生危險，導入後不但大幅下降了事故率，也省下了意外而衍生的相關支出。

除了在意外發生前即時阻止悲劇發生、也能提升工廠的生產良率。近期更因為疫情的緣故，AI 防疫相關的應用需求增長，Beseye 也針對防疫提供了自動人流分析、人群聚集分析、人與人公眾場域社交距離警示、搭乘大眾交通工具是否全程戴口罩、應隔離者是否違反規定外出…. 等等之解決方案，有效避免因人群聚集而造成的傳染。

目前已經有許多國際性工廠、大型運輸工具、大型商場導入了 Beseye 的解決方案，隨著 AI 的普及化，人們的安全將會越來越受到保護且即時。同時 Beseye 也持續透過與不同產業的合作經驗開發及更新更多市場導向的分析功能，以提供合作夥伴值得信賴的服務。

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