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撰文者：黃子瑞

傳統影像辨識技術的限制

在過去的監視攝影機應用中，許多場域雖然已部署高畫質攝影機與影像辨識系統，實際運作時卻常面臨效率與判斷力不足的問題。傳統影像辨識技術大多專注於單一物件的偵測與分類，例如辨識畫面中是否出現人員、車輛或特定設備。然而，這些系統往往無法進一步理解物件間的關係，也缺乏對事件全貌的掌握能力。例如在工安管理上，系統可能偵測到一位工人未戴安全帽，卻無法判斷該工人是否正在進入高風險區域，或是否違反了現場安全規範。此外，當使用者需要回溯特定時間段的異常行為時，常仍需仰賴人力逐格調閱畫面，耗時費力，這讓監視攝影機系統的智慧化程度與實際需求之間產生落差。

視覺語言模型：不僅能辨識 還能夠理解

隨著人工智慧技術的演進，視覺語言模型（Vision Language Model, VLM）成為新一代監視攝影機系統的關鍵技術。VLM 不僅能辨識畫面中的物體，還能理解其行為與語意關係，並以自然語言進行回應。它的核心能力在於融合圖像與語言的深度學習，使其能針對畫面產出語意化描述，例如「一名工人未穿反光背心正在接近危險設備」，或是「兩輛車於路口發生碰撞，白車疑似闖紅燈」，這遠超過傳統影像辨識只能輸出『有／沒有』、『是／不是』的能力。

更進一步，VLM 支援自然語言互動，讓使用者可以透過問題式的查詢，快速取得所需資訊。比起傳統系統須設定複雜規則與參數，VLM 讓人機互動更為直覺。當管理者提出「昨天有沒有工人未依規定穿戴裝備？」或「是否有人在下班後仍逗留在禁入區域？」這類問題時，VLM 可自動分析影像資料並提供答案，不僅提升資訊取得效率，也大幅降低人力負擔。

配備 VLM 的監視攝影機系統應用場景

VLM 所帶來的核心價值，在於讓監視攝影機系統從純粹的資料擷取，升級為具備語意推理與事件理解的分析中樞。這項技術已逐漸在多種產業場景中發揮效益，例如在製造業現場，VLM 可即時辨識工人是否正確配戴個人防護裝備，偵測跌倒、滑倒等高風險行為，並自動評估其可能的影響與後續處置建議；在交通與城市管理上，VLM 可針對交通事故畫面產生語意摘要，協助後端管理人員判斷肇因責任與應對策略，也能對群眾異常聚集或可疑行為進行即時辨識與通報。

在物流倉儲、港區與能源場域，VLM 技術也展現出極高的實用性。例如它可持續監控高風險設施的操作流程，辨識是否有違規進入行為發生，或即時提示大型車輛與人員之間的接近風險。此外，由於模型能夠自動生成事件摘要與結構化資料，使用者無需逐一查看畫面便能掌握全局，大幅提升資訊管理效率與決策速度。

企業或政府單位導入 VLM 的考量事項

儘管 VLM 展現了令人期待的技術潛力，其實際導入仍面臨一些挑戰。首先是模型所需的高運算資源，在邊緣裝置運行時可能面臨效能與成本的限制。其次，由於 VLM 是透過大量資料學習而來，其對特定場域語境的理解仍需要在地化調整與持續訓練，否則可能出現誤判或過度推論的情況。此外，在導入過程中，也必須考量到與現有系統的整合性，以及如何符合資安政策與作業流程的標準，才能真正發揮技術的價值。

因此，推動 VLM 落地應用不應只是單純購置技術，更應該從系統整合、資料治理、流程再造等角度同步考量。選擇具備產業知識與導入經驗的團隊合作，並以小規模場域實證為起點逐步擴大，才是推動智慧監視攝影機長期成功的關鍵。

臺灣供應鏈引領智慧安控產業全面升級

臺灣擁有完整的資通訊產業鏈，結合晶片設計、攝影模組製造與軟體開發等優勢，具備發展 VLM 應用的良好基礎。近年來，我國已有企業積極投入相關技術的研發與應用，並在工安監視攝影機、交通管理等領域累積不少實績。這些解決方案不僅著重影像辨識，更導入事件理解、語意回應與即時預警等先進功能，使監視攝影機系統真正具備即時決策與風險管理的能力。

未來，隨著智慧城市基礎建設的推動，具備語意理解能力的 VLM 將在智慧安防中扮演越來越關鍵的角色。不僅能降低人力成本，也將為臺灣安控產業注入新的創新動能。若能持續優化技術、拓展國際應用，臺灣將在全世界智慧安防產業站穩龍頭地位。

📌 免責聲明：

本文內容僅供參考與資訊分享之用，旨在說明視覺語言模型（VLM）於智慧安防領域之應用趨勢與技術發展，相關資訊係依據已公開資料與產業通用技術理解彙整撰寫，未涉及任何特定產品之推廣或投資建議。

Reference

What are Vision-Language Models? NVIDIA Glossary

智慧⼯廠Vision AI - ⼯安成功案例分享

【AI 引領製造升級】VLM + 數位孿生：強化安控，提升生產效率

智慧監控新時代：NVR + AI 高效安全防護方案| Spingence Visionstar

即時識別與控制： VLM 在工廠的應用